sist-info-gerenciais-3

Prévia do material em texto

Sistemas de Inteligência Empresarial
Unidade 3
Sistemas de 
Informações 
Gerenciais
Diretor Executivo 
DAVID LIRA STEPHEN BARROS
Gerente Editorial 
CRISTIANE SILVEIRA CESAR DE OLIVEIRA
Projeto Gráfico 
TIAGO DA ROCHA
Autoria 
TATIANA SOUTO MAIOR DE OLIVEIRA
AUTORIA
Tatiana Souto Maior de Oliveira
Olá! Meu nome é Tatiana Souto Maior de Oliveira. Sou doutora em 
Administração com ênfase em tecnologia, possuo Mestrado em Gestão 
Urbana pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná e especializações 
na área de Tecnologia da Comunicação e Informação. Atualmente sou 
professora universitária, profissão que exerço há 15 anos, trabalhando com 
pesquisa e consultoria na área de administração e atuando principalmente 
no elo dos seguintes temas: informação, tecnologia e negócio.
ICONOGRÁFICOS
Olá. Esses ícones irão aparecer em sua trilha de aprendizagem toda vez 
que:
INTRODUÇÃO:
para o início do 
desenvolvimento de 
uma nova compe-
tência;
DEFINIÇÃO:
houver necessidade 
de se apresentar um 
novo conceito;
NOTA:
quando forem 
necessários obser-
vações ou comple-
mentações para o 
seu conhecimento;
IMPORTANTE:
as observações 
escritas tiveram que 
ser priorizadas para 
você;
EXPLICANDO 
MELHOR: 
algo precisa ser 
melhor explicado ou 
detalhado;
VOCÊ SABIA?
curiosidades e 
indagações lúdicas 
sobre o tema em 
estudo, se forem 
necessárias;
SAIBA MAIS: 
textos, referências 
bibliográficas e links 
para aprofundamen-
to do seu conheci-
mento;
REFLITA:
se houver a neces-
sidade de chamar a 
atenção sobre algo 
a ser refletido ou dis-
cutido sobre;
ACESSE: 
se for preciso aces-
sar um ou mais sites 
para fazer download, 
assistir vídeos, ler 
textos, ouvir podcast;
RESUMINDO:
quando for preciso 
se fazer um resumo 
acumulativo das últi-
mas abordagens;
ATIVIDADES: 
quando alguma 
atividade de au-
toaprendizagem for 
aplicada;
TESTANDO:
quando o desen-
volvimento de uma 
competência for 
concluído e questões 
forem explicadas;
SUMÁRIO
Tecnologia e inteligência empresarial ...............................................10
Entendendo competitividade .................................................................................................10
Fatores para a competitividade organizacional ........................................................10
Fatores sistêmicos .......................................................................................................11
Fatores estruturais ........................................................................................................11
Fatores internos ..............................................................................................................11
Análise e estratégias competitivas ..................................................................................... 13
Estratégia Competitivas de Porter ................................................................... 13
Modelo das cinco forças ....................................................................................... 15
Competitividade e tecnologia ............................................................................ 17
Conceito de inteligência empresarial .................................................21
Inteligência empresarial e tecnologia ..............................................................................22
Conceito de Data Mining e Data Warehouse ....................................27
Data Warehouse ...................................................................................................... 27
Vantagens do DW ........................................................................................................ 31
Processamento OLAP ............................................................................................... 31
Modelagem dimensional ........................................................................................32
Data Marts ............................................................................................................... 36
Data Mining ............................................................................................................ 38
Business Intelligence .................................................................................41
Sistemas especialistas ...............................................................................................................42
7
UNIDADE
03
Sistemas de Informações Gerenciais
8
INTRODUÇÃO
Quando falamos em tecnologia, já é um consenso que a importância 
dessa área para as empresas é muito mais do que automatizações 
operacionais. Hoje, a tecnologia mostra-se como peça fundamental para 
a estratégia competitiva das organizações.
A tecnologia permite a geração de vantagem competitiva a partir 
da reestruturação operacional até a criação de inovação, e com elas as 
empresas conseguem uma maior diferenciação no mercado.
Nesta unidade, estudaremos a relação entre a tecnologia e a 
competitividade organizacional. Iniciaremos balizando nosso conceito de 
competitividade permitindo o entendimento das principais abordagens 
estratégias competitivas. Na sequência, estudaremos o conceito e 
processo de inteligência empresarial sob a ótica tecnológica e finalmente 
estudaremos os principais sistemas de inteligência empresarial.
Sistemas de Informações Gerenciais
9
OBJETIVOS
Olá. Seja muito bem-vindo à Unidade 3. Nosso objetivo é auxiliar 
você no desenvolvimento das seguintes competências profissionais até o 
término desta etapa de estudos:
1. Entender como usar as tecnologias da informação na competitivi-
dade organizacional;
2. Definir o conceito de inteligência empresarial, identificando casos 
de uso e possibilidades de aplicação;
3. Discernir as peculiaridades e diferenças entre o Data Mining e 
Data Warehouse;
4. Compreender como as tecnologias de Business Intelligence po-
dem ajudar no entendimento da organização, seu produto e seu 
público-alvo, gerando diferenciais competitivos.
 Então? Preparado para uma viagem sem volta rumo ao 
conhecimento? Ao trabalho!
Sistemas de Informações Gerenciais
10
Tecnologia e inteligência empresarial
Que a tecnologia vem ajudando as empresas na estratégia e 
vantagem isso já é um fato, mas precisamos entender como a tecnologia 
pode ajudar estrategicamente a empresas.
INTRODUÇÃO:
Ao término deste capítulo você será capaz de entender 
como a tecnologia pode ajudar a empresa a melhorar sua 
competitividade. Esse entendimento habilita o profissional 
de gestão a analisar os projetos de tecnologia da informação 
com base em seu potencial retorno para as organizações.
Entendendo competitividade
Na atualidade, o conceito de competitividade é sem dúvida uma 
das temáticas mais trabalhadas pelas organizações. Diferentemente do 
que se pode parecer para um leigo, a competitividade não está somente 
relacionada ao processo de negociação junto aos clientes com foco em 
preços, pelo contrário, a construção de uma empresa competitiva envolve 
uma visão holística do contexto onde ela está inserida.
De maneira simples, podemos entender a competitividade como 
a habilidade de fabricar produtos melhores que seus concorrentes, 
possibilitando uma melhor posição em relação ao mercado como um todo.
Desse modo, a questão da competitividade está diretamente 
relacionada aos posicionamentos das empresas e de como elas lidam 
com a concorrência e quais ações elas implementam para obter vantagem 
mercadológica.
Fatores para a competitividade organizacional
Como vimos anteriormente, a competitividade das empresas não 
é algo simples de ser analisada, ela depende de uma série de variáveis 
que devem ser devidamente analisadas. Essas variáveis são oriundas 
Sistemas de Informações Gerenciais
11
de diversas áreas e para que seja possível sua determinação elas são 
divididas em: fatores sistêmicos, fatores estruturais e fatores internos.
Fatores sistêmicos 
Toda empresa está inserida em um determinado contexto e 
esse entorno influenciao desempenho da organização, que deve ser 
considerado dentre os fatores de sistemas nos contextos socioeconômico 
e cultural.
Fatores estruturais
Os fatores estruturais se referem às variáveis operacionais das 
empresas, dados como concorrência, fornecedores, clientes e mão de 
obra. Essa análise permite uma visão do segmento operacional, oferta e 
demanda.
Fatores internos
Baseado no conceito de competitividade, é uma habilidade das 
empresas em lidar com as variáveis do ambiente onde está inserida. 
Desse modo, não há como deixar de analisarmos os fatores internos que 
são a base da ação da empresa, como inovação, processos, informação, 
tecnologia, pessoas.
Na mesma linha de raciocínio, Certo e Peter (1993) afirmam 
que para se conseguir criar estratégias competitivas é necessário o 
monitoramento ambiente, ou seja, a análise das diferentes variáveis que 
podem afetar a competitividade da empresa. Para Certo e Peter (1993) 
a análise pode ser dividida em três grandes ambientes: ambiente geral, 
ambiente operacional e ambiente interno. Na figura 1, podemos ver os 
vários ambientes propostos por Certo e Peter (1993).
Sistemas de Informações Gerenciais
12
Figura 1: Análise de ambiente organizacional
Ambiente Externo – Geral
Legal
Político
Econômico
Tecnológico
Social
Ecológico
Ambiente Externo – Setorial
Fornecedores
Clientes
Internacionalização
Mão De Obra
ConcorrentesAmbiente Interno
Aspectos Administrativos
Área de Marketing
Área de Finanças
Área de RH
Área de Produção
Fonte: Certo e Peter, 2017 (Adaptado).
Dessa forma, podemos perceber que a competitividade 
organizacional depende de forças exógenas (de fora para dentro da 
organização) e endógenos (de dentro para fora), sendo que cada vez mais 
a vantagem competitividade vem sendo atrelada aos fatores internos da 
organização.
IMPORTANTE:
A tecnologia é um fator interno da organização que tem 
a capacidade de subsidiar ações endógenas, as quais 
aumentam sua competitividade.
Sistemas de Informações Gerenciais
13
A competitividade é hoje algo que extrapola os cenários 
mercadológicos tradicionais. Questões relativas ao posicionamento das 
empresas quanto às questões ambientais e sociais estão hoje relacionadas 
ao conceito de competitividade e a longevidade coorporativa.
Análise e estratégias competitivas
A área de estratégia competitiva tem muitas teorias que podem 
ser utilizadas como base para as empresas. Dentre os principais autores 
da área de estratégia ressaltamos o autor Michael Portes. Dentre as 
principais estratégias competitivas definidas por Porte, podemos destacar 
as estratégias de diferenciação, custo e foco.
Estratégia Competitivas de Porter
Estratégia baseada em custo
Uma das primeiras formas de conseguirmos uma vantagem 
competitiva é aquela baseada em preços, que está relacionada à 
obtenção de redução de custos por parte das empresas. O grande 
segredo aqui é a empresa conseguir uma redução em seus custos 
operacionais e consequentemente conseguir manter-se competitivo 
frente à concorrência.
Aqui vale a ressalva de que somente esse tipo de abordagem 
competitiva não é suficiente, pois podemos dizer que as estratégias 
baseadas em custo têm uma limitação e, apesar de todos os esforços da 
organização, elas não conseguem manter sua competitividade.
Segundo Hitt, Ireland e Hoskisson (2018, p. 110),
A estratégia de liderança em custos é um conjunto integrado 
de ações tomadas para produzir bens e serviços com 
características aceitáveis ao menor custo em comparação com 
os concorrentes. As empresas que utilizam essa estratégia 
geralmente vendem bens e serviços padronizados (porém 
com níveis competitivos de diferenciação) para clientes mais 
habituais do setor. Inovação de processos, que são métodos 
de distribuição e produção recém-criados e técnicas que 
Sistemas de Informações Gerenciais
14
permitem que a organização opere com mais eficiência, 
são cruciais para a utilização bem-sucedida da estratégia 
de liderança em custos. Nos últimos anos, as empresas 
desenvolveram estratégias de terceirização para encontrar 
fornecedores de baixo custo para os quais terceirizam várias 
funções (por exemplo, bens manufaturados), a fim de manter 
os custos baixos
Diferenciação
Diferentemente da estratégia de custos, a estratégia de diferencia-
ção busca criar diferenciais competitivos a produtos e serviços que façam 
com que estes sejam percebidos como de maior valor do que os da con-
corrência. O foco da estratégia de diferenciação é a criação de valor ao 
produto, entretanto isso deve ocorrer sem desconsiderar sua viabilidade 
mercadológica.
Segundo Hitt, Ireland e Hoskisson (2018, p. 110),
A estratégia de diferenciação é um conjunto integrado de 
ações para produzir bens ou serviços (a um custo aceitável) 
que os clientes percebem como diferentes, de maneiras 
que são importantes para eles. Embora os líderes em custos 
atendam aos clientes habituais de um setor, os diferenciadores 
focam clientes para os quais o valor é criado pelo modo como 
os produtos da empresa diferem daqueles produzidos e 
comercializados pelos concorrentes. A inovação de produtos, 
ou seja, ‘o resultado de criar um jeito de resolver o problema 
do cliente – mediante um novo produto ou desenvolvimento 
de serviços –, que beneficia tanto o cliente quanto a empresa’, 
bem-sucedido da estratégia de diferenciação.
Estratégia de foco 
A especialização em segmentos específicos é uma das maneiras 
de se obter uma vantagem competitiva. Segundo Hitt, Ireland e Hoskisson 
(2018, p. 114)
é um conjunto integrado de ações tomadas para produzir bens 
ou serviços que atendam às necessidades de um segmento 
competitivo em particular. As empresas optam por uma 
estratégia de foco quando planejam usar suas competências 
Sistemas de Informações Gerenciais
15
essenciais para atender às necessidades de determinado 
segmento ou nicho do setor em detrimento de outros. 
A estratégia de foco facilita a implementação de estratégias 
competitivas, seja de foco ou diferenciação, já que se trabalha com um 
contexto menor e consequentemente mais facilmente gerenciável. Na 
figura 2 podemos ver um resumo das estratégias competitivas de Porter
Figura 2: Estratégia competitiva de Porter
Liderança em custos
Foco com liderança em 
custos
Diferenciação
Foco com diferenciação
Integração de 
liderança em custos/
diferenciação
Mercado-alvo
Custo mais baixo Exclusividade
Mercado 
amplo
Segmento(s) 
de mercado 
restrito
Base para o valor do consumidor
Fonte: Porter, 1998 (apud Hitt, Ireland, Hoskisson, 2018. p. 114).
Modelo das cinco forças 
Outra teoria pontuada por Portes se refere à análise do ambiente 
operacional em que a empresa atua. O modelo de cinco forças estabelece 
o nível de rivalidade concorrencial das empresas. Esse modelo determina a 
análise de quatro macrovariáveis: poder de negociação dos compradores 
(clientes), poder de negociação dos compradores (clientes), ameaça de 
novos entrantes, ameaça de produtos substitutos.
Na figura 3 podemos ver as quatro macrovariáveis e as informações 
que devem ser analisadas em cada uma delas. A princípio, o monitoramento 
dessas informações permitirá a gestão estratégica da empresa. Já parou 
para pensar como é possível a geração e controle dessas informações?
Sistemas de Informações Gerenciais
16
Figura 3: Modelo das cinco forças
Rivalidade na 
indústria
Ameaça 
de novos 
concorrentes
Ameaça 
de novos 
produtos
Poder 
negocial dos 
clientes
Poder 
negocial dos 
fornecedores
Determinantes do poder 
negocial dos fornecedores
- Concentração de fornece-
dores.
- (Inexistência de) produtos 
substitutos.
- Diferenciação das entradas.
- Custos de mudança de for-
necedores.
- Importância do volume do 
fornecedor.
- Custo em relação ao total 
comprado na indústria.
- Riscos de integração a ju-
sante.
Determinantes do 
risco de substituição
- Relação preço/ren-
dimento (desempe-
nho).
- Custo de mudança.
- Propensão do com-
prador para aquisição 
de produtos substitu-tos.
Determinantes do poder 
negocial dos clientes
- Concentração.
- Volume das suas compras.
- Inexistência de diferencia-
ção.
- Custo de mudança.
Reduzidos (p/ cliente).
Elevados (p/ empresa).
- Ameaça de integração a 
montante.
- Informações disponíveis 
(sobre preços, procura etc.).
- Produtos substitutos.
Ameaças de novos concor-
rentes (barreiras à entrada)
- Economia de escala.
- Diferenciação do produto.
- Imagem de marca.
- Necessidades de fundos.
- Custos de mudanças.
- Acesso favorável a maté-
rias-primas.
- Curva da experiência.
- Política do governo.
- Retaliação esperada.
Determinantes da rivalidade 
(crescimento da indústria)
- Número de concorrentes.
- Custos fixos elevados.
- Reduzida diferenciação.
- Custos de mudança.
- Sobrecapacidade intermitente.
- Diversidade de concorrentes.
- Importância estratégica de ne-
gócio.
- Barreiras à saída:
Ativos específicos.
Custos fixos de saída.
Relações estratégicas.
Barreiras emocionais.
Restrições sociais/governamen-
tais.
Fonte: Certo e Peter, 1993 (Adaptado).
Sistemas de Informações Gerenciais
17
Competitividade e tecnologia
As empresas vêm buscando meios de conseguir se destacar em 
relação aos concorrentes e a tecnologia vem sendo entendida como um 
dos possíveis caminhos para a competitividade. Sendo assim, a tecnologia 
da informação, mais do que um mecanismo para geração de relatórios, 
tem a possibilidade efetiva de geração de valor para a empresa.
Na prática, as empresas usam recursos tecnológicos e humanos 
para melhorar os processos da organização, como podemos ver na figura 4.
Figura 4: Geração de valor de negócio por TI
Macroambiente Características do país
Ambiente competitivo 
Ambiente da organização 
Geração de valor de negócios por TI 
Ambiente Instável - Intensidade da Competição - Ambiente Complexo - Recursos de Parceiros
Performance 
Organizacional 
Performance de 
Processos de 
Negócio
Recursos de 
TI e Recursos 
Humanos de TI 
Recursos 
Complementares 
Processos de 
Negócio
Fonte: Hitt, Ireland e Hoskisson, 2018, p. 115.
Com o uso da tecnologia da informação, é possível conseguirmos 
informações estratégicas suficientes para:
 • Criar novos produtos ou serviços. 
 • Melhorar produtos ou serviços.
 • Diferenciar produtos ou serviços.
 • Implementar processos.
 • Fidelizar clientes e compradores. 
 • Fidelizar fornecedores. 
 • Eliminar barreiras de entrada ao mercado. 
 • Formar alianças.
Sistemas de Informações Gerenciais
18
 • Reduzir custos.
Vamos analisar agora a relação entre a tecnologia da informação e o 
modelo das cinco forças de Porter. Na figura a seguir podemos ver como a 
tecnologia influencia cada uma das variáveis do modelo competitivo das 
cinco forças de Porter.
Figura 5: Modelo das cinco forças com tecnologia
 
Rivalidade 
entre 
competidores 
existentes 
Barreiras de 
entrada 
Ameaça de 
produtos 
substitutos
Compradores 
Poder de 
barganha dos 
fornecedores 
(+/-) Procurement --> au-
menta o poder sobre os for-
necedores, porém também 
oferece aos fornecedores 
acesso a mais clientes 
(-) Canal p/ os fornecedores 
alcançarem os usuários finais 
(-) Acesso igual aos fornece-
dores, reduz a diferenciação 
(-) Menores barreiras de en-
trada, aumentam o poder de 
barganha dos fornecedores 
(+) Elimina canais poderosos 
(-) Aumenta o poder de bar-
ganha dos clientes finais 
(-) Reduz os custos de mu-
dança
(-) Reduz as diferenças entre 
os competidores tornando 
as ofertas difíceis de serem 
mantidas como proprietárias 
(-) Migra a competição para 
o preço 
(-) Aumenta geograficamen-
te o mercado aumentando o 
número de competidores 
(-) Diminui o custo variável 
em relação ao custo fixo, 
aumentando a pressão por 
descontos no preço
(-) Reduz as barreiras de entrada, 
como a necessidade de uma for-
ça de vendas, acesso aos canais 
e instalações físicas: qualquer 
coisa que a internet elimina ou 
torna mais fácil ou reduz as bar-
reiras 
(-) Aplicações de internet são di-
fíceis de se manter proprietárias
(-) Uma multidão de novos en-
trantes foi traduzida pela internet, 
em muitas indústrias
Fonte: Ramos e Joia, 2007, p. 8.
Sistemas de Informações Gerenciais
19
Como pudemos ver, algumas aplicações já utilizadas pelas 
empresas têm impacto direto em áreas consideradas estratégicas, 
como é o caso do e-Procurement, que reduz o poder dos fornecedores 
permitindo, dessa maneira, maior competitividade das empresas.
Segundo Porter e Millar (1985 apud RAMOS, JOIA, 2007, p. 5), 
“a associação do modelo das cinco forças com a TI é relevante, pois a 
tecnologia da informação propicia para as firmas possibilidades únicas de 
comunicação e coordenação, o que tem alterado a estrutura de vários 
setores da economia”.
Seguindo a mesma lógica, Porter e Millar (1985 apud RAMOS, JOIA, 
2007, p. 5) listam alguns autores em relação a essas forças e tecnologias:
 • Powell e Dent-Micallef (1997): que mostraram que o uso 
complementar de TI e recursos humanos leva as firmas a uma 
performance superior; 
 • Reich e Kaarst-Brown (1999): que mostraram que o alinhamento 
estratégico de TI com o negócio depende fortemente do 
conhecimento sobre TI estar disseminado na empresa; 
 • Tippins e Sohl (2003): que propõem e testam empiricamente a ideia 
de que a capacidade de aprendizado organizacional influencia 
fortemente o aproveitamento dos recursos de TI por parte de uma 
empresa; e 
 • Melville, Kraemer e Guarbaxani (2004): que propõem um 
modelo em que os recursos de TI, juntamente com os recursos 
humanos de TI e recursos complementares da organização, 
integrem processos de negócios que possam gerar uma melhor 
performance organizacional.
Sistemas de Informações Gerenciais
20
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu 
mesmo tudinho? Agora, só para termos certeza de 
que você realmente entendeu o tema de estudo deste 
capítulo, vamos resumir tudo o que vimos. Estudamos e 
entendemos o que é competitividade e seus fatores no 
ambiente organizacional. Compreendemos a análise e 
estratégias competitivas, bem como o modelo das cinco 
forças de Porter.
Sistemas de Informações Gerenciais
21
Conceito de inteligência empresarial
INTRODUÇÃO:
O ambiente mercadológico atual vem sendo marcado 
por uma série de movimentos que fazem com que as 
organizações demandem um conhecimento maior que 
permita que elas driblem o cenário atual. Ao término deste 
capítulo você será capaz de compreender os conceitos de 
inteligência empresarial.
Dentre as diversas variáveis que impactam as operações das 
empresas destaca-se o processo de mundialização, iniciado na década 
de 70, que aumentou a imprevisibilidade de praticamente todos os 
segmentos de mercado. 
Hoje, o mercado está marcado por mudanças e descontinuidades, e 
para que as empresas consigam sobreviver nesse contexto é necessário o 
desenvolvimento de uma inteligência mercadológica, que ocorre a partir 
do cruzamento de variáveis das mais diversas áreas do conhecimento. 
Desse modo, começamos a falar em inteligência empresarial, ou 
seja, na capacidade de as empresas monitorar as variáveis ambientais 
e a partir disso criar cenários competitivos, que amparem uma decisão 
estratégica para a empresa.
Segundo Blanck e Janissek-Muniz (2014, p. 191),
Um sistema de Inteligência permite observar alterações do 
ambiente, dando oportunidade à empresa de adaptar sua 
estratégia ao mercado e criando vantagem competitiva. 
Para Haeckel e Nolan (1993), a Inteligência nas corporações 
é a habilidade em lidar com a complexidade do ambiente, 
capturando, analisando e extraindo significado de sinais do 
ambiente externo que as possam afetar de forma positiva ou 
negativa.
Sistemas de Informações Gerenciais
22
No mesmo sentido, Bergeron e Hiller (2002, p. 359) inteligência 
competitiva é: 
um processo de aprendizagem microrganizacional que envolve a 
transformação de pedaços aparentemente díspares de dados e 
informações, por meio de sentido, de geração de conhecimento 
e deatividades de tomada de decisão, em uma única forma 
organizada, em constante evolução com a visão do mundo.
Para corroborar essa definição, Gibbons e Prescott (1996, p. 164 apud 
LUCAS, CAFÉ, VIEIRA, 2016, p. 173) entendem que inteligência competitiva 
“é o processo de obtenção, análise, interpretação e difusão de informação 
de valor estratégico sobre a indústria e os competidores, que se transmite 
aos responsáveis pela tomada de decisões em momento oportuno”.
A partir das definições anteriores, percebemos que a inteligência 
empresarial ou competitiva está baseada no cruzamento de dados, o que 
nos leva à essência da tecnologia da informação. Desse modo, podemos 
chegar à conclusão que existe uma relação direta entre inteligência 
organizacional e tecnologia.
Inteligência empresarial e tecnologia
A entrada de tecnologia da informação nas organizações não é algo 
novo e desde seu início os benefícios se concentravam mais em nível 
operacional, entretanto, com o tempo e a evolução tecnológica, cada vez 
mais ela se torna estratégica para as organizações. Na figura 6 podemos 
ver tal evolução.
Sistemas de Informações Gerenciais
23
Figura 6: Geração de valor de negócio por TI
Processamento 
de dados: 
1950-1960
Planejamento 
de recursos 
empreariais e 
inteligência de 
negócios: 
2000-2010
Relatório 
gerencial: 
1960-1970
Comércio 
e negócios 
eletrônicos: 
1990-2000
Apoio à decisão: 
1970-1980
Suporte 
estratégico e ao 
usuário final: 
1980-1990
Fonte: O’brien e Marakas, 2013, p. 2 (Adaptado).
Nesse sentido, segundo O’brien e Marakas (2013, p. 2),
A tecnologia da informação é capaz de auxiliar todos os 
tipos de negócios a aprimorar a produtividade e a eficácia 
de seus processos administrativos, a tomada de decisão 
gerencial e a colaboração de grupos de trabalho, reforçando 
suas posições competitivas em um mercado de mudanças 
rápidas, independentemente de a tecnologia da informação ser 
usada para apoiar grupos de desenvolvimento de produto ou 
processos de atendimento ao cliente, transações de comércio 
eletrônico (e-commerce) ou qualquer outra atividade comercial.
Na realidade, a tecnologia da informação, por meio de sistemas de 
informação, atua nos três níveis organizacionais, como podemos ver na 
figura a seguir.
Sistemas de Informações Gerenciais
24
Figura 7: Tecnologia da informação e níveis organizacionais
Apoio para estratégias de vantagem 
competitiva
Apoio para tomada de decisões
Apoio para processos e operações de negócios
Fonte: O’brien e Marakas, 2013, p. 2.
Suporte de processos e operações de negócios 
Os sistemas operacionais normalmente têm o foco em 
automatizações e controle de atividades baseadas em dados e 
processamento. Na opinião de O’brien e Marakas (2013, p. 2),
Como consumidor, você regularmente encontra sistemas de 
informação que dão suporte aos processos e às operações de 
negócios em muitas lojas de varejo onde você faz compras. 
Por exemplo, a maior parte de lojas de varejo, atualmente, 
usa sistemas de informação baseados em computador para 
ajudar seus funcionários a registrar compras dos clientes, 
manter o estoque atualizado, pagar aos funcionários, comprar 
mercadorias novas e avaliar tendências comerciais. As 
operações dessas lojas estagnariam sem o suporte desses 
sistemas de informação.
Suporte à tomada de decisão
Com base nos dados dos sistemas de suporte a processos e 
operações de negócios, é possível a criação de sistemas que possibilitem 
uma melhor tomada de decisão. Segundo O’brien e Marakas (2013, p. 2),
Sistemas de informação também ajudam os gerentes e outros 
profissionais de negócios a tomar melhores decisões. Por 
exemplo, as decisões sobre quais linhas de mercadorias têm 
de ser acrescentadas ou descontinuadas, ou qual o tipo de 
investimento de que necessitam, são geralmente tomadas 
Sistemas de Informações Gerenciais
25
depois de uma análise fornecida por sistemas de informação 
baseados em computador. Isso não só ́ dá suporte à tomada 
de decisão de gerentes, compradores e outros, mas também 
os ajuda a procurar modos de obter vantagens sobre outros 
varejistas na conquista de clientes.
Suporte a estratégias que buscam vantagem competitiva
Mais do que uma simples tomada de decisão, os sistemas de 
informação possibilitam a criação de estratégias competitivas.
Conseguir uma vantagem estratégica sobre concorrentes 
exige a aplicação inovadora de tecnologias da informação. 
Por exemplo, a gerência de uma loja poderia tomar uma 
decisão de instalar terminais de autoatendimento em todas 
as suas lojas, com conexões ao seu site de e-commerce para 
compras on-line. Isso poderia atrair novos clientes e resultar 
em fidelidade do cliente por causa da facilidade fornecida 
por esses sistemas de informação para pesquisar e comprar 
mercadorias. Assim, os sistemas de informação estratégicos 
podem ajudar a fornecer produtos e serviços que dão a um 
negócio uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes.
Todas as possibilidades de uso da tecnologia da informação 
têm como base a coleta de dados, seu cruzamento e consequente 
compartilhamento de informações e para que isso ocorra, segundo 
Gonçalves e Barbieri (2017, p. 100), é necessário:
 • Combinar tipos diferentes de fontes de dados em uma plataforma 
em escala de nuvem.
 • Transformar os dados de origem em uma estrutura e taxonomia 
comum, para deixar os dados consistentes e facilitar a comparação.
 • Carregar os dados usando uma abordagem altamente paralelizada 
que pode dar suporte a milhares de programas de incentivo, sem 
os altos custos de implantação e manutenção de infraestrutura 
local.
Sistemas de Informações Gerenciais
26
 • Reduzir significativamente o tempo necessário para reunir e 
transformar dados, para que você possa se concentrar na análise 
de dados.
A inteligência empresarial é uma das prioridades das organizações 
atuais e depende da geração de conhecimento relevante que tem 
como base o uso de informações baseadas em dados. Desse modo, a 
inteligência empresarial está hoje diretamente relacionada à tecnologia.
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu 
mesmo tudinho? Agora, só para termos certeza de 
que você realmente entendeu o tema de estudo deste 
capítulo, vamos resumir tudo o que vimos. Estudamos 
aqui os conceitos de inteligência empresarial relacionada 
à tecnologia, bem como suas características em detalhes. 
Sistemas de Informações Gerenciais
27
Conceito de Data Mining e Data Warehouse
INTRODUÇÃO:
A inteligência empresarial é oriunda do processo de 
monitoramento de dados e informações referentes ao 
ambiente geral, operacional e interno das empresas. Esse 
monitoramento é realizado a partir de tecnologia de banco 
de dados, sendo que a base delas são o Data Warehouse 
e o Data Mining. Por isso, neste capítulo, vamos conhecer 
esses dois conceitos e suas características.
Data Warehouse
Em um projeto de inteligência empresarial busca-se o cruzamento 
de dados e informações dos mais distintos formatos e de fontes distintas, 
os quais podem ter origens internas e externas e nem sempre estão 
devidamente estruturados. Assim surgem dois grandes problemas, como 
equacionar as várias origens da informação e os diferentes formatos.
Nesse contexto surge o conceito de Data Warehouse (DW), que tem 
como um de seus objetivos centralizar todas as informações necessárias 
para a organização em uma mesma base de dados.
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 36),
Trata-se do conjunto de hardware e software que possibilita 
o acesso a dados estratificados e consolidados de forma 
consistente, rápida e segura, minimizando a procura por dados 
redundantes e dispersivos com a concentração da informação 
que fica única em toda a organização. São muito utilizados 
pela alta administração da empresa e pelo setor de marketing.
De maneira simples “são cópias de dados de transações, estruturadas 
especificamente para consultas e análises. Para as empresas, servem 
de fonte de consultas fornecendouma base de dados analítica que vai 
auxiliar na tomada de decisão (GONÇALVES, BARBIERI, 2017, p. 95). Na 
Sistemas de Informações Gerenciais
28
figura 8, podemos ver uma estrutura que demonstra o funcionamento de 
um DW.
Figura 8: Estrutura de Data Warehouse
ETL Data Warehouse
Reporting
Analytics
Data Mining
CRM
Billing
ERP
Flat Files
Outras fontes 
de dados
Fonte: Walker, 2015 apud Gonçalves; Barbieri, 2017, p. 95.
Como pudemos ver na figura 8, é possível a extração de dados 
de sistemas de informação estruturados, como ERPs e CRMs, e não 
estruturados, como planilhas Excel e arquivos de texto. Permite também o 
tratamento de diversos formatos, como XLS e CSV. A possibilidade de se 
extrair dados de diversos formatos é algo muito importante, visto que hoje 
cada vez mais são gerados dados que antes não podiam ser utilizados 
pelas empresas. Além disso, com a tecnologia do DW é possível que as 
empresas aproveitem todo o potencial do novo cenário informacional que 
se instaura com o Big Data.
Big data é um conceito que descreve o grande volume de dados 
estruturados e não estruturados que são gerados a cada segundo.
Para muitos, o conceito Big Data é algo novo, mas mesmo antes de 
existir qualquer meio digital e/ou tecnologias computacionais, os dados 
já eram gerados. A diferença é que nos dias de hoje geramos muito mais 
dados com dispositivos, como celular e TVs. Além disso, temos as mídias 
sociais que geram a todo tempo informações majoritariamente públicas. 
Hoje já é realidade a existência de carros, geladeiras e dispositivos 
vestíveis (wearable devices), conectados entre si e gerando ainda mais 
dados para serem processados e transformados em informações úteis.
Sistemas de Informações Gerenciais
29
O diferencial do Big Data está justamente atrelado à possibilidade 
e oportunidade em cruzar esses dados por meio de diversas fontes para 
obtermos insights rápidos e preciosos. A exigência dos consumidores e o 
aumento da competitividade em todos os mercados nos força a inovar e 
ter esse caminho como premissa básica nos negócios.
Por isso o Big Data é tão essencial nos dias de hoje. Conseguimos 
obter informações de mercado por meio de nossos consumidores, 
extraindo o que eles estão dizendo sobre tudo o que você faz. Insatisfações, 
satisfações, desejos, necessidades, entre outros são possíveis de captar 
em mídias sociais e cruzar com dados internos de sua empresa e assim 
criar insights incríveis.
A essência do conceito está em gerar valor para negócios. Quanto 
mais dados temos, maior o esforço de processamento para gerar 
informações. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte 
do sucesso que o Big Data pode proporcionar em sua empresa.
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95),
Os DW serão aglutinadores de diversas fontes de dados 
para, assim, condensarem os diversos dados organizando-os. 
Basicamente, os DW fornecem a condições necessárias para 
a transformação de uma base de dados de transações (OLTP, 
on-line transation processing), para uma base maior que terá 
os históricos de todos os dados com interesses dentro da 
organização (OLAP, on-line analytical processing), conhecido 
então como DW. Os dados que abastecem os DW dependem 
da atualização dos sistemas alimentadores.
Os Data Warehouses extraem os dados e na sequência esses dados 
são armazenados em uma área de espera até serem padronizados.
Na tabela abaixo podemos ver as principais características de um 
Data Warehouse.
Sistemas de Informações Gerenciais
30
Tabela 1: Características de um Data Warehouse
Organização em 
assuntos
Os DW são orientados pelos principais assuntos ou 
áreas de negócios da empresa, por exemplo, em 
empresas comerciais podem ter assuntos sobre 
clientes, produtos e fornecedores. Ficando, assim, 
em grandes blocos para armazenagem e consulta.
Integração de 
assuntos
Há nesse sistema uma necessária passagem de 
dados, dos sistemas de aplicação para o DW, 
compondo, dessa forma, o data.
Não volátil
Após a extração dos dados, eles são transformados 
e transportados para o DW, assim não mais 
sofrem alterações, somente ficam disponíveis para 
consulta.
Variação do 
tempo
Os dados existentes no DW são uma série de 
coletas em um espaço de tempo, essas coletas 
vão sendo classificadas conforme suas séries 
históricas, e são feitas alterações de detalhes 
corrente para detalhes mais antigos, à medida que 
o tempo vai passando, para que a informação seja 
sempre atualizada e confiável quando for necessária 
consulta para a tomada de decisão.
Metadados
Chamam-se metadados os dados que descrevem e 
caracterizam um conjunto de dados. Os metadados 
facilitam o entendimento dos relacionamentos e a 
utilidade das informações dos dados, por exemplo, 
os dados referentes a uma música, como autor, 
nome da música e álbum que foi editada.
Granularidade
Trata-se do nível de detalhes dentro do DW, é 
inversamente proporcional ao nível de detalhe, 
funcionando assim: quanto mais detalhes, menor 
o nível de granularidade. O volume de dados 
contidos no DW é balanceado de acordo com o 
nível de detalhe da consulta, por exemplo, em 
uma indústria, as quantidades produzidas não 
registradas diariamente com um grande volume de 
bytes gastos, se fossem registradas mensalmente, o 
volume de bytes cairia significativamente.
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 95.
Sistemas de Informações Gerenciais
31
Vantagens do DW
Como toda tecnologia, é possível identificarmos vantagens e 
desvantagens de um DW. Dentre as principais vantagens podemos 
destacar:
 • Acesso às informações de maneira rápida.
 • Melhoria da qualidade dos dados.
 • Possibilidade de processos paralelos.
 • Segurança de dados.
Apesar das vantagens, o DW não é algo simples e requer tempo e 
investimento considerável para seu desenvolvimento.
Processamento OLAP
Como foi visto anteriormente, o DW nada mais é do que um 
repositório de dados, mas para que as empresas consigam utilizar esses 
dados, é necessário um meio que dê a rapidez que os negócios demanda. 
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95), “as empresas necessitam cada 
vez mais de rapidez na formulação de estratégias para permanecerem 
no mercado e, para isso, precisam de informações confiáveis e de rápida 
consulta”. 
Nesse contexto surge a metodologia OLAP (on-line analytical 
processing), que permite acesso rápido às informações. 
O OLAP fornece para as empresas uma metodologia de 
acesso, visualização e análise dos dados coorporativos com 
uma grande flexibilidade e desempenho, garantindo, assim, 
o atendimento as demandas da empresa para a melhoria. 
(GONÇALVES, BARBIERI, 2017, p. 95)
Existem várias maneiras de se implementar o OLAP, como podemos 
ver na tabela 2.
Sistemas de Informações Gerenciais
32
Tabela 2: Abordagens do OLAP
Abordagem OLAP Descrição
Relational On-line 
Analytical Processing 
(ROLAP)
Utiliza a tecnologia de banco de dados 
relacionais para armazenar seus dados. 
Suas consultas são também processadas 
pelo gerenciador do banco de dados 
relacional. São criadas tabelas de sumários, 
sendo que nenhum dado é movido para 
o OLAP servidor. Quando necessárias, as 
tabelas são totalmente deriváveis e seus 
índices criados automaticamente.
Multidimensional On-line 
Analytical Processing 
(MOLAP)
São ferramentas que disparam suas 
requisições diretamente ao servidor de 
banco de dados multidimensional. Após 
o envio da requisição, o usuário continua 
manipulando os dados diretamente no 
servidor, tendo um ganho no desempenho.
Hybrid On-line Analytical 
Processing (HOLAP)
É a combinação entre ROLAP e MOLAP, 
pegando o melhor de ambas as categorias 
a escalabilidade de ROLAP e o alto 
desempenho do MOLAP. Os dados ficam 
retidos no sistema de gerenciamento de 
banco de dados (SGBD). Enquanto as 
agregações ficam no MOLAP, apresenta 
uma pequena desvantagem, ele fica mais 
lento que o modelo MOLAP em casos de 
consultas sobre dados básicos.
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017,p. 98.
Modelagem dimensional
Além de fácil acesso à informação, deve ser de fácil entendimento. 
Desse modo, os sistemas possibilitam a visualização das informações em 
formato multidimensional.
Sistemas de Informações Gerenciais
33
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95),
Os usuários precisam de formatos de consulta fácil e intuitiva, 
para isso, os sistemas OLAP devem possuir o que chamamos 
de visão multidimensional, pois, assim, os usuários terão 
suas consultas baseadas em diferentes perspectivas. Com 
isso tornou-se necessária uma modelagem dimensional, 
que é uma técnica de projeto lógico, utilizada pelos DW que 
contrastam com a modelagem entidade-relacionamento. Sua 
ideia central é apresentar os tipos de dados de um negócio 
em uma estrutura do tipo cubo de dados.
Na figura 9 podemos ver um exemplo de estrutura multidimensional, 
a ideia é que os dados sejam organizados de forma que permita seu 
cruzamento.
Figura 9: Estrutura multidimensional
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 98.
Existem duas maneiras de se estruturar um modelo multidimensional: 
o modelo estrela (star schema) e o modelo floco de neve (snow flake).
Modelo estrela (star schema)
No modelo estrela temos uma central chamada de tabela 
fato, que de acordo com Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98) “todas as 
dimensões relacionam-se com o fato diretamente”. Relacionada à tabela 
fato, temos algumas tabelas chamadas “dimensão”, que possibilita o 
correlacionamento de variáveis à tabela fato. Na figura 10 podemos ver 
um exemplo do modelo estrela.
Sistemas de Informações Gerenciais
34
Figura 10: Modelo estrela
Código do 
vendedor
Código da loja
Nome da loja
Local da loja
Canal de 
distribuição
Código de 
produto
Nome do produto
Categoria
Tipo de produto
Subtipo de 
produto
CEP
Cidade
UF
País
Data
Dia
Mês
Ano
Semestre
Descrição do mês
Modelagem: Star Schema
Código do 
vendedor
Código do 
produto
CEP
Data
Quantidade
Valor
DIM Canal de vendas
DIM Produto
Fato vendas
DIM Região
DIM Tempo
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 98.
Como podemos ver, a tabela fato armazena variáveis que podem 
ser utilizadas como medidas do processo, podendo ser mensuradas 
quantitativamente em um intervalo de tempo.
Modelo floco de neve (snow flake)
A modelagem floco de neve cria uma normatização diferente de 
banco de dados, onde existem dimensões auxiliares, como podemos ver 
na figura 11.
Sistemas de Informações Gerenciais
35
Figura 11: Modelo floco de neve
Meio
Dimensão 
Promoção
Fatos Vendas
Dimensão Loja
Marca
Categoria
Dimensão 
Produto
Dimensão 
Tempo
Ano Mês Dia
Departamento
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 98.
Conforme Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98),
As tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela de fatos, 
como no esquema estrela, a diferença é que algumas dessas 
tabelas dimensionais relacionam-se apenas entre elas e não 
com a tabela fato, isso ocorre para fins de normalização das 
tabelas dimensionais, para que o espaço ocupado seja o 
mínimo necessário.
Ambos os modelos funcionam, entretanto o modelo estrela é o 
mais utilizado. Na tabela 3 podemos ver um comparativo entre os dois 
modelos.
Tabela 3: Modelo estrela versus modelo floco de neve
Sistemas de Informações Gerenciais
36
Indicador Floco de neve Estrela
Tempo de resposta Satisfatório, atende à demanda
Bom quanto à 
performance
Utilização da RAM Bom quanto à performance
Bom quanto à 
performance
Tempo de execução 
do script
Bom quanto à 
performance Excelente
Flexibilidade Deixa a desejar Excelente
Complexidade do 
script Deixa a desejar Excelente
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 102.
 Ainda segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 102),
O modelo estrela é mais simples e fácil de navegar, a 
consideração negativa é que desperdiça espaço, pois repete 
as mesas descrições ao longo de toda a tabela. Vários estudos 
apontam que, mesmo com essa questão, a diferença de 
espaço usado por esse modelo a mais, não justifica sua troca, 
pois esse quesito é insignificante perante todos os outros 
fatores que ele agrega em desempenho.
Data Marts
Cada vez mais os setores das empresas necessitam de informações 
rápidas para tomar decisões e criar estratégias. Muitas vezes essas 
informações não precisam de toda a base de dados, mas apenas 
uma parcela destes. Para essa finalidade são criados os Data Marts, 
que permitem que sejam acessados uma parte dos dados do DW, 
possibilitando acesso e processamento diferenciado.
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 103), “os Data Marts 
(repositório de dados) são subconjuntos de dados do DW que permitem 
o acesso descentralizado e, hoje, servem de fonte para os dados que irão 
compor os bancos de dados individuais”. 
Sistemas de Informações Gerenciais
37
Normalmente os Data Marts são utilizados para atender uma 
demanda informacional setorial específica como dados referente a 
clientes e consumo para o setor comercial, ou sobre dados de produção. 
A estrutura dos Data Marts segue “o modelo estrela para atender 
as demandas dos usuários, focando no retorno rápido das demandas dos 
usuários para a tomada de decisão” (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 103), 
como podemos ver na figura 12.
Figura 12: Estrutura do Data Mart
Data Warehouse
Data Mart
Data Mart
Data Mart
DB Objects
Fonte: Gonçalves e Barbieri, 2017, p. 98.
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 104), as principais vantagens 
dos Data Marts são:
 • Os Data Marts têm diminuído de forma considerável o custo de 
implementação e manutenção de sistemas de apoio às decisões, 
colocando-os posto ao alcance de um número muito maior de 
corporações.
 • Eles podem ser prototipados muito mais rapidamente, com 
alguns pilotos sendo construídos entre 30 e 120 dias, e sistemas 
completos sendo construídos entre três e seis meses; etc.
Sistemas de Informações Gerenciais
38
 • Os Data Marts têm o escopo mais limitado e são mais identificados 
com grupos de necessidades dos usuários, o que se traduz em 
esforço/equipe concentrados.
Data Mining 
A geração de dados vem crescendo a cada dia de maneira 
vertiginosa, são dados internos e externos que devem ser monitorados 
pelas empresas, entretanto no meio de tantos dados como saberemos 
quais dados necessitaremos?
De acordo com Gonçalves e Barbieri (2017, p. 36),
O Data Mining pode ser chamado de “mineração de dados”, 
como a tradução diz, ele auxilia na procura das informações 
constantes no banco de dados, afinal, você sabe que não 
adianta acumular milhões de informações se não conseguimos 
na hora em que se precisa encontrar as relevantes para a 
solução da demanda. 
Na prática, o Data Mining permite que seja encontrada uma série de 
informações que existem no banco de dados, já que “o Data Mining utiliza 
uma grande variedade de técnicas para consolidar modelos e relações 
ocultas para inferir regras para prever comportamentos futuros e orientar 
corretamente as decisões” (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 36).
Segundo Reis (2010), o Data Mining é um processo analítico projetado 
para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados 
a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões 
consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis para, 
então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos 
de dados. O processo consiste basicamente em três etapas: exploração, 
construção de modelo ou definição do padrão e validação/verificação.
O Data Mining permite que sejam encontrados padrões de 
comportamentos de consumidores a partir de uma base de dados. Esses 
dados podem ser oriundos de cadastros internos e externos e servem de 
base para a determinação de estratégias. Esse tipo de análise é a base 
para as ações comerciais de venda cruzada onde se oferecem produtos 
que têm uma maior probabilidade de compra associada, como é o caso 
Sistemas de Informações Gerenciais
39
de fraldas e pomada para assaduras. Entretanto, é importante termos 
cuidado com o uso de dados, vistoque estes não são propriedade da 
empresa.
Você já conhece a Lei de Proteção de Dados? Leia uma parte dela 
a seguir para você compreender sobre a proteção de uso de dados pelas 
empresas.
Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018, em vigor em agosto 
de 2020.
[...]
Art. 1º Esta Lei dispõe sobre o tratamento de dados pessoais, 
inclusive nos meios digitais, por pessoa natural ou por 
pessoa jurídica de direito público ou privado, com o objetivo 
de proteger os direitos fundamentais de liberdade e de 
privacidade e o livre desenvolvimento da personalidade da 
pessoa natural.
[...]
Art. 7º O tratamento de dados pessoais somente poderá ser 
realizado nas seguintes hipóteses:
I - mediante o fornecimento de consentimento pelo titular;
II - para o cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo 
controlador;
III - pela administração pública, para o tratamento e uso 
compartilhado de dados necessários à execução de políticas 
públicas previstas em leis e regulamentos ou respaldadas em 
contratos, convênios ou instrumentos congêneres, observadas 
as disposições do Capítulo IV desta Lei;
IV - para a realização de estudos por órgão de pesquisa, 
garantida, sempre que possível, a anonimização dos dados 
pessoais;
V - quando necessário para a execução de contrato ou de 
procedimentos preliminares relacionados a contrato do qual 
seja parte o titular, a pedido do titular dos dados;
Sistemas de Informações Gerenciais
http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/lei%2013.709-2018?OpenDocument
40
VI - para o exercício regular de direitos em processo judicial, 
administrativo ou arbitral, esse último nos termos da Lei nº 
9.307, de 23 de setembro de 1996 (Lei de Arbitragem);
VII - para a proteção da vida ou da incolumidade física do 
titular ou de terceiros;
VIII - para a tutela da saúde, em procedimento realizado por 
profissionais da área da saúde ou por entidades sanitárias;
VIII - para a tutela da saúde, exclusivamente, em procedimento 
realizado por profissionais de saúde, serviços de saúde ou 
autoridade sanitária; (Redação dada pela Lei nº 13.853, de 2019)
IX - quando necessário para atender aos interesses legítimos do 
controlador ou de terceiros, exceto no caso de prevalecerem 
direitos e liberdades fundamentais do titular que exijam a 
proteção dos dados pessoais; ou
X - para a proteção do crédito, inclusive quanto ao disposto na 
legislação pertinente.
ACESSE:
Conheça essa lei na íntegra clicando aqui.
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você 
realmente entendeu o tema de estudo deste capítulo, 
vamos resumir tudo o que vimos. Compreendemos aqui 
os conceitos e as características de Data Warehouse e 
Data Mining. Vimos quais são as vantagens do DW, o que 
é processamento OLAP e modelagem dimensional. Além 
disso, estudamos o que é Data Marts e as características 
de Data Mining
Sistemas de Informações Gerenciais
http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm
41
Business Intelligence
INTRODUÇÃO:
A partir do momento em que as empresas começaram a 
perceber a necessidade da tecnologia da informação para 
a gestão estratégia, começam a surgir sistemas que têm 
justamente o objetivo de fornecer inteligência baseada em 
dados. Por isso, neste capítulo, vamos estudar os conceitos 
de Business Intelligence.
Os Business Intelligence (BI) são sistemas que permitem que as 
empresas cruzem os dados operacionais, gerando assim informações e 
conhecimento para a empresa.
Segundo Kroenke (2012, p. 205), 
Um sistema de BI é um sistema de informação que fornece 
informações destinadas a melhorar o processo decisório. 
Esses sistemas variam em suas características e funções, bem 
como na maneira como incentivam a vantagem competitiva. 
As soluções de Business Intelligence são moldadas conforme as 
necessidades informacionais de cada contexto empresarial específico. 
Desse modo, é possível termos vários tipos de BI. 
Na realidade, quando pensamos em sistemas de BI nos referimos 
muito mais a diferentes modelagens de dados para a geração de 
informações executivas pré-definidas pela alta administração que utilizam 
uma interface que permite acessar e analisar as informações sob um 
cenário 3D.
Os sistemas de Business Intelligence em uma organização 
funcionam a partir de um Data Warehouse central, de onde são extraídos 
dados necessários para se chegar às informações executivas solicitadas. 
Esse processo se dá a partir da criação de um modelo multidimensional 
por meio da metodologia OLAP.
Sistemas de Informações Gerenciais
42
Sistemas especialistas 
Apesar dos sistemas de Business Intelligence serem sistemas 
que tem em sua essência uma grande base de dados que pode ser 
parametrizada conforme a necessidade de cada setor, é possível 
destacarmos alguns sistemas que devido a sua base de dados e 
informações específicas possibilitam uma análise diferenciadas.
De acordo com Kroenke (2012, p. 206), “os sistemas especialistas 
sintetizam o conhecimento humano específico em forma de regras ‘se/
então’”. Ainda nesse sentido, Gonçalves e Barbieri (2017, p. 110) afirmam que:
Os chamados sistemas especialistas são programas que 
auxiliam na resolução de problemas complexos e que precisam, 
para sua solução, de um maior combinado de informações. 
De acordo com o autor Feigenbaum apud Harmon e King 
(1988) o sistema especialista, também conhecido pela sigla 
SE, ‘[...] é um programa inteligente de computador que usa 
conhecimentos e procedimentos inferenciais, para resolver 
problemas muito complexos, de forma a requererem para sua 
resolução muita perícia humana’.
Um sistema especialista tem como base uma série de regras 
determinadas a partir de conhecimentos específicos, que direcionam 
caminhos que devem ser seguidos. Segundo Kroenke (2012, p. 206),
Os sistemas especialistas podem ter centenas ou até́ milhares 
dessas regras. Embora poucos sistemas tenham demonstrado 
capacidade equivalente à de um especialista humano, alguns 
são suficientemente qualificados para melhorar a qualidade 
do diagnóstico e das decisões das fontes não especializadas.
Dessa forma, os sistemas especialistas fazem então “a interface 
da base de dados das informações sobre os conhecimentos afins, 
correlacionando essas informações com a figura do ser humano” 
(GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 110). É importante deixar claro que os 
sistemas especialistas não eliminam o conhecimento humano e não 
estamos falando em máquinas que pensam, mas em sistemas que, com 
base em conhecimentos predeterminados, conseguem fazer correlações 
e sugerir soluções.
Sistemas de Informações Gerenciais
43
Um exemplo possível de sistemas inteligentes seria de um 
sistema na área médica que, a partir de regras predefinidas com base 
em conhecimentos estruturadas, determina resultados de exames ou 
diagnósticos. 
Em um sistema de diagnósticos médicos, por exemplo, um sistema 
especialista pode ter uma regra com o seguinte formato:
Se temperatura paciente > 39,5, então, iniciar procedimento - febre alta
Vale a ressalva que quanto maior o número de parâmetros, maior a 
assertividade das soluções propostas pelos sistemas especialistas.
Tendo como base o fato de que os sistemas especialistas con-
seguem cruzar regras específicas, esses sistemas podem ser utilizados 
de diferentes formas pelas empresas. Dentre as principais funções dos 
sistemas especialistas podemos destacar a predição, o diagnóstico e o 
monitoramento. Na tabela 4 podemos ver as funções dos sistemas espe-
cialistas pontuadas por Gonçalves e Barbieri (2017, p. 111).
Tabela 4: Principais funções dos sistemas especialistas
Função Descrição
Interpretação
Sistemas que são utilizados para procurar e determinar 
relações e significados com base na análise de dados. 
Têm mecanismos que permitem tratar dados errôneos 
ou distorcidos ou até mesmo ausentes.
Diagnósticos
Sistemas que podem detectar falhas oriundas das 
análises de dados,eles têm internamente o sistema 
de interpretação de dados, com isso, permitem ao 
diagnosticador decidir sobre quais medidas tomar.
Monitoramento
Sistema que monitora o comportamento e avisa 
sobre eventuais falhas. Essa rotina é executada 
continuamente, sobre um comportamento 
esperado dentro de limites estabelecidos, qualquer 
sinal diferente deverá ser tratado para a correta 
interpretação.
Sistemas de Informações Gerenciais
44
Predição
Sistema utilizado para a projeção de dados 
futuros, de acordo com uma base de dados de 
acontecimentos passados e coleta de dados 
do presente. Podemos chamar essa fase de 
cenarização, ou seja, o sistema a partir da análise 
do comportamento dos dados utiliza raciocínios 
hipotéticos para essas projeções futuras, sempre 
se baseando na variação dos dados que estão 
entrando.
Projeto
Sistema utilizado para preparação e/ou 
acompanhamento da execução de projetos, 
realizando o acompanhamento das suas etapas. 
Suas características são parecidas com as dos 
sistemas de planejamento, pois devem produzir 
especificações que levem ao alcance dos objetivos 
propostos. Ele é capaz de apresentar uma visão 
global do projeto e do status de realização, 
podendo auxiliar para eventuais alterações de 
cronogramas. 
Depuração
Auxilia no fornecimento de soluções para o mau 
funcionamento provocado, por exemplo, uma 
distorção dos dados cadastrados. Tem rotinas para 
que, de forma automática, verifique as diversas 
partes componentes para ir validando o sistema 
como um todo.
Reparo
Após a etapa de diagnóstico o sistema de reparo 
faz as modificações necessárias para a melhoria do 
processo. 
Instrução
É utilizado para verificação e correção de 
comportamento de aprendizado e incorpora como 
subsistema um sistema de diagnóstico e de reparo. 
O sistema de instrução é focado no estudante, 
portanto seu funcionamento consiste em ir 
interagindo com o treinando.
Como pudemos ver, os sistemas especialistas podem ser utilizados 
para fins estratégicos, como desenho de cenários futuros, mas também 
para questões operacionais como diagnóstico e reparo. 
Sistemas de Informações Gerenciais
45
Em alguns casos, os sistemas especialistas podem ser utilizados 
como consultores aos usuários, fornecendo recomendações especializa-
das para áreas determinadas.
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você 
realmente entendeu o tema de estudo deste capítulo, 
vamos resumir tudo o que vimos. Estudamos os conceitos 
de Business Intelligence, bem como suas características 
e funções. Além disso, compreendemos quais são as 
principais funções dos sistemas especialistas.
Sistemas de Informações Gerenciais
46
REFERÊNCIAS
BLANCK, M.; JANISSEK-MUNIZ, R. Inteligência estratégica 
antecipativa coletiva e crowdfunding: aplicação do método L.E.SCAnning 
em empresa social de economia peer-to-peer (P2P). R. Adm., São Paulo, 
v. 49, n. 1, p. 188-204, jan./fev./mar. 2014. Disponível em: https://www.
sciencedirect.com/science/article/pii/S0080210716303338. Acesso em: 
21 jul. 2019.
CERTO, S.; PETER, J. P. Administração estratégica. São Paulo: 
Makron Books, 1993. 
GONÇALVES, G.; BARBIERI, R. Sistemas de informação. Porto 
Alegre: SAGAH, 2017.
HITT, M. A.; IRELAND, D.; HOSKISSON, R. E. Administração 
estratégica: competitividade e globalização: conceitos. São Paulo: 
Cengage, 2018.
KROENKE, D. Sistemas de informação gerenciais. São Paulo: Saraiva, 
2012.
LUCAS, A.; CAFÉ, L. M. A.; VIERA, A. F. G. Inteligência de negócios e 
inteligência competitiva na ciência da informação brasileira: contribuições 
para uma análise terminológica. Perspectivas em Ciência da 
Informação, v. 21, n. 2, p. 168-187, abr./jun. 2016. Disponível em: http://
portaldeperiodicos.eci.ufmg.br/index.php/pci/article/view/2568/1766. 
Acesso em: 21 jul. 2019.
O’BRIEN, J. A.; MARAKAS, G. M. Administrac ̧ão de sistemas de 
informac ̧ão. 15. ed. – Dados eletrônicos. – Porto Alegre: AMGH, 2013.
RAMOS, E. A. de A.; JOIA, L. A. Articulando escolas de pensamento 
estratégico através da tecnologia da informação. Cad. EBAPE.BR,  Rio de 
Janeiro,  v. 5, n. 1, p. 01-17,  Mar.  2007. Disponível em: http://www.scielo.br/
scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1679-39512007000100009&lng=en&nr
m=iso. Acesso em: 21 jul. 2019.
Sistemas de Informações Gerenciais
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0080210716303338
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0080210716303338
http://portaldeperiodicos.eci.ufmg.br/index.php/pci/article/view/2568/1766
http://portaldeperiodicos.eci.ufmg.br/index.php/pci/article/view/2568/1766
47
REIS, R. C. de F. CRM - Gerenciamento de Relacionamento com os 
Clientes. Monografia de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas 
de Informações) - União Dinâmica de Faculdades Cataratas, 2010.
TAKEUCHI, H.; NONAKA, I. Gestão do conhecimento. Porto Alegre: 
Bookman, 2008.
Sistemas de Informações Gerenciais
	Tecnologia e inteligência empresarial
	Entendendo competitividade
	Fatores para a competitividade organizacional
	Fatores sistêmicos 
	Fatores estruturais
	Fatores internos
	Análise e estratégias competitivas
	Estratégia Competitivas de Porter
	Modelo das cinco forças 
	Competitividade e tecnologia
	Conceito de inteligência empresarial
	Inteligência empresarial e tecnologia
	Conceito de Data Mining e Data Warehouse
	Data Warehouse
	Vantagens do DW
	Processamento OLAP
	Modelagem dimensional
	Data Marts
	Data Mining 
	Business Intelligence
	Sistemas especialistas