slide1-BI-INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

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WBA0636_v2.0
BI: a inteligência de negócios
Introdução ao BI e Data 
warehouse
Inteligência de negócios e tomada de 
decisão
Bloco 1
Michele Lisboa Silveira 
Business Intelligence
• Inteligência de Negócios: decisões gerenciais tomadas com 
base em evidências e fatos.
• Retratos estáticos de transações comerciais encaminhados 
regularmente.
• Tomada de decisões: monitoramento do ambiente de 
negócios.
• Relatórios e paineis personalizados.
Dados e informações
Figura 1 - Dados e informações
Dados.
O processo de transformação (aplicar o 
conhecimento por meio de dados de 
seleção, organização e manipulação).
Informações. 
Fonte: elaborada pela autora.
Business Intelligence
• Tomada de decisões em ambientes de riscos.
• Decisões estratégicas
• Decisões operacionais.
• Automatização .
• As ferramentas de BI incluem armazenamento de dados, 
processamento analítico on-line, análise de mídia social, 
relatórios, painéis, consultas, mineração de dados etc.
Business Intelligence
Figura 2 - Dashboard para uma fábrica de laticínios
Fonte: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNWMzMGQ4MTQt 
MzcwNC00Njc1LTk3YjItMGVmOGUyZDQ1YmQ3IiwidCI6IjE0Y2JkNWE3LWVjOTQtNDZiYS1iMzE0LWNjMGZj
OTcyYTE2MSIsImMiOjh9&pageName=ReportSection. Acesso em: 18 nov. 2022. 
Análise de negócios 
Figura 3 - Relação entre análise de negócios e BI, e BI e armazenamento de dados
Descritiva
Pe
rg
u
n
ta
s
O que aconteceu?
O que está acontecendo? 
Fa
ci
lit
ad
o
re
s
• Relatórios empresariais.
• Dashboards.
• Scorecards.
• Data warehouse.
R
es
u
lt
ad
o
s
Problemas e oportunidades 
empresariais definidos.
Inteligência de negócios.
Preditiva
O que acontecerá?
Por que acontecerá? 
• Geração de previsões.
• Mineração de dados.
• Mineração de texto.
• Mineração da Web/ redes 
sociais.
Projeções precisas de eventos 
futuros e resultados finais.
Prescritiva
O que devo fazer?
Por que devo fazer? 
• Otimização.
• Simulação.
• Modelos de decisão.
• Sistemas especialistas.
As melhores decisões e ações 
empresariais possíveis.
Análise de dados avançada.
Fonte: adaptada de Sharda et al. (2222). 
Introdução ao BI e Data 
warehouse
Dados, banco de dados e DW
Data marts
Transformação de dados em informações
Bloco 2
Michel Lisboa Silveira
Dados e banco de dados 
Número de funcionários, horas totais de trabalho em uma semana, 
número de peças em estoque ou pedidos de venda.
Banco de dados. 
Armazenam informações sobre vários tipos de objetos (estoque), 
eventos (transações), pessoas (funcionários) e lugares (depósitos). 
Dados. 
Data Warehouse – Armazém de dados
• Coleção organizada de bancos de dados integrados e 
orientados por assunto, projetados para dar suporte a 
funções de suporte à decisão.
• Organizado no nível certo de granularidade.
• Fornecer dados limpos em toda a empresa, em um formato
padronizado para relatórios, consultas e análises.
Elementos-chave do DW
• Fontes de dados que fornecem os dados brutos.
• Transformação desses dados para atender às necessidades 
de decisão.
• Métodos de carregamento regular.
• Acesso e análise de dados: dispositivos e aplicativos usam 
os dados do DW para fornecer insights e outros benefícios 
aos usuários.
Data marts
• Tipo especial de data warehouse. 
• É focado em um único assunto (ou área funcional), como 
vendas, finanças ou marketing. 
• Enquanto os DW têm uma profundidade de toda a 
empresa, as informações nos data marts pertencem a um 
único departamento. 
• O principal uso de um data mart são os aplicativos de 
Inteligência de Negócios. 
Transformação de dados em informações
Figura 4 - Etapas aplicadas na Inteligência de negócios
Clientes
Estoque
Produção
Vendas
Financeiro
ETL DW BI Relatório
Fonte: elaborada pela autora. 
Introdução ao BI e Data 
warehouse
Tabelas Fato e Tabelas Dimensão
Modelo de relacionamentos de dados 
Bloco 3
Michele Lisboa Silveira 
Tabelas Fato 
• Apresentam transações históricas ao longo do tempo.
• Produção e metas na fábrica de laticínios.
• Produção de peças na área de PCP.
• Títulos pagos.
• Títulos recebidos.
• Movimentações financeiras.
Tabelas Fato e Tabelas Dimensão 
• Imagine que você deseja analisar títulos recebidos por 
clientes e por planos de contas.
• Tabela Fato: histórico dos títulos recebidos, emitido via ERP.
• Tabelas Dimensão:
• Cadastro de clientes.
• Plano de contas.
• Calendário.
Tabelas Fato e Tabelas Dimensão 
Figura 5 - Exemplo
Fato: entregas 
dDistância
dValor da 
mercadoria 
dData
dClientedMotorista
Fonte: elaborada pela autora. 
Tabelas Fato e Tabelas Dimensão 
FATO:
• Muitas linhas (longa 
vertical).
• Poucas colunas (curta 
horizontal).
• Valores ao longo do 
tempo.
DIMENSÃO:
• Muitas colunas (longa 
horizontal).
• Poucas linhas (curta 
vertical).
• Utilizada em filtros, eixos 
e legendas. 
Relacionamento entre dados 
Figura 6 - Modelo estrela
Vendas
Entregador
Fornecedor
VendedorCliente
Produto
Fonte: elaborada pela autora. 
Teoria em Prática
Bloco 4
Michele Lisboa Silveira 
Teoria em prática 
A Laticínios Ilhabela é uma fábrica que produz diversos tipos 
de alimentos e bebidas derivadas do leite. Recentemente, o 
CEO da Laticínios Ilhabela decidiu que a tomada de decisão da 
empresa passará a ser orientada por dados. O analista de 
Tecnologia da Informação (TI) da empresa gerou uma 
planilha.
Contendo dados, como: data de fabricação, ordem de 
fabricação, código do produto, grupo do produto, linha do 
produto, código do vendedor, nome do vendedor, supervisor, 
gerente, equipe de vendas, quantidade produzida e valor 
unitário.
Reflita sobre a seguinte situação
• Qual software de BI poderá ser utilizado?
• Explique as etapas de tratamento dos dados para criação 
de relatórios.
• Quais tipos de gráficos podem ser gerados?
• Quais serão as tabelas fato e dimensão?
Norte para a resolução 
Figura 4 - Etapas aplicadas na Inteligência de negócios
Clientes
Estoque
Produção
Vendas
Financeiro
ETL DW BI Relatório
Fonte: elaborada pela autora. 
Norte para a resolução 
Figura 7 - Exemplo de relacionamento 
Fonte: elaborada pela autora. 
Norte para a resolução 
Figura 8 - Exemplo de gráfico
Fonte: elaborada pela autora utilizando o software PoweBI.
Dicas do(a) Professor(a)
Bloco 5
Michele Lisboa Silveira
Prezado aluno, as indicações a seguir podem estar disponíveis 
em algum dos parceiros da nossa Biblioteca Virtual (faça o login
por meio do seu AVA), e outras podem estar disponíveis em sites 
acadêmicos (como o SciELO), repositórios de instituições 
públicas, órgãos públicos, anais de eventos científicos ou 
periódicos científicos, todos acessíveis pela internet.
Isso não significa que o protagonismo da sua jornada de 
autodesenvolvimento deva mudar de foco. Reconhecemos que 
você é a autoridade máxima da sua própria vida e deve, 
portanto, assumir uma postura autônoma nos estudos e na 
construção da sua carreira profissional.
Por isso, nós o convidamos a explorar todas as possibilidades da 
nossa Biblioteca Virtual e além! Sucesso!
Leitura Fundamental
Indicação de leitura 1
Recomenda-se a leitura do capítulo 3, do livro indicado a 
seguir. Neste capítulo, os autores apresentam estudos de caso 
aplicados à inteligência de negócios e data warehouse.
Referência:
SHARDA, R. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. 4. ed. 
Porto Alegre: Bookman, 2019.
Indicação de leitura 2
Recomenda-se a leitura do livro indicado a seguir. Esta obra foi 
desenvolvida para usuários iniciantes do Power BI Desktop. O 
intuito é mostrar que a importação de dados não é nada 
complicada.
Referência:
FERREIRA, M. C. Power BI 2019 – Aprenda de Forma rápida. São Paulo: Saraiva, 
2020.
Dica do(a) Professor(a)
Existem diversos softwares para aplicação de BI, tais como:
• Microsoft Excel.
• Tableau.
• PowerBI.
• IBMSPSS.
FERREIRA, M. C. Power BI 2019 – Aprenda de Forma rápida. São Paulo: Saraiva, 
2020.
SHARDA, R. Business intelligencee análise de dados para gestão do negócio. 4. ed. 
Porto Alegre: Bookman, 2019.
Referências
Bons estudos!