O AMBIENTE DA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

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CONCEITOS E TÉCNICAS EM 
INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Sérgio Luiz de Oliveira Assis 
 
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1. O AMBIENTE DA INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 
 
 
O Gartner Group define Inteligência de Negócios como sendo “o conjunto de conceitos, 
métodos e recursos tecnológicos que habilitam a obtenção, armazenamento e distribuição 
de informações geradas a partir de dados operacionais, históricos e externos visando 
proporcionar subsídios para a tomada de decisões gerenciais e estratégicas”. 
 
Interpretando-se esta definição pode-se afirmar que a inteligência de negócios visa dotar 
a empresa de competência informacional coletiva, baseada no entendimento, 
consolidação e disponibilização de informações voltadas à melhoria dos processos 
decisórios da organização. 
 
Mas por que esta disciplina assumiu tanta relevância no planejamento estratégico e tático 
das empresas modernas? 
 
Isto decorre do fato que as organizações atualmente enfrentam um ambiente 
extremamente competitivo. Como resposta a estas pressões competitivas, seus gestores 
precisam adequar seus modelos de decisão e de acompanhamento das ações gerenciais 
de forma a se concentrar no entendimento das motivações e do comportamento do 
mercado, no rastreamento das necessidades e percepções dos clientes, bem como na 
adaptação ágil e oportuna dos produtos e serviços oferecidos pela empresa. O paradigma 
atual tem como base a gestão orientada a resultados. 
 
Esta gestão e as tarefas estratégicas que a suportam requerem a análise de inúmeras 
informações relativas aos fatores críticos de sucesso do negócio e à utilização dos 
recursos da organização. Portanto, o estabelecimento de uma plataforma de informações 
confiáveis e disponíveis quando requeridas, figura hoje como tópico prioritário na agenda 
de praticamente todas as organizações. Esta plataforma informacional deve propiciar 
apoio aos gestores para a condução eficaz dos processos de negócio e para o 
acompanhamento das ações competitivas, fornecendo uma clara visão da posição interna 
e externa da organização, tendências e situações relevantes. 
 
A arquitetura de apoio à análise da informação pode ser construída com as mais diversas 
ferramentas em termos de equipamentos, ambientes e sistemas. Contudo, o aspecto 
fundamental não é a tecnologia propriamente dita, mas sim a eficácia e a rapidez com que 
a organização está capacitada a avaliar e rastrear as situações a partir das informações 
gerenciais disponíveis. A aplicação intensiva de tecnologia da informação é hoje um 
imperativo, pois a organização que não detém forte domínio dos aspectos estratégicos da 
tecnologia de informação não consegue sobreviver, a longo prazo, em um mercado cada 
vez mais dinâmico e competitivo. 
 
No entanto, a utilização da tecnologia da informação não garante, por si, o atendimento 
aos objetivos estratégicos da organização que resultem em sucesso e tragam 
lucratividade. A tecnologia é hoje um insumo universal, com poucas barreiras de acesso, 
que pode ser copiada, imitada ou adquirida dependendo do esforço e dos recursos de 
quem se dispõe a copiá-la. É a combinação inteligente e balanceada das diversas 
competências organizacionais – excelência nos processos produtivos, relacionamento 
dinâmico com clientes e fornecedores, motivação dos recursos humanos, alianças com 
parceiros, simplificação dos métodos gerenciais e disseminação rápida de conhecimentos 
– que enseja o desenrolar de estratégias competitivas duradouras e rentáveis. 
 
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Em um mercado cada vez mais ágil e interligado, torna-se difícil criar vantagens 
competitivas sustentáveis baseadas exclusivamente no volume produtivo ou no domínio 
exclusivo de determinada tecnologia. 
 
É necessário estender e complementar estes aspectos através de meios alternativos de 
atuação no mercado, bem como dotar de inteligência, flexibilidade e autonomia os 
processos gerenciais da organização. 
 
A inteligência de negócios suporta a gestão eficaz dos processos produtivos e gerenciais 
apoiando o planejamento estratégico e tático, em diversas dimensões. Permite a precisa 
identificação de oportunidades de negócios, acompanhando e interpretando o 
comportamento interno da empresa, do mercado e dos competidores. 
 
Esta forma de utilização da tecnologia visa alavancar a capacidade intelectual e não os 
recursos físicos da organização, permitindo que a empresa possa rastrear e reagir 
prontamente às demandas externas e rearranjar seus recursos e estratégias de forma ágil 
e dinâmica. 
 
Conduzir a esta simbiose formada por um sistema de informação capaz de interpretar e 
antecipar eventos e tendências, acoplado a um processo ágil e inteligente de gestão, é o 
objetivo final da inteligência de negócios, ou business intelligence – BI, fundação 
essencial para uma gestão eficaz orientada a resultados. 
 
 
1.1 Sistemas Transacionais e Sistemas de Inteligência de Negócios 
É também importante registrar-se que os sistemas do ambiente analítico, ou seja aqueles 
utilizados nas aplicações de inteligência de negócios são intrinsecamente distintos dos 
que suportam as operações do dia a dia das organizações, os assim denominados 
“sistemas transacionais”. 
 
Os sistemas transacionais são geralmente desenvolvidos à luz da filosofia de controle das 
transações com clientes, fornecedores, funcionários e outros stakeholders e manipulam 
as transações e dados que se originam a partir dos diversos canais de comercialização, 
produção e distribuição da empresa. Registram e controlam os fatos e procedimentos 
relativos à operação das linhas de negócio tais como vendas, faturamento, logística, 
gestão de instalações físicas e de seus processos auxiliares (gestão de recursos 
humanos, apuração contábil, controle de custos, gestão tecnológica, entre outros). 
 
Os sistemas de inteligência de negócios buscam facilitar a exploração e análise das 
informações táticas e gerenciais da organização. Os dados e métricas elementares 
enviados para seu ambiente não devem ser alterados após terem absorvidos pelo 
mesmo, permanecendo indeléveis, para que possam ser utilizados em projeções e 
simulações de forma confiável e rastreável. Este ambiente, portanto, não gera eventos de 
negócio. No entanto, pode criar novas visões ou perspectivas gerenciais, através da 
transformação das variáveis nele armazenadas. 
 
O ambiente analítico uniformiza e padroniza a obtenção de informações, evitando que os 
gestores tenham que “varrer” diversos sistemas na busca de informações. A redução do 
esforço consumido na localização, obtenção e interpretação de informações adequadas é 
atualmente o maior desafio de muitas organizações. Quanto menor for o tempo for gasto 
na obtenção de informações relevantes, maior será o tempo que poderá ser destinado à 
análise de problemas e alternativas, fundamentais aos processos decisórios. 
 
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A seguinte tabela resume as principais características e diferenças entre estas duas 
categorias de sistemas de informação. 
 
Aspecto  Sistemas Transacionais  Sistemas de Inteligência de Negócios 
Objetivo 
Registro e controle de fatos e 
procedimentos relativos à operação 
e atividades produtivas da empresa 
e de seus processos auxiliares  
Exploração e análise de informações 
táticas e estratégicas da organização 
Modelagem 
Modelos de dados relacionais, 
baseados em entidades e 
relacionamentos que refletem as 
regras do negócio 
Modelos de dados dimensionais, 
baseados em fatos e dimensões,auxiliando os usuários a entender, 
otimizar e orientar suas atividades 
Transações  Operações atômicas, pré definidas e 
repetitivas 
Consultas complexas para 
planejamento estratégico e tático 
Usuários  Muitas pessoas executando repetida e concorrentemente as mesmas 
operações 
Poucas pessoas executando consultas 
planejadas e ad‐hoc 
Tempo de 
Resposta 
Transações curtas operando sobre 
poucos dados, consumindo poucos 
segundos 
Consultas longas operando em grande 
volume de dados, podendo consumir 
vários segundos e até minutos 
Redundância  Modelos normalizados com mínima redundância de dados em uma 
aplicação 
Redundância planejada de dados para 
facilitar consultas e melhorar o 
desempenho 
Acesso  Leitura e gravação na base de dados  Dados somente para leitura, dispensando o controle de 
concorrência 
Demanda 
sobre 
servidores 
Estável 
 
Cíclica 
 
 
As características distintas entre os sistemas transacionais e aqueles do ambiente de 
inteligência de negócios tornam indesejável a convivência das duas modalidades na 
mesma plataforma computacional. As aplicações analíticas são geralmente implantadas 
em uma plataforma dedicada, de forma a evitar que as características de uma categoria 
causem impactos negativos na outra. 
 
Além disto, as diferenças acima apontadas deixam antever que também as metodologias 
aplicáveis ao desenvolvimento destas duas classes de sistemas se afastam de forma 
significativa. 
 
Tradicionalmente, os projetos de desenvolvimento de sistemas transacionais utilizavam-se 
de metodologias aderentes a seu ciclo de vida, em que cada etapa era executada em 
sequência, naquilo que se convencionou chamar-se de desenvolvimento em “cascata” – 
waterfall deployment. 
 
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Esta técnica mostrava-se adequada para sistemas isolados e voltados a equacionar 
problemas de uma comunidade usuária ou de uma linha de negócio. 
 
Embora muito aplicada para sistemas isolados, esta metodologia não contempla o 
planejamento estratégico, as intercorrências organizacionais, a visão de processos 
interdepartamentais e o conceito de liberação por versionamento. 
 
Para o ambiente analítico, voltado a sistemas dinâmicos de suporte á decisão, uma outra 
metáfora é necessária. A disponibilização de informações e das funcionalidades que lhe 
dão suporte devem ser liberadas em versões iterativas, onde cada implementação dá 
margem à necessidade de novos requisitos que serão contemplados em uma próxima 
versão do sistema. 
 
Além disto, são características do ambiente analítico: 
 
 As aplicações de inteligência empresarial são mais motivadas por oportunidades 
de negócio do que por necessidades específicas; 
 A visão é a estratégia corporativa e não as necessidades departamentais; 
 Os requisitos de suporte à decisão originam-se de necessidades de informações 
estratégicas e não de requisitos funcionais; 
 Os projetos de inteligência de negócios dão ênfase à análise das estratégias 
negociais e não à análise dos processos a serem suportados pelos sistemas a 
serem desenvolvidos; 
 As aplicações de inteligência de negócios baseiam-se no desenvolvimento iterativo 
e no versionamento e não no conceito de big-bang – implantação em uma única 
fase; 
 
Como decorrência, a figura 1.1 representa o ciclo iterativo que prevalece no 
desenvolvimento das aplicações de inteligência de negócios comumente encontradas no 
ambiente analítico. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1.2 As dimensões do ambiente analítico 
Um projeto de inteligência de negócios apresenta três trilhas ou dimensões a serem 
consideradas em seu desenvolvimento, a saber: 
 
 Trilha de gestão, que é focada na identificação das premissas estratégicas e nas 
questões críticas do negócio; 
 
FIGURA 1.1 CICLO ITERATIVO DE DESENVOLVIMENTO
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 Trilha da Informação, relacionada com a modelagem das regras de negócio e 
identificação de métricas e indicadores a serem utilizados pelos gestores como 
suporte a seus processos decisórios; 
 
 Trilha tecnológica, preocupada com os requisitos do ambiente de software a ser 
adotado, bem como com o desenvolvimento do sistema de informações e da 
infraestrutura que deve apoiar estar disponível para a implementação da solução. 
 
Por estas trilhas fluem as 
atividades que conduzem à 
liberação do sistema quais sejam 
o planejamento do projeto, sua 
construção e implantação e à 
alavancagem decorrente de sua 
plena utilização pelos gestores, 
conforme representado na 
ilustração da figura 1.2. 
 
 
 
1.3 Fases de um projeto de inteligência de negócios 
Uma vez entendidas as diferenças entre o desenvolvimento de um sistema transacional e 
uma aplicação para o ambiente de inteligência de negócios, é possível identificar quais as 
melhores práticas que devem orientar a conceituação e construção dos sistemas de 
informações a serem utilizados neste ambiente. 
 
Estas melhores práticas resultam em uma metodologia integrada por 9 fases coerentes 
com as três dimensões apresentadas na página anterior, e que estão resumidamente 
descritas a seguir. 
 
 Fases integrantes da Trilha de Gestão 
 
 Fase I – Planejamento estratégico da aplicação ou do ambiente analítico 
 
Este planejamento contempla o entendimento das características da 
organização para a qual o sistema será concebido, bem como com a definição 
inequívoca da proposta de valor para o negócio decorrente dos investimentos 
previstos no desenvolvimento, implementação e suporte de solução específica 
ou global que se pretende implementar. 
 
O conhecimento da organização analisa diversas dimensões tais como o 
mercado em que a empresa atua, a forma pela qual a mesma adiciona valor a 
este mercado através da oferta de seus produtos e serviços e os fatores 
determinantes para o sucesso desta atuação. 
 
Já a análise da proposta de valor para o negócio preocupa-se em garantir que 
os objetivos da aplicação de inteligência de negócios estejam alinhados com 
os objetivos estratégicos da organização, que os custos a serem incorridos 
sejam justificados pelos benefícios esperados e que os riscos inerentes ao 
projeto sejam identificados e avaliados. 
 
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Resumindo, o planejamento estratégico para o ambiente analítico deve garantir 
que os esforços a serem empreendidos tenham o claro objetivo de solucionar 
um problema ligado à estratégia do negócio ou à obtenção de vantagens 
competitivas a partir de uma oportunidade de mercado. 
 
 Fase II – Planejamento tático 
 
O planejamento tático tem como objetivo garantir que as condições 
necessárias e suficientes para a execução do projeto de inteligência de 
negócios estejam presentes nos momentos em que forem demandadas. 
 
Assim são necessários um escopo do projeto que seja gerenciável e 
claramente estabelecido, a formulação da estrutura interna do projeto com 
seus integrantes e responsabilidades, a identificação das atividades a serem 
executadas e seu cronograma, e finalmente a avaliação da infraestrutura 
disponível, em seus aspectos técnicos e não técnicos 
 
É comum encontrar-se situações na prática em que as tarefas do planejamento 
tático não são executadas ou o são de maneira superficial e incompleta. 
 
Nestes casos, pode-se afirmar que um dos fatores críticos de sucesso para o 
projeto está sendo desconsiderado, e que este afastamento de práticas 
adequadas poderá ter consequências desfavoráveis para que sejam 
alcançados os resultados desejados.As técnicas de gerenciamento de projetos, derivadas dos processos definidos 
pelo Project Management Institute – PMI fornecem as diretrizes a serem 
seguidas para que este planejamento seja executado de forma adequada. 
 
 Fase III – Obtenção dos requisitos de informação 
 
De uma forma geral, os requisitos permitem a definição das características do 
sistema para atender às necessidades de seus usuários e stakeholders. 
 
Todos os projetos de desenvolvimento possuem requisitos que se constituem 
na base para a formulação de sua arquitetura e características técnicas, 
informacionais e funcionais. No caso dos projetos de inteligência de negócios, 
o foco é a resposta para algumas perguntas básicas que permeiam as 
necessidades dos executivos, denominadas questões críticas do negócio. 
 
A fase de determinação dos requisitos de informação compreende um conjunto 
de métodos e procedimentos que objetivam encontrar de forma sistematizada 
as respostas adequadas a estas perguntas, sempre tendo em vista o 
necessário alinhamento com os objetivos estratégicos da organização. 
 
 Fases integrantes da Trilha Informacional 
 
 Fase IV – Modelagem 
 
As necessidades de informação identificadas na etapa de obtenção dos 
requisitos são derivadas de diversas fontes e origens em que o critério é 
selecionar aquelas que podem contribuir para o processo decisório da 
organização, sem preocupação em classificá-las e organizá-las em classes de 
dados visando seu armazenamento e posterior recuperação. 
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Este último aspecto é objeto de tratamento na etapa de modelagem, em que os 
dados são agrupados em entidades e dimensões de análise sendo associados 
a atributos destas entidades, diretamente ou através de outros elementos que 
permitam sua obtenção com o auxílio de fórmulas. 
 
No ambiente analítico são usualmente empregadas duas técnicas distintas 
para esta modelagem, a modelagem relacional e a modelagem dimensional, 
sendo que esta última será abordada detalhadamente em um capítulo posterior 
deste livro. 
 
 Fase V – Projeto físico das bases de dados 
 
Esta fase consiste na tradução do projeto lógico para o banco de dados, 
resultante da fase de modelagem, em uma estrutura física a ser adotada para 
o banco, com especial ênfase no desempenho. 
 
Entre outros, são aspectos a serem considerados a opção entre um sistema 
gerenciador relacional ou dimensional, as estratégias de indexação e 
agregação, e a política de limpeza periódica da base de dados. 
 
Nesta fase o projeto de inteligência de negócios é altamente dependente de 
disciplinas voltadas ao gerenciamento de bases de dados e que usualmente 
estão disponíveis no ambiente dos sistemas transacionais. 
 
 Fase VI – Obtenção dos dados 
 
Os sistemas de inteligência de negócio não criam informações de moto próprio. 
Eles dependem fundamentalmente do acesso e captura das informações 
disponíveis internamente nos sistemas transacionais, coletadas e tratadas por 
usuários ou adquiridas externamente à organização. 
 
Esta captura é efetuada por um processo de obtenção de dados que possui 
técnicas e características próprias e que também serão discutidas em capítulo 
específico para tal fim. 
 
 Fase VII – Definição e construção da camada de exploração 
 
Nos sistemas de inteligência de negócios, a exploração das informações é 
acionada por artefatos específicos, que atuam sobre os dados disponíveis 
acessando, manuseando e apresentando as mesmas aos administradores 
envolvidos nos processos de tomada de decisão. 
 
Estes artefatos são característicos daquilo que se convencionou denominar 
“camada de exploração ou visualização” do ambiente analítico. 
 
Esta camada permite a consulta aos dados, a formatação de relatórios e o 
disparo programado de alertas ou mensagens, de acordo com determinados 
parâmetros ou limites. 
 
Cada ferramenta de exploração possui sua forma peculiar de acessar e 
manusear os dados existentes para que o administrador possa visualizá-los, de 
acordo com as suas necessidades bem como montar consultas específicas, 
conforme as suas habilidades e nível de autorização de acesso aos dados. 
 
 
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 Fases integrantes da Trilha Tecnológica 
 
 Fase VIII– Arquitetura do ambiente 
 
O ambiente utilizado para hospedagem das aplicações de inteligência de 
negócios é integrado por diversos componentes, alguns provenientes dos 
sistemas transacionais, outros específicos para suas aplicações. 
 
Em linhas gerais estes componentes abrangem a plataforma de 
processamento, o software básico para gestão desta plataforma e o software 
de apoio, do qual o principal integrante é o sistema gerenciador de base de 
dados, em suas diversas modalidades – relacional ou dimensional. 
 
Como será discutido mais adiante, as características específicas do ambiente 
analítico fazem com que o mesmo seja usualmente segregado daquele em que 
são processados os sistemas transacionais. 
 
É também possível que esta arquitetura utilize recursos e software de terceiros 
localizados na “nuvem”, naquilo que está sendo denominado na literatura como 
“Cloud BI”. 
 
 Fase IX – Ferramentas 
 
Além dos gerenciadores de bancos de dados, o ambiente analítico utiliza-se 
principalmente de sistemas para transformação e carga de dados, designados 
genericamente como ETL – Extraction, Transformation & Load, e de artefatos 
para visualização e divulgação de dados. 
 
Outra ferramenta de destaque consiste nos sistemas gerenciadores de 
metadados. Observe-se que diversos artefatos para ETL e para exploração 
possuem capacidade de gerenciar metadados o que, em vez de ser uma 
solução pode gerar um problema, devido à frequente incompatibilidade entre 
os mesmos e considerando que devem residir em um único ambiente. 
 
Além dos artefatos de exploração acima mencionados, o ambiente analítico 
pode ser integrado por técnicas analíticas com objetivos específicos – 
clusterização, mineração de dados, análises estatísticas, entre outras estão 
com frequência presentes na trilha tecnológica das aplicações de inteligência 
de negócios. 
 
 Esta integração torna-se ainda mais relevante com o advento da necessidade 
de captura e tratamento de grandes volumes de dados – big data. 
 
As fases sumarizadas nos parágrafos anteriores devem ser complementadas por duas 
disciplinas de fundamental importância para que o sistema a ser desenvolvido atinja a 
plenitude de seus objetivos – uma camada consistente de metadados e uma disciplina de 
gerenciamento de projetos, aderente às práticas do PmBok® do Project Management 
Institute. 
 
O conjunto destas fases, destas disciplinas complementares e do resultado desejado, qual 
seja a implementação do sistema, estão ilustrados na figura 1.3 apresentada a seguir. 
 
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Observe-se que o objetivo da figura é fornecer uma visão didática do conjunto das fases e 
não estabelecer precedências rígidas entre as mesmas, já que a ordem de execução 
poderá variar de projeto a projeto. Como exemplo desta ressalva, pode-se citar a 
utilização das práticas do PmBok®, que devem ocorrer durante todo o ciclo de vida do 
projeto. 
 . 
 
 
1.4 Dois conceitos básicos – data warehouses e data marts 
Os estudiosos dos sistemas de inteligência de negócios passam obrigatoriamente pelos 
trabalhos de dois pioneiros desta área – Bill Inmon e Ralph Kimball, autores de um vasto 
acervo de obras que serviram de base para o desenvolvimento de conceitos e 
metodologias hoje amplamenteutilizadas no ambiente analítico. 
 
Destes conceitos, dois são fundamentais – o data warehouse e o data mart. 
 
Segundo Inmon, o data warehouse é um repositório de dados integrado, não volátil e 
variante no tempo para armazenamento de dados destinados ao suporte às decisões 
gerenciais e estratégicas da organização. 
 
Esta definição implica que além de ser destinado ao suporte a decisões gerenciais, este 
repositório difere dos demais por ser qualificado através de três características básicas – 
ser integrado, não volátil e variante no tempo. 
 
Integrado, já que objetiva armazenar, em uma única estrutura de dados, todas as 
informações referentes aos processos negociais sendo eles provenientes de diferentes 
áreas de uma organização – vendas e marketing, logística, produção, finanças, recursos 
humanos, entre outras. O data warehouse é integrado desde o inicio e construído, ou ao 
menos planejado, de uma só vez. 
 
Não volátil por que seu conteúdo é carregado periodicamente não sendo atualizado em 
tempo real como nos sistemas do ambiente transacional. As cargas são planejadas e 
ocorrem com frequência determinada pelas necessidades dos processos decisórios que 
se destinam a suportar – com ciclo horário, diário, semanal, quinzenal, mensal e até em 
“tempo quase real”, ou aquele que melhor se adeque à volatilidade das informações que 
devem ser veiculadas. 
FIGURA 1.3 FASES DE UM PROJETO DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
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Variante no tempo por que, diferentemente dos sistemas transacionais, está preocupado 
em permitir a análise dos dados históricos e de sua evolução ao longo do tempo. 
 
Assim, ainda de acordo com Inmon1, o data warehouse apresenta as seguintes 
características: 
 
 Deve ser o repositório dos dados corporativos de uma organização; 
 Suas informações são consistentes entre si e possuem um significado uniforme 
reconhecido pela comunidade usuária; 
 É a base adequada para suporte aos processos decisórios. 
 
Já o data mart, conforme conceituado por Kimball2, é uma coleção de dados referentes a 
assuntos organizados para suportar as decisões de um segmento da organização. 
 
A visão convencional de um data mart é a de uma fonte de dados focada e mais 
facilmente consultável, destinada à geração de relatórios e consultas ad-hoc de 
informações atuais e históricas, visando suportar os processos de tomada de decisão de 
uma área específica do negócio. 
 
Aqueles que se derem ao cuidado de consultar os trabalhos de Inmon e Kimball vão 
perceber que, em sua origem, as posições destes dois autores diferiam. De forma 
simplista, para Kimball a construção do data warehouse seria desnecessária já que o 
conjunto dos data marts – por ele denominado supermart – desempenharia o papel de 
data warehouse na organização. Já para Inmon a estruturação do data warehouse deveria 
constituir-se no primeiro passo na implantação dos sistemas de inteligência de negócios. 
 
Em realidade, com a evolução do emprego dos sistemas de inteligência de negócios nas 
organizações, estas duas linhas convergiram para metodologias em que são aproveitados 
os pontos fortes das duas abordagens acima mencionadas. 
 
1.5 A infraestrutura para o ambiente analítico 
Uma vez identificados dois dos pilares que caracterizam o ambiente analítico – data 
warehouse e data marts, é possível apresentar a estrutura que se constitui em uma 
“melhor prática” para a estruturação deste ambiente. 
 
Esta estrutura é integrada por diversos componentes, a saber: 
 
 As fontes de dados; 
 Os mecanismos de obtenção de dados; 
 A área de depuração – staging área 
 A transformação dos dados 
 O armazenamento corporativo dos dados – data warehouse; 
 Os mecanismos de distribuição de dados; 
 O armazenamento de dados setoriais – data marts; 
 Os artefatos para exploração dos dados pelos usuários visando obter o produto 
final do processo – a informação. 
 
 
1 Building the data warehouse – Bill Inmon - Wiley 
2 The data warehouse toolkit – Ralph Kimball - Wiley 
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As fontes de dados 
 
Conforme já mencionado, os dados que se constituem na matéria prima para os sistemas 
de inteligência de negócios são provenientes sistemas transacionais internos, de artefatos 
preparados para captura de informações especiais junto a usuários ou de fontes externas. 
Os sistemas transacionais são usualmente a principal fonte para captura destas 
informações, já que os procedimentos operacionais da empresa são por eles suportados. 
 
Muitas vezes a organização dispõe sistemas integrados de gestão – ERP’s que, em suas 
bases de dados armazenam informações e transações. Sistemas que complementam 
ERP’s tais como CRM’s – Customer Relationship Management, SCM – Supply Chain 
Management, entre outros, também podem se constituir em provedores de informações 
para o ambiente analítico. 
 
Em outros casos, a organização dispõe de sistemas desenvolvidos internamente com 
objetivos específicos ou então possui sistemas que suprem a ausência de soluções mais 
integradas como são os ERP’s. Neste caso, os dados desejados podem ser extraídos 
destes sistemas. 
 
É também viável a construção de artefatos específicos destinados à alimentação de 
dados disponíveis na organização, mas que são possuem tratamento informatizado, 
sendo que neste caso esta alimentação é feita diretamente pelos usuários. 
 
No extremo, dados podem ser capturados de planilhas eletrônicas e arquivos de sistemas 
pessoais, alternativa esta que padece do fato de estar sob completo controle de seus 
usuários ou desenvolvedores que podem alterar sua estrutura ou conteúdo prejudicando 
sua integridade e confiabilidade, sem controle dos gestores de informação. 
 
Provedores externos de informação podem também disponibilizar dados a serem 
incorporados ao ambiente analítico – são exemplos cotações de bolsas, índices 
econômico financeiros, dados demográficos e informações veiculadas por institutos de 
pesquisa, entre outros. 
 
Finalmente a Internet tem se mostrado profícua para a captura de transações e click 
streams que podem ter valor estratégico para a organização. 
 
A obtenção de dados 
 
Uma vez identificadas as fontes de dados, o próximo componente contempla a captura 
destes dados que sejam relevantes aos processos decisórios da empresa, departamento 
ou usuário específico. 
 
Este componente é denominado de ETL, acrônimo de Extration, Transformation and Load, 
sendo a fase de captura representada pelo “E” (extração) do ETL e dispondo de 
capacidade de acessar múltiplas origens de dados, seguindo a regras predefinidas a partir 
das características do negócio. 
 
A depuração dos dados obtidos 
 
Uma vez capturados os dados, o componente seguinte consiste na área de depuração – 
staging área, na qual os dados são inicialmente armazenados. 
 
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É uma área de trabalho, temporária e descartável, utilizada para guardar os dados que 
serão submetidos à limpeza e transformações visando garantir a qualidade dos dados que 
serão, futuramente, incorporados ao data warehouse. 
 
A transformação dos dados 
 
O componente seguinte é responsável pela aplicação sistemática de regras de negócio, 
visando a integração, consolidação, padronização e uniformização dos dados obtidos de 
fontes distintas, muitas vezes internas e externas. 
 
É o “T” do ETL, sendo o elemento final de garantia da qualidade das informações que 
serão alimentadas no data warehouse. 
 
O data warehouse 
 
É onde são guardadasas informações históricas, detalhadas, consolidadas e coerentes 
oriundas do componente de transformação de dados, sendo o repositório dos dados 
corporativos de uma organização. 
 
Tem como objetivos garantir a segurança no armazenamento e no acesso às 
informações, que por sua natureza são consistentes entre si e possuem um significado 
uniforme reconhecido pela comunidade usuária. Por estas características, o data 
warehouse é a base adequada a partir da qual serão construídos os meios para suporte 
aos processos decisórios. 
 
A distribuição dos dados 
 
Este componente é responsável por distribuir as informações, já tratadas e armazenadas 
no data warehouse para que as mesmas possam vir a ser disponibilizadas aos usuários 
finais. 
Transporta as informações aos locais específicos nos quais as mesmas serão 
consumidas pelos usuários que tenham as mesmas como seu foco de interesse, segundo 
regras que definem suas necessidades. 
 
É o “L” do ETL, primeira letra da palavra “Load”, termo inglês para a palavra carga. Devido 
a este fato, em algumas ocasiões a sigla ETL é substituída por ETC. 
 
Os data marts 
 
São os locais onde os executivos e usuários obtém as informações específicas voltadas 
ao suporte de seus processos decisórios. 
 
Usualmente existem vários data marts, cada um visando atender a diferentes 
comunidades de usuários que apresentem interesses distintos na busca de informações. 
 
A exploração dos dados 
 
É constituída pelos artefatos e processos pelos quais os usuários obtém as informações 
para atender às suas necessidades de negócio. 
 
Envolve diversas formas e ferramentas, combinadas para atender a requisitos específicos 
de cada interessado. 
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O produto final 
 
Estes componentes atuando de forma harmônica resultam no produto final do ambiente 
analítico – a informação, conforme solicitada pelo usuário, no formato desejado, no 
momento certo de forma a provê-lo dos recursos necessários para desempenhar, de 
forma adequada, suas funções no processo decisório. 
 
A figura 1.4 contém uma metáfora gráfica para estes diversos componentes. 
 
 
 
Sob a perspectiva tecnológica, estes componentes organizam-se em diversas formas, a 
saber: 
 
 Fontes – Processadas a partir de sistemas transacionais nos servidores 
corporativos, de aplicações externas ou pessoais; 
 Staging – Área transitória e descartável, residente em servidores do ambiente 
analítico; 
 Data warehouse – Gerenciador de base de dados dedicado a aplicações de 
inteligência de negócios; 
 Data marts – Outras instâncias do gerenciador dedicado, ou gerenciador 
específico no caso de ser utilizada a variante multidimensional; 
 Camada de exploração – Estações de trabalho com acesso ao ambiente analítico, 
disponibilizadas para a comunidade usuária. 
 
Como resultado, o ambiente analítico em uma visão usual para a área da tecnologia da 
informação pode ser representado conforme a figura 1.5. 
 
FIGURA 1.4 COMPONENTES DO AMBIENTE ANALÍTICO
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Em se tratando de um livro versando sobre inteligência de negócios e como o foco dos 
negócios reside nas organizações que os praticam, não é possível aplicar esta disciplina 
sem explorar as metodologias que possibilitem melhor entender os fatores determinantes 
para que uma empresa atinja suas metas e alcance seus objetivos. 
 
E estes fatores serão explorados no próximo capítulo – Entendendo as Organizações. 
 
FIGURA 1.5 PERSPECTIVA TECNOLÓGICA DO AMBIENTE ANALÍTICO