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Inteligência Empresarial 
Profa. Vanilde Manfredi 
No ambiente corporativo contemporâneo, a sobrevivência de uma organização depende cada vez mais de uma 
constante troca e análise de informações sobre seu ambiente. Neste cenário ser hábil para analisar e acessar 
rapidamente diversas fontes de informação, tornou-se um diferencial na tomada de decisões. Neste contexto, a 
Inteligência Empresarial é uma função fundamental ao desenvolvimento das organizações, uma vez que é através 
dela que são obtidas as informações necessárias à tomada de decisão e à elaboração de estratégias empresariais. 
A realidade competitiva não perdoa as empresas que não obtêm êxito por não agir rapidamente frente às 
constantes mudanças de um mercado globalizado. Porém, o impedimento em buscar informação e gerar 
conhecimento a partir da existência de dados, apresenta um desafio que, se não transposto, irá gerar prejuízos 
devido às oportunidades perdidas e decisões errôneas. 
A Inteligência Empresarial está associada à gestão organizacional e à redução da incerteza pois viabiliza a busca de 
conhecimento para auxiliar na tomada de decisões. Assim, a informação e seu tratamento e uso passam a ser 
elementos de vantagens competitivas. 
Absorver e administrar esta grande quantidade de conhecimento, requer coerência, consistência e rapidez para 
estar preparado para possíveis desafios do presente e oportunidades do futuro. Para viabilizar este uso das 
informações como vantagem competitiva é necessária a criação de um ambiente onde dados de vários sistemas 
informatizados operacionais, possam ser coletados, transformados, consolidados, integrados, carregados e 
armazenados. 
Ao final dessa disciplina você será capaz de: 
1.Compreender as etapas básicas do Processo de tomada de Decisão 
2.Entender o ambiente de negócios em uma conjuntura em que o ambiente computacional é fundamental na 
tomada de decisões gerenciais. 
3.Desenvolver o conceito de sistema de apoio à decisão, enfatizando sua importância na competitividade das 
organizações e indicando como eles são influenciados pelas modernas tendências dos negócios e da tecnologia. 
4.Analisar e projetar sistemas que possibilitem, através da inteligência de negócios, a adequada gestão da 
informação para suporte à tomada de decisão. 
Aula 1: Conceitos básicos 
Nesta aula iremos rever os conceitos de dado, informação e conhecimento. Entenderemos também a importância de 
uma boa informação para a tomada de decisão empresarial e veremos que o foco está na descoberta, organização, 
estruturação e uso inteligente dos dados e mapeamento das diferentes visões do negócio, compreendendo que cada 
vez mais se destaca a Tecnologia da Informação como apoio à inteligência de negócio. 
Aula 2: Inteligência Empresarial 
Nesta aula abordaremos os conceitos de Inteligência Empresarial e Inteligência Competitiva e entenderemos a 
relação existente entre Inteligência Empresarial e Inteligência Competitiva e sua importância para as organizações. 
Aula 3: Tomada de Decisão Empresarial 
Nesta aula entenderemos os conceitos, níveis e tipos de decisão nas organizações. Serão compreendidas as fases do 
ciclo de tomada de decisão e as diferentes abordagens para decisão. 
Aula 4: Técnicas de tomada de decisão 
Nesta aula serão conhecidos os principais modelos de tomada de decisão e compreenderemos o papel da Tecnologia 
da Informação na tomada de decisão empresarial que cada vez mais impacta a forma como as empresas tomam suas 
decisões. 
Aula 5: Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão 
Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão: Nesta aula compreenderemos os conceitos, características e 
classificação dos Sistemas de Apoio à Decisão. Abordaremos também o contexto de Negócio para utilização deste 
tipo de sistema, compreendendo a distinção entre os ambientes operacionais e analíticos de uma organização. 
Aula 6: Componentes do Sistema de Apoio à Decisão 
Nesta aula serão compreendidos os diversos componentes, e seus respectivos papéis, que formam os Sistemas de 
Apoio à Decisão. 
Aula 7: Data Warehouse 
Nesta aula abordaremos o banco de dados que suporta as aplicações do ambiente analítico em uma organização. 
Trataremos os conceitos e as prinicipais características do Data Warehouse e compreenderemos as principais 
diferenças entre o Data Warehouse e os Bancos de Dados que suportam o ambiente operacional. 
Aula 8: Metadados e Operações OLAP 
Nesta aula compreenderemos a estrutura que suporta e controla as atividades do Data Warehouse. Também serão 
apresentadas as principais operações associadas ao ambiente analítico em uma organização. 
Aula 9: Modelagem de Data Warehouse 
Nesta aula será compreendida a distinção entre a modelagem relacional utilizada no ambiente operacional e a 
modelagem multidimensional utilizada para o Data Warehouse. Também compreenderemos as características 
específicas dos dois modelos mais comuns utilizados para a Modelagem do Data Warehouse. 
Aula 10: Processo Datawarehousing 
Nesta aula compreenderemos o proceso de construção do Data Warehouse, suas etapas e interligações. 
Aula 1: Conceitos Básicos 
Nesta aula, você irá: 
 
1 - Distinguir os conceitos de dado, informação e conhecimento. 
2 - Compreender a importância de uma boa informação para a tomada de decisão gerencial. 
3 - Compreender o papel da Tecnologia da Informação como apoio à tomada de decisão empresarial. 
Imagine um alto executivo de uma empresa varejista de eletrônicos fazendo a seguinte pergunta: 
 
As perguntas subsequentes seriam: 
Quais foram os produtos mais lucrativos nas lojas de maior produtividade? 
Quais foram as promoções de produto mais bem sucedidas nas lojas de maior produtividade? 
Esses são exemplos típicos de perguntas para suporte à decisão realizadas todos os dias por gerentes no mundo 
inteiro. As respostas a estas questões normalmente exigem instruções de programação complexas cuja codificação e 
execução pode levar horas. 
Além disto, a formulação de algumas destas consultas pode depender de dados que fazem parte de um conjunto 
diverso de sistemas legados internos e de outras fontes externas, do mercado, que podem pertencer a bancos de 
dados relacionais e não relacionais. 
Tomada de Decisão 
Questões para tomada de decisão impõem novos requisitos aos SGBDs. Os dados usados para suporte à decisão são 
conceitualmente diferentes dos dados usados nos bancos de dados para processamento de transações. Portanto, os 
bancos de dados que conseguem armazenar tais dados e arquiteturas computacionais que podem processar esses 
dados também são diferentes, assim como também são diferentes as características dos sistemas que permitem a 
consulta a estas bases de tomada de decisão. 
O que é tomada de decisão? 
É um processo de escolha entre diferentes cursos de ação com o propósito de alcançar um ou mais objetivos e, 
freqüentemente considerada o mesmo que resolver problemas. 
 
Usando a Tecnologia como suporte 
Nos dias atuais o mercado empresarial está em constante mudança e, para se manterem competitivas, as empresas 
necessitam estar atentas a estas mudanças e desenvolverem cada vez mais sua capacidade de prever as novas 
tendências do mercado onde atuam. 
Neste cenário algumas tendências podem ser destacadas, como por exemplo, o estudo da concorrência, o 
compartilhamento do conhecimento e a busca de novas tecnologias que flexibilizem o acesso e compreensão de 
informações estratégicas, facilitando a tomada de decisão empresarial. 
Tecnologia no Ambiente Empresarial 
No ambiente empresarial atual, a tecnologia é essencial tanto para a comunicação e armazenamento dos dados, das 
informações e dos conhecimentos quanto para a integração destes conhecimentos voltados para os tomadoresde 
decisão. Isto significa que, quanto maior a capacidade das tecnologias da informação e da comunicação, maior a 
capacidade de inter-relacionamentos e maior a capacidade de aprender e lucrar com o compartilhamento da 
informação e do conhecimento. 
O executivo do início do século tomava decisões baseado na escassez de informações. Atualmente, os executivos se 
deparam com uma quantidade cada vez maior de informações disponíveis fazendo com que desenvolvam 
habilidades e competências para buscar as informações que realmente são relevantes, uma vez que, para a 
informação e o conhecimento serem considerados úteis, devem ser compreendidos e de fácil uso pelo tomador de 
decisão. 
A Tecnologia da Informação é um recurso que - estando em sintonia com as necessidades e objetivos dos usuários - 
possibilita maior eficiência e eficácia no relacionamento interno e externo das organizações, evidenciando, assim, 
agilidade e qualidade no processo da tomada de decisão. 
“Uma boa utilização da TI permite a minimização dos impactos negativos de distância e tempo e o 
compartilhamento mais fluido de conhecimento dentro e fora da empresa “(Fonte: Vieira, R. P. - Globalização, 
avanço tecnológico e a necessidade ). 
A importância da tecnologia da informação 
Podemos considerar a Tecnologia da Informação como um ‘dinamizador’ das mudanças que ocorrem nas 
organizações e da maneira como estas organizações se posicionam para fazer frente à concorrência, 
desempenhando um papel fundamental para torná-las mais aptas a responder às mudanças que ocorrem no 
mercado e para buscar novos parâmetros de aprendizado, especialmente no que diz respeito à globalização de 
mercados. 
 Atualmente sabe-se que um dos principais papéis da Tecnologia da Informação é o de fornecer meios para que a 
organização encontre novas oportunidades de negócio, além do tradicional papel de oferecer meios para melhoria 
da eficiência das operações, através dos Sistemas de Informação Baseados em Computador. 
O uso da tecnologia envolve a necessidade de visão e perspectiva, observando-se para onde a empresa está 
caminhando e como suportar a dinâmica das mudanças, superando restrições e criando oportunidades. 
 O uso estratégico da Tecnologia da Informação pode, sem dúvida, ser um facilitador para o alcance de objetivos 
globais de negócios, ajudando a administrar fluxos essenciais de modo integrado, compartilhar conhecimento e 
transferir habilidades e, ainda, reduzir os impactos de tempo e distância. 
Nesta aula, você: 
 Recordou os conceitos de dado, informação e conhecimento. 
 Compreendeu a importância de uma boa informação para a tomada de decisão gerencial. 
 Compreendeu o papel da Tecnologia da Informação como apoio à tomada de decisão empresarial. 
Na próxima aula, você estudará sobre os assuntos seguintes: 
 Os conceitos de Inteligência Empresarial e Inteligência Competitiva. 
 A importância da Inteligência Empresarial para as organizações. 
 
Aula 02:Inteligência Empresarial 
Nesta aula, você irá: 
 
1 - Entender o que é Inteligência Empresarial. 
2 - Perceber a relação existente entre Inteligência Empresarial e Inteligência Competitiva e sua importância para as 
organizações. 
Motivação para Inteligência Empresarial 
Uma das principais características da sociedade moderna é a dinâmica das transformações e a globalização dos 
mercados. A globalização tem forçado as organizações a se preocuparem com a competitividade e com a colocação 
no mercado de produtos com uma melhor qualidade a preços menores. 
Nos dias atuais, como consequência do avanço da tecnologia e da economia globalizada, as empresas têm seus 
custos, margens e preços afetados diretamente pelo aumento da competitividade. Para sobreviver diante das 
adversidades que se apresentam é preciso que a empresa conheça seu ambiente e atue com eficácia diante da 
concorrência. 
Os tempos atuais demandam novas teorias, novas capacidades de pensamento, novas capacidades para transformar 
dados em informação útil e novos níveis de inovação capazes de desenvolver aplicações práticas para estas 
informações. A capacidade de identificar, e utilizar, os conhecimentos que são estratégicos para a gestão do negócio 
tornou-se fundamental para qua a empresa identifique a necessidade de mudanças e atuem de modo positivo 
diante destas mudanças canalizando, assim, os recursos da organização para a produtividade e a competitividade. 
As empresas querem ser produtivas para serem mais lucrativas. E lucratividade e competitividade são as verdadeiras 
determinantes da inovação tecnológica e do crescimento da produtividade. Assim, não podemos nos contentar em 
gerar novos Conhecimentos, em fazer apenas a pesquisa pela pesquisa, ou simplesmente em coletar informações e 
guardá-las. Sem capacidade de inovar – criar novos produtos e serviços - mas também, de criar novos mercados, 
exportar e empreender negócios, nenhuma empresa se tornará líder em seu setor ou mesmo conseguirá sobreviver 
nesta economia globalizada. 
Conhecimento, inovação e empreendedorismo formam, assim, um tripé indissociável para o sucesso das 
organizações na nova Economia. A esta sinergia entre Conhecimento, inovação e empreendimento damos o nome 
de Inteligência Empresarial. 
 
Informação e conhecimento direta ou indiretamente estão presentes em todos os processos e atividades 
organizacionais. Ao utilizar da melhor forma possível esse recurso as organizações tendem a obter um melhor 
desenvolvimento e competitividade frente ao mercado. 
A principal função da Inteligência Empresarial é suprir as organizações com informações, a fim de prepará-las para o 
acirramento da concorrência e da globalização dos mercados. 
A Inteligência Empresarial diz respeito à capacidade de uma organização em reunir informações do ambiente interno 
e do mercado, facilitar o uso destas informações na criação de conhecimentos e atuar efetivamente com base nestes 
conhecimentos. Dizemos, então, que a Inteligência Empresarial está relacionada aos diversos processos de coleta, 
organização, análise e utilização de dados e informações que permitem implementar novas ações de mercado e 
apoiar a tomada de decisão. 
Atenção: 
Cabe então à Inteligência Empresarial desenvolver, de forma estruturada, sistemática e contínua, as fases de coleta, 
análise e disseminação do conhecimento relevante para subsidiar o processo de tomada de decisão no que diz 
respeito aos movimentos da concorrência e dos mercados, além da busca de novas oportunidades de negócio. 
Inteligência Empresarial – Objetivos 
A Inteligência Empresarial é a capacidade de uma empresa para capturar, selecionar, analisar e gerenciar as 
informações relevantes para a gestão do negócio com o objetivo de: 
 
Inteligência Competitiva 
Inteligência Competitiva é a utilização de métodos, meios e técnicas para se gerenciar estrategicamente as 
informações nas organizações. 
Este processo sistemático da busca, análise, estruturação e disseminação das informações oriundas das várias fontes 
existentes tanto na empresa quanto no ambiente externo é de vital importância na gestão e planejamento 
estratégico. Este processo é fundamental para a criação do conhecimento e a tomada de decisão, em qualquer nível 
da organização. 
O atual mercado competitivo fez com que, a Inteligência Competitiva e a gestão dos sistemas de informação se 
tornassem uma atividade fundamental para sobrevivência das organizações. A integração destas atividades 
possibilitou a mudança de mentalidade nas organizações, que passaram a tratar conhecimento como um fator de 
vantagem competitiva. 
O uso da Inteligência Competitiva permite que a organização passe a atuar no sentido de identificar oportunidades e 
não se perder em ações de curtoprazo destacando-se, assim, as empresas que trabalhem com cenários de 
prospecção e analíticos e que consigam colocar em prática o conhecimento adquirido. 
Através da Inteligência Competitiva são identificadas as oportunidades e/ou ameaças do ambiente externo, que 
contribuirão na busca das vantagens competitivas, facilitando à organização alcançar posição de destaque no 
cenário empresarial. 
 
 
 
 
 
 
O Ciclo da Inteligência Competitiva 
 
Inteligência Organizacional 
“Se você conhece o inimigo e conhece a si mesmo, não precisa temer o resultado de cem batalhas. 
Se você se conhece, mas não conhece o inimigo, para cada vitória ganha sofrerá também uma derrota. 
Se você não conhece nem o inimigo nem a si mesmo, perderá todas as batalhas...” 
(Sun Tzu. A Arte da Guerra) 
Ao associarmos esta frase de Sun Tzu aos conceitos que estamos estudando iremos perceber a importância do 
conhecimento para que uma organização possa sobreviver e atingir seus objetivos estratégicos na economia 
globalizada atual. 
A organização que não conhece o seu ambiente e a sua real potencialidade neste cenário está sujeita ao insucesso 
por despender esforços redundantes e, muitas vezes, de baixa eficácia em suas atividades rotineiras, não estando 
preparada para responder com agilidade aos eventuais imprevistos que possam surgir. 
A solução para adquirir o conhecimento de seu ambiente é a implementação de um sistema de inteligência 
organizacional que seja capaz de monitorar este ambiente. Esta solução está associada à capacidade da organização 
para reunir informações, inovar, criar conhecimento e atuar efetivamente com base no conhecimento gerado. 
Os sistemas de informação computacionais desenvolvidos para este objetivo são sistemas complexos, que 
necessitam de interações entre os usuários finais e os responsáveis pela análise, desenvolvimento e manutenção, e 
não são programas que podem ser comprados, instalados e imediatamente utilizados. 
A partir de seu uso é possível encontrar novas formas de entender os dados disponíveis na organização, gerando 
informações e novos conhecimentos para o usuário final que, neste caso, é o tomador de decisão. 
Nesta aula, você: 
 Entendeu o que é Inteligência Empresarial; 
 Compreendeu a relação existente entre Inteligência Empresarial e Inteligência Competitiva e sua 
importância para as organizações. 
Na próxima aula, você estudará sobre os assuntos seguintes: 
 Os conceitos, níveis e tipos de decisão nas organizações; 
 As fases do ciclo de tomada de decisão. 
Para que as empresas possam alcançar sucesso na nova economia globalizada são necessários: 
• Dado, Informação e Conhecimento. 
• Informação, Sistemas Especialistas e Conhecimento. 
• Inovação, Empreendedorismo e Tomada de Decisão. 
• Conhecimento, Inovação e Empreendedorismo. 
• Inovação, Conhecimento e Sisitemas Especialistas 
 1) F, F, F, V, F 
 2) V,F,V,F,F 
 3) F,V,F,F,V 
 4) V,V,F,F,V 
 5) F,F,F,F,V 
 
2. 
Suprir as organizações com informações, a fim de prepará-las para o acirramento da concorrência e da globalização dos 
mercados é função da:: 
• Inteligência Competitiva. 
• Gestão de Negócio 
• Inteligência Organizacional 
• Oportunidade de Negócio 
• Inteligência Empresarial 
 1) F,F,F,F,V 
 2) V,V,V,F,F 
 3) F,F,F,V,V 
 4) V,F,V,F,V 
 5) F,F,V,V,V 
 
3. 
A fase do Ciclo da Inteligência Competitiva responsável por identificar as fontes de informação e como estas informações serão 
coletadas e armazenadas é a: 
• Coletar e tratar a informação 
• Analisar e validar a informação 
• Planejar e identificar as necessidades de informação 
• Avaliar 
• Disseminar e utilizar a informação 
 
 1) F,F,F,F,V 
 2) V,V,V,F,F 
 3) F,F,F,V,V 
 4) V,F,F,F,F 
 5) F,F,V,V,V 
 
 
Aula 03: Tomada de Decisão 
Nesta aula, você irá: 
 
1 - Compreender os conceitos, níveis e tipos de decisão nas organizações. 
2 - Entender as fases do ciclo de tomada de decisão. 
Introdução 
O conhecimento é fator diferencial na economia globalizada de hoje. Assim, os principais ativos necessários à criação 
de riquezas, não são mais bens físicos, como a terra, equipamentos ou fábricas, mas sim ativos intangíveis originados 
pelo conhecimento. Estes ativos são potencializados pelas modernas ferramentas de Tecnologia da Informação e 
Comunicação, que viabilizam sistemas desenvolvidos para apoiar a atividade de tomada de decisão, permitindo a 
existência da Inteligência Empresarial na organização. 
A Inteligência Empresarial fornece subsídios para os executivos através da disponibilização de informações 
estratégicas e relevantes com o objetivo de minimizar as incertezas associadas ao processo de tomada de decisão 
estratégica. 
A Inteligência Empresarial pressupõe que os objetivos estratégicos são previamente definidos e conhecidos pelos 
tomadores de decisão, tornando efetiva a ação do Processo Decisório Estratégico. Quanto mais estruturados os 
sistemas que suportam o Processo Decisório na organização, mais facilmente as decisões podem ser disseminadas e, 
principalmente, retroalimentar este Processo Decisório com informações relevantes geradas a partir destas 
decisões. 
Definição 
De um modo geral, podemos definir tomada de decisão como um processo de escolha entre diferentes cursos de 
ação, com o propósito de alcançar um ou mais objetivos. Frequentemente a tomada de decisão é considerada o 
mesmo que resolver problemas. 
Podemos identificar duas abordagens distintas para buscarmos a solução de problemas: 
 
Risco é a medida da probabilidade de que uma alternativa selecionada resultará em um produto não-esperado 
ou não-desejado. Tipos de Riscos: à própria decisão (risco da decisão); ao processo de estimativa (risco de 
estimativa). Quanto mais fatos relevantes o tomador de decisão conseguir obter, menor o risco da estimativa e 
melhor a estimativa das probabilidades de resultado . 
O que é um problema? 
Situação quando o estado atual das coisas é diferente do estado desejado. 
Quais as Situações de Alerta que devemos observar para identificar um problema? 
Desvio em relação a experiências passadas: Padrão anterior quebrado; Queda de vendas; Baixo desempenho; 
Aumento de turnover. 
Desvio em relação ao planos traçado: Projeções e expectativas não alcançados; Estouro de orçamento; Atrazo em 
Projeto. 
Atuação e desempenho de competidores: Concorrentes com novos e melhores processos; Novos lançamentos; 
Melhor atendimento / desempenho. 
Problemas trazidos por outras pessoas: Clientes insatisfeitos; Conflitos pessoais no setor ou departamento; 
Demissão de funcionários do setor ou departamento. 
 
Administração Estratégica - normalmente um conselho de diretores e um comitê executivo do presidente e 
principais executivos que desenvolvem as metas globais, estratégias, políticas e objetivos da organização como parte 
do processo de planejamento estratégico. As decisões estratégicas determinam os objetivos da organização como 
um todo, suas metas, diretrizes, políticas e critérios gerais para a organização. 
Administração Tática - desenvolve planos de curto e médio prazo, programações, orçamentos e especificam 
políticas, procedimentos e objetivos do negócio para as subunidades, como também distribui recursos e monitora o 
desempenho. As decisões táticas são mais específicas que as decisões estratégicas, são normalmente relacionadas 
com as operações de controle administrativo e utilizadas para gerar novas regras de decisão que irão ser aplicadas 
por parte do pessoal de operação. 
Administração Operacional - desenvolvem planos de curto prazo como os programas de produção semanal. 
Dirigem o uso de recursose desempenho das tarefas de acordo com procedimentos e dentro dos orçamentos e 
programações definidos. As decisões operacionais estão associadas à operação diária da organização como, por 
exemplo, a definição de um cronograma para manutenção de equipamentos e a quantidade mínima de materia-
prima em estoque. 
Em qualquer um dos níveis da administração buscam-se meios para auxiliar os executivos na atividade de tomada de 
decisão. Esta busca vem sendo aperfeiçoada pelos estudos relacionados aos tipos e respectivas estruturas da 
decisão. Inicialmente podemos dizer que existem dois grandes tipos de situação a serem enfrentados pelos 
decisores, e a natureza destes tipos influencia os métodos aplicados para auxiliar a busca da solução mais adequada: 
decisões estruturadas e decisões não-estruturadas. A partir da evolução no tratamento destes dois tipos, chegamos 
ao terceiro tipo: decisões semiestruturadas. 
Tipos das Decisões 
Decisão Estruturada: Envolvem situações em que os procedimentos a serem seguidos podem ser especificados 
previamente. 
 *Operações ou transações, cujos processos de recuperação e controle de dados são repetitivos 
 - Facilmente automatizados 
 - Todos os dados relevantes estão disponíveis 
 - Necessitam de pouco julgamento ou avaliação humana 
 *Decisor necessita de procedimentos operacionais escritos tendo em vista sua característica: 
 - Repetitivas 
 - Rotineiras 
 - Padrão pré existente 
Decisão Não Estruturada: Envolvem situações nas quais não é possível especificar de antemão a maioria dos 
procedimentos a serem seguidos. Neste tipo de decisão o tomador de decisão necessita de algum julgamento, 
avaliação ou percepção na definição do problema. 
 - Situações específicas, frequentemente únicas (ambientes complexos e dinâmicos) 
 - Dificilmente automatizados 
 - Necessitam muito julgamento humano 
 - São originais, não rotineiras e importantes. 
Decisor necessita de competências pessoais específicas: 
 - Capacidade de julgamento 
 - Senso critico 
 - Capacidade de reflexão 
 - Intuição 
 - Criatividade 
Decisão Semi-Estruturada: Sugerem que alguns procedimentos podem ser especificados, mas não o suficiente para 
levar a uma decisão definida recomendada. Neste tipo de decisão somente parte do problema possui resposta clara 
e fornecida por um procedimento já aceito. 
 
Condições de Decisões e Tipos de Problemas 
Uma decisão pode ser tomada nas seguintes condições: 
Decisão em condições de certeza: Ocorre quando a decisão é feita com pleno conhecimento de todos os estados da 
natureza do processo decisório. Existe a certeza dom que irá ocorrer durante o período em que a decisão é tomada. 
É possível atribuir probabilidade de 100% a um estado específico da natureza. 
Decisão em condição de risco: Ocorre quando são conhecidas as probabilidades associadas a cada um dos estados 
da natureza, ou mesmo a parcela dos estados conhecidos da natureza possui dados obtidos com probabilidade 
incerta, ou é desconhecida a probabilidade associada aos eventos. 
Decisão em condições de incerteza ou decisão em condições de ignorância: Ocorre quando não se obteve o total 
estado da natureza, ou mesmo a parcela dos estados conhecidos da natureza possui dados obtidos com 
probabilidade incerta, ou é desconhecida a probabilidade associada aos eventos. 
Decisão em condições de competição ou decisão em condições de conflitos: Ocorre quando estratégias e estados 
da natureza são determinados pela ação de competidores Existem, obrigatoriamente, dois ou mais decisores 
envolvidos, o resultado depende da escolha de cada um dos decisores. 
Processo de Tomada de Decisões – Etapas 
 
Etapa: Inteligência (Compreensão) 
Esta etapa refere-se à fase de investigação do ambiente para encontrar situações que exigem uma tomada de 
decisão. Nesta fase iremos: 
 Encontrar o problema; Identificar objetivos e metas organizacionais; Determinar se estão sendo 
alcançados; Definir explicitamente o problema; Categorizar o problema; Programado / não programado; Pode ou 
não ser decomposto em subproblemas. 
 Suporte computacional: MIS; OLAP, Mineração de Dados, Redes Neurais; EIS, ERP, ES, SAD 
Etapa: Projeto 
 Esta etapa refere-se à fase onde o objetivo é o desenvolvimento e análise de possíveis cursos de ação. Esta etapa 
inclui o entendimento do problema, o teste de viabilidade das soluções e a construção de um modelo testado e 
validado. 
 Modelagem; Conceituação do problema; Abstração em formas quantitativas e/ou qualitativas 
 Suporte Computacional; Modelos Estatísticos, Redes Neurais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Opções Reais 
EIS, ERP, SCM, CRM, ES, GDSS, SAD 
Etapa: Escolha 
 Esta etapa envolve avaliação e recomendação de um determindo rumo de ação traçado na fase anterior. È 
importante salientar que o limite entre as etapas (ou fases ) de Projeto e Escolha é, muitas vezes, impreciso. 
 Ex: pode-se gerar novas alternativas enquanto se avalia as existentes. 
 Solução para o modelo: conjunto específico de valores das variáveis de decisão para a alternativa selecionada O 
problema é considerado resolvido somente depois que a solução recomendada é implementada com sucesso. 
 Suporte Computacional; Modelos Estatísticos, Redes Neurais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Opções Reais, 
EIS, ERP, SCM, CRM, ES, GDSS, SAD 
Etapa: Implementação da Solução (Revisão) 
A última etapa refere-se à fase em que se faz a avaliação das solução escolhida, bem como os rumo e condições que 
levaram a tal decisão. Nesta fase ocorre a reavaliação do processo de romada de decisão. 
 Questões importantes; Resistência à mudança ; Grau de apoio da alta gerência; Envolvimento e papéis dos usuários 
no desenvolvimento do Sistema Treinamento dos usuários. 
Suporte Computacional - EIS, ERP, ES, GDSS, SAD 
Nesta aula, você: 
 Compreendeu os conceitos, níveis e tipos de decisão nas organizações. 
 Entendeu as fases do ciclo de tomada de decisão. 
Na próxima aula: 
 As principais técnicas de tomada de decisão. 
 O papel da Tecnologia da Informação na tomada de decisão empresarial. 
 
 
 
 
 
 
1. 
Assinale a alternativa que corresponde à sequência correta: 
• Em qualquer tipo de organização, a tomada de decisão eficaz é necessária e imprescindível para que a empresa atinja seus 
objetivos agregando valor a suas atividades 
• Testar a viabilidade das soluções é uma atividade exercida na fase de escolha do processo de tomada de decisão 
• Um ambiente de aplicações operacionais dá suporte direto às funções associadas à execução do negócio da empresa como por 
exemplo: contas a pagar, sistema de vendas e sistemas de suporte a decisão . 
• As decisões táticas são normalmente relacionadas com as operações de controle administrativo e utilizadas para gerar novas 
regras de decisão que irão ser aplicadas por parte do pessoal de operação. 
 1) F, V, F, V 
 2) V, V, F, F 
 3) V, F, F, V 
 4) F, V, F, V 
 5) F, F, V, F 
 
2. 
 Quanto às condições em que uma condição pode ser tomada, assinale a alternativa que corresponde à sequencia correta: 
A) Decisão em condições de certeza 
B) Decisão em condição de risco 
C) Decisão em condições de incerteza ou decisão em condições de ignorância 
D) Decisão em condições de competição ou decisão em condições de conflitos 
 1) A, C, D, B 
 2) A, B, C, D 
 3) C, D, A, B 
 4) C, B, A, D 
 5) D, C, A, B 
 
Aula 04: Técnicas de Tomada de Decisão 
Nesta aula, você irá: 
 
1 - Conhecer as técnicas de tomada de decisão mais utilizadas pelas organizações.2 - Compreender o papel da Tecnologia da Informação na tomada de decisão empresarial. 
A teoria da decisão não é uma teoria descritiva ou explicativa, já que não faz parte de seus objetivos descrever ou 
explicar como e/ou por que as pessoas ( ou instituições) agem de determinada forma ou tomam certas decisões. 
 A Teoria da Decisão é um conjunto de procedimentos e métodos de análise que procuram assegurar a coerência, a 
eficácia e a eficiência das decisões tomadas em função das informações disponíveis, antevendo cenários possíveis. 
Para exercer este papel essa teoria pode usar ferramentas matemáticas ou não. A teoria da decisão é uma teoria de 
escolhas entre alternativas. 
Atenção: Existem várias técnicas que os analistas e decisores utilizam para viabilizar o estudo e estruturação dos 
problemas que demandam alguma ação decisória. Vejamos alguns exemplos a seguir. 
 
 
Brainstorm ou Brainstorming 
Técnica usada para auxiliar um grupo a imaginar/criar tantas idéias quanto possível em torno de um assunto ou 
problema. 
Deve ser usada quando for necessário conhecer melhor o universo de uma situação, colher informações, opiniões e 
sugestões dos participantes, identificando problemas existentes e encontrando soluções criativas para o problema 
identificado. 
O número total de participantes é no mínimo 5 e no máximo 15 . 
Normalmente, as reuniões têm duração de 45 a 150 minutos, onde se reserva 30 minutos para a geração de idéias. 
Vantagens: 
- Praticamente todos os problemas podem ter seu estudo inicial conduzido com uso dessa técnica. 
- Não pressupõe a necessidade de especialistas . 
Desvantagens: 
- Se não houver estímulos à participação, poderá ocorrer a inibição de alguns participantes do grupo. 
Matriz de prioridade 
Técnica que prioriza alternativas com base em determinados critérios e deve ser usada quando queremos 
estabelecer uma entre diversas alternativas por meio de análise mais criteriosa. 
Também chamada de matriz de impacto. 
O grupo participante é formado por 10 a 15 componentes. 
 
Vantagens: 
- Permite a priorização das alternativas á medida que estabelece uma função objetivo que quantifica em termos 
numéricos o valor (por vezes subjetivo) agregado de cada alternativa. 
- A posterior analise destas alternativas, dispondo do valor agregado delas, permite ao decisor examinar de forma 
mais clara e estabelecer quais serão as alternativas a serem implantadas. 
- Permite a exploração dos efeitos colaterais das alternativas passíveis de ser implementadas. 
 
Desvantagens: 
- A comparação paritária dos critérios de priorização das alternativas e a posterior comparação das alternativas sob a 
influência desses mesmos critérios podem acarretar a perda da visão geral do contexto. 
- Dificuldade de trabalhar com impactos múltiplos, em que vários eventos influem simultaneamente uns sobre os 
outros. 
Diagrama de Peixe 
É a técnica que permite visualizar melhor o universo em que o problema está inserido. Isto é feito através da 
construção de um diagrama no qual as causas vão sendo cada vez mais discriminadas até chegar a sua origem. 
Os participantes podem variar de 5 a 15 pessoas. 
Deve ser aplicada a um problema que apresenta causas decorrentes de causas anteriores, ou quando queremos 
esmiuçar as causas de um problema, ou visualizá-las mais claramente e agrupadas por fatores-chave. 
Essa técnica também é chamada de: diagrama de Ishikawa, diagrama de influência, diagrama de 4P ou diagrama 
de causa e efeito. 
Vantagem: Permite a visualização das causas de um problema de forma mais clara e agrupadas por fatores-chaves. 
Desvantagem: Para o correto uso dessa técnica, é necessária a presença de pelo menos um especialista no problema 
e um especialista na utilização da técnica. 
 
Árvores de Decisão ou Diagrama da Árvore 
Técnica que permite indicar, de forma gráfica, e cronológica, um caminho a ser seguido em um processo de decisão, 
explicitando etapas a serem cumpridas para alcançar o objetivo pretendido. 
Representa um processo de decisão em que os nós são os momentos no tempo em que o decisor deve efetuar uma 
decisão. 
O grupo participante ideal deve ter entre 5 e 8 pessoas. 
 
 
Vantagens: 
Permite a subdivisão do objetivo em metas e submetas, indicando o caminho para alcançá-las. 
Orienta o decisor à medida que responde à pergunta: “ O que é necessário fazer para alavancar a meta 
pretendida?” 
Permite o exame, pelo decisor, de todas as possibilidades 
Permite a criação de algoritmos facilmente implementados em computadores. 
Desvantagens: 
O resultado é extremamente dependente dos conhecimentos técnicos dos participantes. 
Este método não deve ser utilizado por pessoas leigas no problema em estudo. 
Mapas Cognitivos 
Técnica que permite retratar ideias, sentimentos, valores e atitudes e seus inter-relacionamentos, de forma que 
torne possível um estudo e uma análise posterior, utilizando para tal uma representação gráfica. 
Quando da resolução de um problema complexo é muito importante que antes ele esteja bem estruturado. Esta 
estruturação é necessária para que se parta dos fatores realmente mais importantes relacionados ao problema. 
A construção destes mapas originou-se na psicologia. 
Segundo Cossette e Audet, o mapa cognitivo é "uma representação gráfica de uma representação mental que o 
pesquisador (facilitador) faz aparecer de uma representação discursiva formulada pelo sujeito (decisor) sobre um 
objeto (problema) e obtido de sua reserva de representação Mental” 
Formalmente os mapas cognitivos são definidos como grafos, onde cada conceito é considerado um nó, e uma 
relação de influência é uma ligação entre os nós. 
Possui estrutura hierárquica na forma de meios/fins que pode, por vezes, ser quebrada devido a laços fechados 
formados entre os nós. 
Vantagens: 
Em tomadas de decisão em grupo, o processo de construção dos mapas cognitivos provoca uma geração de 
conhecimentos, cria uma linguagem comum para a comunicação e inibe rivalidades pessoais, uma vez que os 
conceitos apresentados no mapa são anônimos e, ao mesmo tempo, pertencem a todos. 
Todos os mapas individuais são agrupados em um único, que pertence ao grupo e não mais a uma pessoa, Essas 
características vão possibilitar maior discussão sobre o assunto, melhorando assim a qualidade da decisão tomada. 
Possui característica reflexiva: permite aos atores da decisão aprender sobre o problema, ao mesmo tempo em que 
“negociam” sua interpretação e percepção. 
Desvantagens: 
Para o correto uso da técnica é necessária a presença de especialistas no problema que esta sendo discutido, e de 
especialistas no uso da técnica. 
Análise por Multicritério 
Técnica de previsão qualitativa na qual um grupo de especialistas avalia diversas alternativas atribuindo valores 
numéricos a critérios escolhidos pelo consenso. 
A abordagem de análise multicritério se constitui em formas de modelar os processos de decisão, onde entram em 
jogo: 
Uma decisão a ser tomada. Os eventos desconhecidos que podem afetar os resultados. Os possíveis cursos de ação e 
os próprios resultados. 
Estes modelos refletem, de maneira suficientemente estável, o juízo de valores dos decisores. Dessa forma, as 
abordagens multicritérios funcionam como uma base para discussão, principalmente nos casos onde há conflitos 
entre os decisores, ou ainda, quando a percepção do problema pelos vários atores envolvidos ainda não está 
totalmente consolidada. 
Estas abordagens foram desenvolvidas para problemas que incluem aspectos qualitativos e/ou quantitativos, tendo 
como base o princípio de que a experiência e o conhecimento das pessoas é pelo menos tão valioso quanto os dados 
utilizados para a tomada de decisão.Vantagens: 
- Apoiada em um consenso geral: com o uso da análise multicritérios, não é necessário que todos concordem com a 
importância relativa dos critérios ou o ranking das alternativas. 
- Estabelecer e evidenciar a responsabilidade do decisor, melhorando a transparência no processo de decisão. 
Desvantagens: 
- Para viabilizar o uso da técnica, são geradas matrizes com diferentes objetivos, metas e pesos, evidenciando as 
diferentes perspectivas dos especialistas envolvidos no processo, o que requer um número expressivo de 
informações dificultando a análise e o estabelecimento de metas. 
Tecnologia da Informação e a Tomada de Decisão 
A informação ocupa lugar importante na formulação dos objetivos estratégicos das empresas e no 
acompanhamento dos processos que ela desempenha. Aliada às diversas tecnologias se tornou o maior ativo da 
empresa, sendo sua utilização de vital importância para sobrevivência e manutenção na realidade de toda e 
qualquer empresa no mercado competitivo atual. 
O processo de tomada de decisões tem como sua referencia e consulta as informações sobre o mercado, economia, 
comportamento, entre outros fatores determinantes para mudança e adaptação do produto ou serviço no mercado 
organizacional. A necessidade da utilização dos sistemas de informação surge devido ao grande número de 
informações que circulam dentro e fora da organização e também por viabilizar o uso de técnicas complexas que 
facilitam a análise e estudos dos problemas. 
O Planejamento Estratégico e as metas globais da empresa estabelecem o estágio para a adoção dos processos de 
valor adicionado e da tomada de decisão requeridos para fazê-los funcionar. 
De uma forma geral, os Sistemas de Informação dão o suporte ao planejamento estratégico e à solução de 
problemas. Com um sistema de informação bem estruturado a empresa consegue ter um valioso instrumento de 
apoio as sua decisões, garantindo vantagem competitiva com relação aos concorrentes, pois os gestores podem 
tomar decisões rápidas e seguras. 
Atenção: 
Quanto mais fatos relevantes o tomador de decisão conseguir obter, menor o risco da estimativa e melhor a 
estimativa das probabilidades de resultado. 
 - Um sistema de informação (SI) lida com sistemas de decisão que envolvem riscos, mas não pode eliminá-los 
completamente. 
 - Os SI podem e devem ajudar a identificar erros em potencial e fornecer uma estrutura de informação que torne 
mais difícil uma pessoa cometer um erro. 
 
Podemos associar a cada uma das fases do Processo Decisório de Simon, aplicativos e ferramentas de TI que as 
auxiliam: 
 
Nesta aula, você aprendeu: 
 Conheceu as técnicas de tomada de decisão mais utilizadas pelas organizações. 
 Compreendeu o papel da Tecnologia da Informação na tomada de decisão empresarial. 
O que vem na próxima aula: 
 Os conceitos, características e classificação dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
 O contexto de negócio para utilização dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
 Os dois ambientes computacionais existentes nas organizações. 
 
 
 
1. 
Sobre as técnicas de decisão em grupo marque V (verdadeiro) ou F (falso) e assinale a alternativa correspondente à sequência 
correta: 
( V ) Brainstorm: Várias pessoas criativas se reúnem dando ideias para resolver um problema. Nesta reunião não se critica nada, 
depois se utiliza outras técnicas para fechar o trabalho. 
( V ) Análise Multicritério: um grupo de especialistas avalia diversas alternativas atribuindo valores numéricos a critérios 
escolhidos pelo consenso 
( F ) Arvores de decisão: Permite retratar ideias, sentimentos valores e atitudes e seus inter-relacionamentos, de forma que 
torne possível um estudo e uma análise posterior, utilizando para tal uma representação gráfica 
( F ) Mapas Cognitvos: Permite a visualização das causas de um problema de forma mais clara e agrupadas por fatores-chaves 
 
 1) V, F, V, F 
 2) F, V, F, V 
 3) F, F, V, V 
 4) V, V, F, F 
 5) V, V, F, V 
 
2. 
Com relação à técnica “Arvore de Decisão” qual das alternativas abaixo é Verdadeira? 
( F) Prioriza alternativas com base em determinados critérios. 
(F )Deve ser usada quando for necessário conhecer melhor o universo de uma situação. 
(F ) Deve ser aplicada a um problema que apresenta causas decorrentes de causas anteriores 
(V ) Técnica que permite indicar, de forma gráfica, e cronológica, um caminho a ser seguido em um processo de decisão 
(F ) Reflete, de maneira suficientemente estável, o juízo de valores dos decisores. 
 1) F,F,F,V,F 
 2) V,V,V,F,F 
 3) F,F,F,V,V 
 4) V,F,F,F,F 
 5) F,F,V,V,V 
 
Aula 05: Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão 
Nesta aula, você irá: 
 
1. Compreender os conceitos, características e classificação dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
2. Identificar o contexto de negócio para utilização dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
3. Compreender os dois ambientes computacionais existentes nas organizações. 
Introdução 
Para alcançar seus objetivos e metas, a organização depende de uma tomada de decisão efetiva. Na maioria dos 
casos, o planejamento estratégico e as metas gerais da organização determinam o âmbito dos processos que 
agregam valor e a tomada de decisão necessária para fazê-los funcionar. 
Neste cenário, a estratégia empresarial tem importante papel no processo de tomada de decisão, pois é através 
desta estratégia que o ambiente de negócio é analisado, objetivos são estabelecidos e os planos para alcance destes 
objetivos são desenvolvidos. De forma geral, os processos gerenciais são suportados por sistemas ligados aos 
indicadores destes processos empresariais. Estes sistemas devem conter informações precisas no tempo hábil para 
tomar ações corretivas e suportar o planejamento estratégico. 
As empresas são bem sucedidas em: 
 
Não adianta construirmos um SAD se não o integrarmos aos demais componentes da empresa. 
 
 
Visão Geral do SAD – Sistema de Apoio à Decisão 
SAD é uma classe de sistemas utilizada para apoiar o processo decisório e a atividade gerencial. É um sistema 
construído para capturar, tratar e disponibilizar informações estruturadas e consolidadas, com o propósito de 
auxiliar as empresas no processo decisório e na análise da informação. 
Tem como objetivo principal auxiliar na solução de problemas mais complexos – semi-estruturados ou 
desestruturados. A ênfase de um SAD recai sobre os estilos e as técnicas individuais da tomada de decisão, ou seja, 
quem toma a decisão, a pessoa ainda toma a decisão, não a máquina. 
O SAD deve ser projetado, desenvolvido e utilizado para auxiliar a organização a atingir suas metas e objetivos. 
Frequentemente está associado à tomada de decisão relativa a processos que agregam valor ao negócio. 
Exemplo: estimar o impacto de um aumento no preço do papel nos lucros de um jornal. 
- um SAD pode estimular o aumento do espaço destinado à publicidade em vez de elevar o preço do jornal 
Embora destinado aos níveis mais elevados, são utilizados em todos os níveis, pois cada vez mais gerentes de 
diferentes níveis hierárquicos enfrentam problemas não-rotineiros. 
- A quantidade e a importância das decisões aumentam conforme o gerente ascende profissionalmente. 
 
Níveis Hierárquicos e as Informações Gerenciais 
O SAD é um sistema analítico, e não um sistema transacional. 
Um sistema de previsão de estoque é um sistema analítico. 
Um sistema de controle de lançamentos de estoque é transacional 
Um sistema analítico é desenhado para atender demandas gerenciais e apoiar o processo decisório. 
Um sistema transacional é desenhado para atender as demandas operacionais e apoiar a execução de tarefas 
operacionais. 
 
 
Características de um SADAbordagens de otimização, satisfação e heurística 
Modelo de Otimização - busca a melhor solução para um problema, geralmente a que mais ajudará a realização das 
metas empresariais. São utilizados para problemas que podem ser modelados matematicamente com um baixo grau 
de risco de avaliação. 
Modelo de Satisfação - encontrará uma boa solução, não necessariamente a melhor. Este modelo leva em 
consideração dentre as soluções possíveis aquelas com a maior probabilidade de dar bons resultados. 
Heurística - considerada um método empírico, baseado na experiência através de procedimentos ou diretrizes 
comumente aceitos e que levam a uma boa solução. 
Problemas Típicos que indicam a necessidade de uso de um SAD em uma organização 
Dificuldade em consolidar informações para tomar decisões; 
Muitos sistemas de informação dispersos na empresa; 
Diferenças e erros nos conceitos de dados; 
Conceitos de dados variando conforme o intérprete; 
Incapacidade de decidir com base em informações confiáveis; 
Dificuldade em compartilhar informações entre as várias áreas da empresa; 
Problemas de qualidade dos dados; 
Dados chegam atrasados para a tomada de decisão. 
Exemplos de perguntas que podem ser respondidas por um SAD 
1. Qual a relação entre a satisfação dos clientes e os resultados de negócio e a lucratividade? 
2. Os clientes mais satisfeitos são os mais rentáveis? 
3. Os sistemas de incentivo de vendas estão dando resultado? 
4. Qual a efetividade da estratégia da empresa? 
5. Que áreas de negócio estão gerando lucro e quais não estão? 
6. Nossos estoques estão otimizados? 
7. Qual a posição de contas a receber x endividamento da empresa? 
8. Qual a perda de faturamento mensal? 
9. Qual o volume médio de vendas por mês por filial? 
10. Quais os funcionários mais produtivos? 
O ambiente de negócio onde está inserido o SAD 
A figura a seguir representa o ambiente de negócio onde está inserido o SAD. Nas próximas aulas veremos o 
conceito de Data Warehouse, que aparece na figura. 
A Necessidade de Negócio 
- Uniformização dos conceitos corporativos 
- Integração de dados originários de múltiplos sistemas transacionais 
- Recepção controlada / homologação de dados 
- Tratamento de dados históricos existentes nos sistemas legados 
- Distribuições de informações para usuários com perfis distintos. 
- Segurança de dados / controle de acesso 
- Acesso a dados sumários e detalhados 
- Qualidade e confiabilidade dos dados 
 
Classificação do SAD 
SAD é um tipo de sistema que possui diversas espécies. Engloba o conjunto de potenciais sistemas de suporte à 
decisão. Principais espécies: 
- Sistemas de Suporte à Decisão (DSS); 
- Sistemas de Suporte à Decisão em Grupo (GDSS) 
- Sistemas de Informação Executiva (EIS) 
- Sistemas Especialistas (Expert Systems) 
- Sistemas Artificiais / Redes Neurais 
 
Então ...... em relação ao SAD podemos dizer que: 
- São instrumentos que facilitam a tarefa de tomada de decisão e que tentam otimizar os resultados obtidos 
melhorando assim a qualidade das decisões 
- Utilizados tanto pelo nível tático quanto pelo nível estratégico da organização 
 Tarefas: 
 - Produção de informação 
 - Difusão da informação 
 Saídas: 
 - Fornecem relatórios e sumários para a tomada de decisão 
 - O usuário controla os inputs e outputs (não são pré-definidos) 
 Ambiente: analítico 
 O SAD é uma classe de sistema pertencente ao chamado ambiente analítico (OLAP) da organização. Vejamos 
então o que é este ambiente, suas características e diferenças em relação ao ambiente transacional (OLTP) em 
uma organização. 
OLAP x OLTP: dois ambientes distintos 
OLTP – On-Line Transactional Processing 
Dão suporte às funções de sistemas administrativos 
- controle de estoque 
- sistemas associados à execução do negócio da empresa: 
- expedição, etc 
baseado em transações; voltado para velocidade e automação de funções “repetitivas”; mantém a situação 
corrente (atual); atualizações e consultas em grande número; trabalha com alto nível de detalhamento. 
 
OLAP – On-Line Analytical Processing 
Dão suporte às funções associadas à concepção do negócio da empresa; Necessidade de ver o dado sob diferentes 
perspectivas: as aplicações são dinâmicas; Operações de agregação e cruzamentos; Dados Históricos são relevantes; 
Atualização quase inexistente, apenas novas inserções; Consistência é fundamental. 
Sistemas do Ambiente 
Sistemas do Ambiente Operacional 
 - Tempo de Resposta 
 - Segurança 
 - Recuperação de Falhas 
 - Muitos usuários concorrentes 
Sistemas do Ambiente Analítico ou “Informacionais” 
 - Flexibilidade, facilidade de navegação 
 - Consultas complexas, não antecipadas 
 - Gerenciamento de enormes volumes de dados 
 - Necessidade de examinar o dado em diferentes níveis de detalhe 
 - Necessidade de acesso a dados de fontes de dados diversas 
Atenção: Mais à frente, na aula 8, abordaremos as principais operações que são realizadas no ambiente analítico. 
Nesta aula, você: 
 Compreendeu os conceitos, características e classificação dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
 Identificou o contexto de negócio para utilização dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
 Compreendeu os dois ambientes computacionais existentes nas organizações. 
O que vem na próxima aula: 
 Os principais componentes do Sistema de Apoio à Decisão e seus respectivos papéis. 
 
1. 
Qual das seguintes características NÃO está correta em relação aos Sistemas de Apoio à Decisão? 
(F ) Realizam análise complexas e sofisticadas. 
( V ) São mais úteis para decisões altamente estruturadas. 
(F ) São orientados por métricas de desempenho. 
( F) Possuem flexibilidade de relatórios e apresentações. 
 
 1) V, F, V, F 
 2) F, V, F, V 
 3) F, F, V, V 
 4) F,V,F,F 
 5) V, V, F, V 
 
2. 
As seguintes afirmações são falsas ou verdadeiras? 
(V ) Em qualquer tipo de organização, a tomada de decisão eficaz é necessária e imprescindível para que a empresa atinja 
seus objetivos agregando valor a suas atividades 
(F ) Um ambiente de aplicações operacionais dá suporte direto às funções associadas à execução do negócio da empresa como 
por exemplo: contas a pagar, sistema de vendas e sistemas de suporte a decisão . 
(F ) Sistemas de suporte à decisão dão suporte às funções associadas à execução do negócio da empresa. 
( V ) O Sistema de Apoio à Decisão deve ser projetado, desenvolvido e utilizado para auxiliar a organização a atingir suas 
metas e objetivos. 
 1) V, F, F, V 
 2) F, V, F, V 
 3) F, F, V, V 
 4) F,V,F,F 
 5) V, V, F, V 
 
 Aula 06: Componentes de um Sistema de Apoio à Decisão 
Nesta aula, você irá: 
 
1. Compreender os principais componentes dos Sistemas de Apoio à Decisão e seus respectivos papéis. 
Os sistemas de apoio à decisão 
Os sistemas de apoio à decisão são sistemas interativos cujo principal objetivo é auxiliar os tomadores de decisão na 
utilização de dados e modelos que permitam não apenas a identificação e solução de problemas, mas também a 
tomada de decisões. 
Para cumprir este papel, o SAD é constituído por um conjunto de subsistemas, que têm como finalidade garantir a 
sua aplicabilidade, desenvolvimento e funcionalidade. 
A figura a seguir ilustra estes componentes: 
 
Subsistema Gerenciamento de Dados ou Subsistema de Gestão de Dados 
A função do subsistema de gerenciamento de dados é receber, organizar e armazenar uma série de informações 
numa base de dados bem estruturada e de fácil captura para utilização por parte dos usuários. Esta base de dados 
fornece informações em respostaàs consultas dos usuários, dados para o processamento de modelos assim como 
armazena os resultados intermediários e finais das análises efetuadas, quando necessário. 
A principal diferença entre esta base de dados e a dos sistemas transacionais está na acessibilidade de seu conteúdo. 
As bases construídas para apoiar os sistemas que auxiliam a tomada de decisão devem apresentar muitas facilidades 
que possibilitem ao usuário utilizar dados de diversas fontes com a certeza de que estes dados estão com sua 
integridade e coerência asseguradas. Este componente proporciona uma fácil captura dos dados, bem como a sua 
atualização, manutenção e segurança. 
É composto de: 
Módulo Gerenciador de Banco de Dados (SGBD = DBMS) 
Módulo Extrator (Data Extraction) 
Módulo Facilitador de Consultas (Query Facility) 
Banco de dados do SAD (DSS Database) 
Diretório de Dados (Data Directory) 
A figura a seguir ilustra estes componentes: 
 
Um dos principais componentes deste subsistema é o banco de dados, que armazena os dados relevantes para os 
processos de decisão que serão suportados pelo sistema. Geralmente este banco de dados é projetado de acordo 
com o tipo de problema específico para o qual o sistema é projetado. 
O subsistema de gestão de dados é constituído ainda pelo sistema de gestão, diretório de dados (definição e 
significado dos dados armazenados na base de dados) e pelo módulo de facilidade de consultas. 
Subsistema Gerenciamento de Modelos 
As funções deste subsistema são: manipular modelos para testes; armazenar e catalogar os modelos existentes; 
registrar a utilização destes modelos; relacionar os modelos com os dados necessários; manter a base de modelos 
(armazenar, atualizar e registrar). 
A base de modelos contém uma série modelos rotineiros e especiais como, por exemplo, estatísticos, financeiros, de 
previsão, etc., que dão ao SAD capacidades analíticas. Estes modelos podem ser divididos por categorias, a saber: 
Modelos estratégicos: Apoiam gestores de alto escalão na elaboração de planos estratégicos, estudos de impacto 
ambiental, etc. Estes modelos tendem a ter uma ampla faixa de limites e variáveis agregadas. 
Modelos táticos: Apoiam gestores de nível médio no processo de distribuição e controle dos recursos da 
organização. Por exemplo, contém modelos como planos de promoções, planos orçamentais, etc. Estes modelos 
recorrem apenas a dados internos e fazem previsões num horizonte temporal que não ultrapassa os 2 anos. 
Modelos operacionais: Apoiam as atividades operacionais do dia a dia da empresa. Por exemplo: empréstimos 
pessoais solicitados a instituições financeiras, programação da produção, controle de estoque. Fazem previsões em 
um período provisional de dias, no máximo, meses. 
Modelos analíticos: São usados para fazer análises sobre os dados contidos na base de dados da SAD. São 
compostos por modelos estatísticos, modelos de gestão científica, algoritmos de mineração de dados e modelos 
financeiros. Podem estar associados a outros modelos que fazem parte dos modelos estratégicos. 
A composição deste subsistema é semelhante à do descrito anteriormente, ou seja, é constituído pela base de 
modelos, sistema de gestão, diretório de modelos e pelo módulo processador de comandos. 
A figura a seguir ilustra estes componentes: 
 
Os modelos existentes na base de modelos dependerão essencialmente, à semelhança do que acontecia com os 
dados, da sua adequação ao tipo de problema em análise e avaliação. Estes modelos fornecem os recursos para 
análise do SAD. Utilizam representação matemática do problema e empregam processos algorítmicos para a geração 
de informações que servem de apoio às decisões. 
Cabe aqui uma diferenciar os modelos que podem ser utilizados interativamente e os modelos que podem ser 
executados “off-line” e os resultados trazidos através da interface com o usuário para interpretação posterior. No 
primeiro caso os modelos precisam produzir resultados em tempo de decisão, isto é, um intervalo suficientemente 
pequeno, de forma a não impedir a tomada de decisão. No segundo caso, os arquivos de saída serão armazenados 
na base para serem interpretados posteriormente. 
Vantagens do Banco de Modelos 
Modelos podem ser construídos à baixo custo para se determinar o impacto de diversas decisões. 
Modelagem costuma ser mais rápida que a experimentação com sistemas reais. 
Apresenta menos riscos e mostra como a decisão pode impactar todo o sistema. 
Excelente experiência de aprendizagem, à medida que, ao realizar experiências com modelos, podemos conhecer os 
efeitos de imediato. 
Previsão de consequências futuras. 
Desvantagens do Banco de Modelos 
Por definição um modelo requer a simplificação de algumas suposições. Se as hipótese se desviam muito da 
realidade, os resultados podem ser bastante suspeitos. 
Com a diversidade de modelos disponíveis, os tomadores de decisão podem gastar muito tempo para decidir qual 
modelo usar. 
Modelos não preveem sistemas reais com exatidão. 
Alguns modelos exigem alto grau de sofisticação matemática tornando-os extremamente complexos de se construir 
e os resultados muito difíceis de se interpretar. 
Subsistema Gerenciamento de Conhecimento 
O subsistema de gerenciamento do conhecimento fornece informações a respeito do problema que se está tratando 
e, por meio do subsistema de interface com o usuário, permite ao tomador de decisão comandar o sistema de apoio 
à decisão e adquirir novos conhecimentos, melhorando sua capacidade para a tomada de decisão. Importante 
ressaltar que o usuário é considerado parte do sistema. 
Outra característica deste componente é que pode ser utilizado de forma isolada, sem estar associado a um sistema 
específico. 
Embora o usuário não faça parte da arquitetura de um SAD, é ele quem irá lidar com o sistema em questão e deverá 
optar entre as diversas questões existentes nesses programas, tornando-se assim uma parte importante no conjunto 
como um todo. 
Cada usuário possui um estilo cognitivo, que o diferencia dos outros decisores no que diz respeito à sua maneira de 
analisar os dados. Este estilo irá influenciar tanto o projeto da base de dados quanto da interface que será 
construída para acesso a esta base de dados. 
Subsistema de Interface com o Usuário 
Considerado por muitos autores como o componente mais importante do SAD, pois permite a comunicação entre os 
usuários e os demais subsistemas do SAD. Exige cuidados na apresentação e disposição dos dados, para permitir 
uma clara comunicação entre os subsistemas e o usuário. Assim deve-se utilizar uma linguagem simples, natural e de 
fácil interpretação. 
Da sua qualidade depende em grande parte uma melhor ou pior utilização do sistema. Se o decisor sentir dificuldade 
no uso da ferramenta pode simplesmente não utilizá-la, uma vez que o decisor não está interessado em conhecer 
com profundidade os softwares utilizados e os algoritmos empregados pelos modelos. O que importa para ele é 
saber como utilizar o sistema para realizar suas atividades. 
A figura ao lado ilustra os componentes deste subsistema. 
 
Algumas das funções e competências do subsistema de interface com o usuário são: 
Interagir com diversos estilos de diálogo e de usuários; 
Fornecer ambiente para vários dispositivos de entrada; 
Apresentar dados em grande variedade de formatos e dispositivos; 
Disponibilizar apoio à utilização (help); 
Disponibilizar gráficos e saídas concorrentes; 
Suportar comunicações entre usuários; 
Permitir formatar saídas de dados; 
Fornecer adaptabilidade a novas tecnologias. 
Nesta aula, você: 
 Compreendeu os componentes dos Sistemas de Apoio à Decisão. 
 Entendeu as funções de cada um dos componentes do Sistema de Apoio à Decisão.Na próxima aula, abordaremos os seguintes assuntos: 
 Os conceitos e características do banco de dados que suporta as aplicações do ambiente 
de tomada de decisão empresarial, chamado Data Warehouse. 
 As principais diferenças entre o Data Warehouse e os Bancos de Dados que suportam o 
ambiente operacional. 
 
1. 
Qual das seguintes afirmações não pode ser considerada uma vantagem da utilização da Base de Modelos? 
( ) Modelos podem ser construídos à baixo custo para se determinar o impacto de diversas decisões. 
( ) A modelagem costuma ser mais rápida que a experimentação com sistemas reais. 
( ) O uso de modelos apresenta menos riscos e mostra como a decisão pode impactar todo o sistema. 
( ) Como possuem uma variedade grande de modelos disponíveis, os tomadores de decisão podem gastar muito tempo para 
decidir qual modelo usar. 
( ) O uso de modelos permite a visão de conseqüências futuras 
 1) F,F,F,V,F 
 2) V,V,V,F,F 
 3) F,F,F,V,V 
 4) V,F,F,F,F 
 5) F,F,V,V,V 
 
 
 
 
 
 
2. 
Os modelos que apoiam gestores de nível médio no processo de distribuição e controle dos recursos da organização são os 
chamados: 
( ) Modelos de dados. 
( ) Modelos estratégicos 
( ) Modelos táticos 
( ) Modelos operacionais. 
( ) Modelos analíticos 
 
 1) V,V,V,F,F 
 2) F,F,F,V,V 
 3) V,F,F,F,F 
 4) F,F,V,V,V 
 5) F,F,V,F,F 
 
Aula 07: Data Warehouse 
Nesta aula, você irá: 
 
1. Compreender os conceitos e principais características do Data Warehouse. 
2. Compreender as principais diferenças entre o Data Warehouse e os Bancos de Dados que suportam o ambiente operacional. 
Introdução 
Como vimos na nossa aula 1 as questões para tomada de decisão impõem novos requisitos aos SGBDs, uma vez que 
os dados utilizados para suporte à decisão são conceitualmente diferentes dos dados utilizados nos bancos de dados 
para processamento de transações. 
Diariamente nas organizações uma grande quantidade de dados sobre as diversas operações é gerada e 
armazenada. Os sistemas utilizados no dia-a-dia das empresas são projetados para permitir o funcionamento da 
organização e não são adequados para apoiar a análise destes dados por tomadores de decisão. Os tomadores de 
decisão necessitam de informações confiáveis sobre operações atuais, tendências e mudanças. Além disso, os dados 
necessários para a tomada de decisão estão espalhados em diversas áreas da empresa. 
Consequentemente, a integração e análise dos dados existentes nestes diferentes sistemas, é uma tarefa árdua que 
demanda tempo e recursos. Por este motivo, surge a necessidade de um ambiente voltado para os tomadores de 
decisão, que permita que estes analisem dados confiáveis de forma eficiente e flexível. 
Os bancos de dados que conseguem armazenar tais dados e arquiteturas computacionais que podem processar 
estes dados também são diferentes, assim como também são diferentes as características dos sistemas que 
permitem a consulta a estas bases de tomada de decisão. 
Data Warehouse 
Para suprir as deficiências de inadequação do ambiente operacional para análise de informações pelos tomadores de 
decisão, surge o Data Warehouse, que integra e organiza os dados de modo consistente, confiável e disponível, 
sempre que necessário. 
Mas ....o que é o Data Warehouse? 
Segundo Turban et All, “Um data warehouse é um conjunto de dados produzido para oferecer suporte à tomada de 
decisões; é um repositório de dados atuais e históricos de possível interesse aos gerentes de toda a organização. Os 
dados normalmente são estruturados de modo a estarem disponíveis em um formato pronto para as atividades de 
processamento analítico. Portanto, um data warehouse é uma coleção de dados orientada por assunto, integrada, 
variável no tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada de decisão” 
Atenção: 
O Data Warehouse é um banco de dados que armazena dados sobre as operações da empresa como, por exemplo, 
vendas e compras, extraídos de uma fonte única ou múltipla, oferecendo enfoque histórico, para permitir um 
suporte efetivo à tomada de decisão. Este banco de dados é construído utilizando-se processos de limpeza, 
transformação, integração e carga dos dados, e atualizado periodicamente. 
Características do Date Warehouse 
Vamos então, aprender um pouco mais sobre as características do Data Warehouse. 
Integração: Os dados necessários aos tomadores de decisão estão em diversas áreas da empresa. Geralmente esses 
dados não estão padronizados e é necessário integrar antes de serem carregados em um DW de forma que passem a 
ter um único significado. 
 A maior parte do trabalho na construção de um DW está na análise dos sistemas em operação e dos dados que ele 
contém. 
 Como não existem padrões de codificação, cada analista pode definir a mesma estrutura de dados de várias formas, 
fazendo com que dados que signifiquem a mesma informação sejam representados de diversas maneiras dentro dos 
sistemas utilizados pela empresa o longo dos anos. Exemplo: 
 A representação do sexo de uma pessoa pode ter sido definida como um campo alfanumérico de uma posição: M 
ou F e em outro sistema a mesma informação pode ser representada por 1 e 0 ou H e M, e assim por diante. 
 
Volatilidade: Os dados não sofrem atualizações. Eles são carregados uma única vez e, a partir desse momento, só 
podem ser consultados, pois representam as informações em um determinado instante de tempo. 
 Os dados passam por filtros antes de entrarem no DW; com isso, muitos dados nunca saem do ambiente 
transacional e outros são resumidos de tal forma que não são encontrados fora do DW. 
Variante no tempo: Os dados são armazenados para fornecer informações de uma perspectiva histórica. A cada 
mudança ocorrida num dado, uma nova entrada é criada e não atualizada, como acontece nos sistemas tradicionais. 
 
Localização: Os dados podem estar fisicamente armazenados de três formas: centralizados, distribuídos e por níveis 
de detalhes. 
 Centralizados: solução muito utilizada, mas com o inconveniente de requerer investimento em um servidor com alta 
capacidade de processamento e armazenamento. 
 Distribuídos: dados armazenados em diferentes locais, chamados DataMarts, de acordo com áreas de interesse 
(Exemplo: financeiro, marketing). 
 Níveis de Detalhes: dados altamente consolidados/resumidos em um servidor e dados detalhados em outro. 
Credibilidade de dados: Para o sucesso de qualquer Data Warehouse é determinante a credibilidade dos dados. 
Simples distorções podem causar sérios problemas quando se quer extrair dados para suportar decisões estratégicas 
para o negócio das empresas. Dados não confiáveis podem resultar em relatórios inúteis, sem importância. 
 Por exemplo, um simples CEP errado não afetará uma simples transação de compra e venda, mas poderá influenciar 
informações referentes a uma cobertura geográfica ou uma expansão de rede de filiais. 
Orientado ao assunto: Um DW sempre armazena dados importantes sobre temas específicos da empresa de acordo 
com o interesse das pessoas que irão utilizá-los. 
Exemplo: Assunto clientes e faturamento para os setores de marketing e finanças. 
 
Data Warehouse: Forma de funcionamento 
A partir do Data Warehouse é possível a obtenção de modo imediato de respostas para perguntas que normalmente 
não possuem respostas em seus sistemas operacionais, permitindo a tomada de decisão com base em fatos, não 
em intuições ou especulações. 
Importante ressaltar que o Data Warehouse não é um software que pode ser comprado e instalado em todos os 
computadores da empresa em algumas horas, sua implantação exige a integração de vários produtos e 
processos. 
Além disto, o DataWarehouse não é um fim, mas sim uma facilidade que permite às empresas analisar informações 
históricas, podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e futuros. 
A confiabilidade do Data Warehouse é imprescindível, e a resposta a uma pergunta como “ Qual foi o total de 
vendas do produto X na região Y no ano de 2001? “ deve ser a mesma, seja qual for a ocasião em que se faça tal 
pergunta, ou quem faça. Os dados históricos não mudam. 
Principal desafio na construção de data warehouse 
Integração de dados, eliminando as redundâncias e identificando informações iguais que possam estar 
representadas sob formatos diferentes em sistemas distintos, uma vez que os dados de origem estão espalhados 
em diversos locais, gerados por sistemas diferentes, desenvolvidos em diferentes ambientes e linguagens. 
A figura a seguir ilustra o ambiente do Data Warehouse: 
 
Obtenção de dados: 
 
Busca de informações: 
 
- Principais tarefas efetuadas pelo DW 
 - Obter dados dos BDs operacionais e externos 
 - Armazenar os dados 
 - Fornecer informações para tomada de decisão 
 - Administrar o sistema e os dados 
- Principais componentes do DW 
 - Mecanismos para acessar e transformar dados 
 - Mecanismo para armazenamento de dados 
 - Ferramentas para análise de dados 
 - Ferramentas de gerência 
Modelo de Camadas 
 
Dados Operacionais / Dados externos: Fonte de dados de origem do datawarehouse 
Acesso aos dados: Permite a extração de dados dos BDs 
Data Staging: Auxilia no processo de transformação e carga dos dados 
Date Warehouse Físico: Armazena os dados prontos para apoiar a tomada de decisão 
Acesso aos dados: Permite localizar dados para análise 
Troca de mensagens: transporta dados pelas camadas 
Gerenciamento de Processos: permite localizar dados para análise. 
Granularidade 
Outro conceito muito importante quando falamos de Data Warehouse é o conceito de “granularidade”. 
 A granularidade diz respeito ao nível de detalhe dos dados existentes no Data Warehouse. Quanto maior o nível de 
detalhe, menor o nível de granularidade. 
Definir a granularidade adequada é vital para que o Data Warehouse atenda seus objetivos: 
 - Mais detalhes - Mais dados - Análise mais longa - Informação mais detalhada. 
- Menos detalhes - Menos dados - Análise mais curta - Informação menos detalhada. 
Exemplo: Visualização da evolução de vendas, mensalmente, por vendedor. 
 
Datamarts 
Muitas vezes, apesar do Data Warehouse possuir um grande volume de dados de toda a empresa, é necessário 
trabalhar apenas com uma parte desses dados, correspondente a um setor da empresa, ou fazer a implantação do 
Data Warehouse de forma fracionada até se formar o sistema corporativo. 
 O Data Warehouse pode ser subdividido em mercados de dados [Data Marts] que guardam subconjuntos 
específicos de dados a partir do repositório original. 
Um Datamart é um banco de dados de suporte à decisão construído para utilização por um departamento ou grupo 
específico de uma empresa. Pode ser considerado como um subconjunto de dados que possui regras de negócio e 
de cálculo específicas, sumarizados ou agregados de um database maior. 
 
 
Nesta aula, você: 
 Compreendeu os conceitos e principais características do Data Warehouse. 
 Entendeu as principais diferenças entre Data Warehouse e os Bancos de Dados Operacionais. 
Na próxima aula, você estudará sobre os assuntos seguintes: 
 A estrutura que suporta e controla as atividades do Data Warehouse. 
 As principais operações associadas ao ambiente analítico em uma organização. 
1. 
Avalie as alternativas abaixo e identifique a resposta correta: 
I- Um Data Mart pode ser dividido em vários Data Warehouse departamentais 
II- A granularidade não afeta o tipo de consulta que pode ser realizada 
III- A utilização do Data Warehouse na empresa é mais freqüente que a utilização dos Bancos de Dados Operacionais 
IV- O Data Warehouse é utilizado para gerar respostas rápidas a consultas realizadas pelos tomadores de decisão 
Estão corretas: 
 1) I e IV 
 2) II e III 
 3) II 
 4) IV 
 5) I e II 
 
2. 
Se analisarmos a questão do por que uma empresa necessita criar um ambiente de Data Warehouse, qual das afirmações abaixo 
não está correta? 
( ) Integrar dados de múltiplas fontes 
( ) Facilitar o processo de análise sem impacto para o ambiente de dados operacionais 
( ) Obter informação de qualidade 
( ) Gerar relatórios periódicos 
( ) Flexibilidade e agilidade para atender novas análises 
 1) V,V,V,F,F 
 2) F,F,F,V,V 
 3) V,F,F,F,F 
 4) F,F,V,V,V 
 5) F,F,F,V,F 
 
 
 
 
 
 
 
 
Aula 08: Metadados e Operações OLAP 
Nesta aula, você irá: 
 
1. Compreender o que são Metadados e suas características 
2. Compreender as principais operações OLAP 
Metadados 
Metadados são normalmente definidos como “dados sobre os dados”. 
Os Metadados tem papel muito importante na administração de dados, mas quando falamos de Data Warehouse, 
são considerados fundamentais uma vez que é a partir deles que as informações serão processadas, atualizadas e 
consultadas. 
Nos Bancos de Dados Operacionais a estrutura e o significado dos dados estão embutidos nas aplicações, já no 
ambiente de Data Warehouse os usuários, através dos Metadados, podem conhecer a estrutura e o significado dos 
dados. 
Quando falamos de projeto de Data Warehouse, os Metadados devem gerar e gerenciar uma documentação sobre 
o levantamento de dados do banco de dados, dos relatórios a serem gerados, da origem dos dados que alimentam 
o Data Warehouse, dos processos de extração, do tratamento e rotinas de carga dos dados, as regras de negócio 
da empresa e todas as suas mudanças. 
São divididos em dois grupos, clique nas caixas ao lado e os conheça. 
Metadados Técnicos 
Fornecem aos desenvolvedores e usuários técnicos a confiança de que os dados estão 
corretos e são críticos para a manutenção e o crescimento contínuo do Data Warehouse. 
 Exemplos: 
 - Tabelas com a estrutura do Data Warehouse; 
 - Dependência dos programas; 
 - Nomes das tabelas do Data Warehouse. 
Metadados de Negócio 
São o elo de ligação entre os usuários de negócios e o Data Warehouse. Mostram que relatórios, consultas e dados 
estão no Data Warehouse, a localização dos dados, contexto dos dados, regras de transformação que foram 
aplicados e as origens desses dados 
 Exemplos: 
 Mapeamento dos campos das tabelas físicas do Data Warehouse; 
 Regras para drill-down, drill-up e drill-across; 
 Informações sobre sumarizações e transformações dos dados; 
 Estruturas dos dados com a nomenclatura que possa ser facilmente entendida pelo usuário final; 
Tipos de Informação do Metadados 
Por serem considerados um dicionário de informações os metadados devem descrever: 
Fonte dos dados: todo elemento de dado precisa ter sua origem ou o processo que o gera identificado. 
Destino dos dados: tão importante quanto saber a origem do dado é saber o seu destino, principalmente quando 
esse dado é usado como fonte para outras informações. 
Formato dos dados: todo elemento de dados deve ter identificado seu tamanho e o tipo de dados 
 
Nome e Alias: todo elemento de dado deve ser identificado por um nome que pode ser da área de negócios ou um 
nome técnico 
Podemos generalizar dizendo que os aspectos sobre os quais os metadados mantêm informações são: 
- A estrutura dos dados segundo a visão do programador; 
- A estrutura dos dados segundo a visão dos analistas de SAD; 
- A fonte de dados que alimenta o Data Warehouse; 
- A transformação sofrida pelos dados no momento de sua migração para o Data Warehouse; 
- A frequência de atualização das fontes