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Conteúdo produzido e curado pela equipe acadêmica 
 
 
FERRAMENTAS DE 
BUSINESS INTELLIGENCE 
 
Prof. Fernando Ruiz 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Conteúdo produzido e curado pela equipe acadêmica 
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 Propriedade Intelectual 
 
1 MODELOS DE ANÁLISE 
ESTRATÉGICA EM BUSINESS 
INTELLIGENCE 
 
As empresas, os gestores e os profissionais das organizações estão sendo inundados de dados 
vindos das mais diversas fontes: mídias sociais, sistemas organizacionais, objetivos e sensores 
conectados por IoT (Internet das Coisas), sistemas de monitoramento e analytics, dentre 
outras. A tomada de decisão sobre esses dados brutos, não tratados e analisados está longe de 
ser trivial. Em verdade, é praticamente inviável, na maioria das situações, extrair informação 
diretamente. Nesse contexto é que surgem modelos e ferramentas de análises para tomada de 
decisão em Business Intelligence. Tais ferramentas têm as seguintes características: 
 Traduzem dados em informações e 
informação em inteligência para tomada 
de decisão. 
 Auxiliam muito na síntese de um grande 
volume de informações. 
 Permitem a comparação da organização 
com a concorrência. 
 Permitem a comparação histórica de 
parâmetros da organização. 
 Permitem enxergar movimentos futuros 
da organização e de seu segmento e ambiente externo. 
 
A segunda metade do século XX presenciou a criação e o aperfeiçoamento de literalmente 
centenas de modelos e ferramentas de análise nas áreas de estratégias, operações, finanças, 
suprimentos, tecnologia, recursos humanos, vendas e marketing. Várias dessas ferramentas 
são importantes insumos para a área de Business Intelligence. Vejamos algumas das mais 
conhecidas e aplicadas pelos gestores de mercado: 
 Análise PEST: ferramenta de análise do macroambiente externo das organizações. Na 
sigla PEST, o P refere-se ao ambiente político, o E refere-se a econômico, o S a social 
e o T à tecnologia. É basicamente o entendimento das condições externas à empresa e 
ao próprio setor de atuação. 
 Modelo de oferta e demanda: modelo bastante antigo da área de economia. Busca 
relacionar as curvas de oferta e demanda em dado segmento ou para dado produto ou 
serviço. É útil para verificar o nível de elasticidade da demanda e para testar potenciais 
preços e quantidades (demanda e oferta de equilíbrio. 
 Análise de stakeholders: ferramenta complementar à análise PEST e que busca 
identificar os stakeholders (grupos impactados ou influenciadores) mais diretos da 
organização e levantar seus potenciais interesses com a empresa. 
 Análise ou Modelo das 5 Forças: ferramenta bastante conhecida, criada por Michael 
Porter na década de 1980, e que busca identificar as forças estruturais de um setor e o 
potencial lucrativo do segmento. 
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 Propriedade Intelectual 
 
 Grupos estratégicos: também criado por Michael Porter, esse conceito busca 
reconhecer que alguns setores são tão imensos que seria mais apropriado dividi-los 
em subsegmentos, chamados grupos estratégicos, os quais seriam mais adequados à 
análise de concorrência, análise de clientes potenciais, etc. 
 Ciclo de vida de produtos: ferramenta que busca identificar as fases pelas quais um 
produto ou serviço passou ou passará nos próximos anos ou décadas. Dependendo da 
fase do ciclo as estratégias a serem consideradas deveriam mudar. 
 Cadeia de valor: modelo que busca identificar as etapas típicas de agregação de valor 
em um setor. Pode revelar também a lucratividades de cada etapa, players envolvidos, 
etc. 
 Matriz de portfólio de produtos (matriz BCG): criada pela consultoria Boston 
Consulting Group, é uma análise de portfólio de produtos que busca identificar o 
posicionamento de cada produto do portfólio da empresa para a tomada de decisão de 
investimentos futuros. 
 Matriz GE-McKinsey: considerada um avanço da BCG, foi sugerida pela McKinsey em 
um projeto feito para a General Eletric. É mais completa que a BCG por considerar 
outras variáveis e critérios. 
 Modelo RBV (VRIO/VRIS): o modelo Resource Based View (RBV) sugere que a 
vantagem competitiva das empresas vem de recursos estratégicos da organização, e 
não de sua posição estrutural em um setor. Um recurso estratégico seria um elemento 
que gere valor, seja raro, dificilmente imitável, insubstituível e organizável (factível) pela 
empresa. 
 Estratégias genéricas: sugerido por Michael Porter, o modelo propõe que a empresa 
tenha um dos seguintes três posicionamentos possíveis: liderança em custo, 
diferenciação ou nicho. Não optando por um desses três posicionamentos, a empresa 
ficaria “stuck in the middle”, e o cliente não optaria por ela. 
 Modelo Delta: complementando a visão das estratégias genéricas de Porter, Arnoldo 
Hax sugere que uma organização, além de posicionamento de produto (mais barato ou 
mais diferenciado), tem ainda alternativas, como aprisionamento do cliente (lock-in 
strategy) e solução total para o cliente (portfólio expandido). 
 Análise SWOT: um dos modelos mais tradicionais da área de estratégia e inteligência, 
a SWOT sugere uma análise interna de forças e fraquezas da organização (strengths e 
weaknesses) e uma análise externa do ambiente em que ela atua (opportunities e 
threats). 
 Curva de experiência ou aprendizado: ferramenta que busca mapear os ganhos de 
produtividade e eficiência com base na experiência, know-how e aprendizado da 
organização em sua trajetória de atuação. 
 Matriz de crescimento: proposta por Ansoff, a matriz busca sugerir quatro alternativas 
de crescimento de uma organização: 1) penetração em seu mercado, com os mesmos 
produtos; 2) aumento do portfólio; 3) oferta de seu portfólio para novos mercados; 4) 
ampliação do portfólio e de segmentos de mercado atendidos. 
 Competências essenciais (Core competences): segundo esse modelo, as empresas 
de sucesso têm tipicamente alguma competência central ou chave para seu negócio. 
 Capacidades dinâmicas: segundo esse modelo, além de terem competências-chave 
para seu negócio, as empresas precisam se adaptar de forma dinâmica e flexível ao 
mercado e às suas mudanças. 
 
 
 
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 Propriedade Intelectual 
 
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TÉCNICAS DE PESQUISA E COLETA 
DE DADOS EM BUSINESS 
INTELLIGENCE 
 
Seja para estruturar os modelos e as ferramentas apresentadas, seja para responder a algum 
tipo de demanda ou tomada de decisão estratégica, os gestores e profissionais da área de 
Business Intelligence precisam se apoiar em pesquisas. Claro que, para algumas respostas mais 
triviais, qualquer pesquisa menos estruturada e informal pode responder e atender à 
demanda. No entanto, para diversos projetos mais exigentes e robustos, recomenda-se uma 
pesquisa mais estruturada e com moldes científicos. Nesse contexto, o método científico 
sugere alguns passos típicos no planejamento e na execução de uma pesquisa. 
 
Etapas típicas de uma pesquisa 
 
 
 
Análise setorial versus Resource Based View (RBV) 
 
As décadas de 1980 e 1990 presenciaram uma batalha na literatura de estratégia e inteligência de 
negócios, com visões às vezes antagônicas sobre a fonte de vantagem competitiva das empresas. 
De um lado, Michael Porter e seus seguidores sugeriam que a vantagem competitiva e os 
resultados de uma empresa viriam da escolha correta de setores mais lucrativosde atuação. De 
outro lado, seguidores da RBV afirmavam que as fontes de vantagem seriam, na verdade, 
internas às empresas (os chamados recursos estratégicos). 
 
Artigo: O futuro da estratégia (RBV) 
 
 
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 Propriedade Intelectual 
 
A definição e a identificação do problema ou das questões de pesquisa é a etapa mais 
importante de um projeto de inteligência. Identificado o problema de pesquisa, o pesquisador 
deveria gerar hipóteses a serem testadas. Tais hipóteses serão testadas com dados e 
informações coletados por meio de técnicas ou métodos de coleta de dados. Existem diversas 
abordagens ou perspectivas de pesquisa às quais o pesquisador deve estar atento, devendo 
ele escolher as que fazem mais sentido para seus objetivos de pesquisa. 
Abordagens utilizadas em pesquisas 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Quando o pesquisador possui informações sobre um universo maior do que o dado necessário 
e adota critérios para chegar ao seu dado mais específico, assume-se uma perspectiva top-
down. Já quando se tem dados mais detalhados e específicos e necessita-se de um dado mais 
geral, consolidado e agregado, assume-se a perspectiva bottom-up. 
Quando se tem dados já disponíveis e que sejam adequados para seu estudo, opta-se pelo uso 
de dados secundários. Quando é necessário fazer a pesquisa específica para seu estudo, 
aplicar os métodos em campo, tabular os dados e fazer as análises e conclusões, opta-se por 
dados primários. 
Outra escolha importante é a entre métodos qualitativos ou quantitativos. Exemplos de 
técnicas qualitativas de pesquisa são: estudos de caso, entrevistas em profundidade, 
etnografia, análise histórica, dentre outras. Exemplos de técnicas quantitativas são: 
experimento e levantamento (survey). 
 
Netnografia? 
 
A aplicação de etnografia em estudos de mercado nas redes sociais ou na Internet de forma 
geral é chamada netnografia. 
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As perspectivas dedutiva e indutiva referem-se à disponibilidade inicial de informações. Caso 
se tenha acesso ao universo de dados e informações, pode-se aplicar o método dedutivo se 
isso for viável em termos de tempo e recursos. Caso haja vários dados disponíveis, mesmo que 
não todo o universo e caso tais dados permitam fazer alguma inferência sobre o universo, 
adota-se a perspectiva indutiva. 
 
O pesquisador pode optar por uma abordagem específica de estudo, uma técnica de coleta de 
dado única, a visão ou perspectiva de um só observador, uma determinada fonte específica de 
dados. Entretanto, o melhor caminho a seguir tipicamente é o da triangulação ou do 
cruzamento de perspectivas e abordagens, no qual o pesquisador utiliza diversas técnicas de 
coleta de dados, diversas fontes de informações, mais de um observador e diversos 
documentos de análise. 
Triangulação em pesquisa 
 
A netnografia consiste no mergulho e na participação do investigador no ambiente pesquisado, 
no caso, na Internet, no fórum digital ou no grupo de mídias sociais. 
 
 
Quali ou quanti? Dedutivo ou indutivo? Top-down ou bottom-up? 
Dado primário ou secundário? 
 
O pesquisador ou profissional de Business Intelligence não precisa necessariamente adotar um 
dos lados ou perspectivas. 
A opção que faz mais sentido em diversas situações é, na verdade, a adoção de abordagens 
múltiplas e complementares. 
 
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FERRAMENTAS DE ANÁLISE 
MULTIVARIADA APLICADAS À 
BUSINESS INTELLIGENCE 
 
O volume colossal de dados gerados e disponíveis para 
os gestores e profissionais das organizações tem cada 
vez mais exigido técnicas estatísticas mais robustas de 
análise de dados. Chamemos esse tratamento mais 
robusto e complexo de dados de data mining ou 
analytics. O fato é que muitas dessas técnicas 
resumem-se a análises multivariadas de dados. 
 
Apesar de não ser um campo recente e ter suas origens remontadas ao início do século XX, o 
poder de processamento das máquinas e dos computadores permitiu uma grande evolução 
nos tipos de técnicas de análise multivariada e na viabilidade de chegar a resultados sobre 
grandes bases de dados. 
 
Técnicas de análise multivariada de dados 
 
 
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A seguir, vamos detalhar e explicar o objetivo das técnicas de análise multivariada mais 
utilizadas na área de Business Intelligence: 
 Análise de agrupamentos (Cluster analysis): é uma das técnicas de análise 
multivariada mais conhecidas e utilizadas por gestores. Tem o objetivo de separar um 
grande conjunto de dados ou elementos em grupos de elementos similares entre si e 
de forma que sejam o mais distinto possível dos elementos dos outros grupos. É 
frequentemente usada em segmentação de mercado, estudo do perfil de clientes e na 
área de marketing em geral, mas pode ser aplicada a qualquer área da organização. 
 Análise discriminante: técnica usada e aplicada quando se conhece grupos 
predefinidos de dados, mas deseja-se identificar quais características diferenciam cada 
um dos grupos. 
 Regressão: técnica largamente utilizada para avaliar correlações entre variáveis e 
identificar o nível e tipo de relacionamento entre variáveis, seja linear ou não linear, 
bivariado ou multivariado. Muito utilizada quando se deseja ter uma equação de 
relacionamento entre variáveis com base em dados históricos para prever ou estimar o 
comportamento futuro de tais variáveis da equação. 
 Análise fatorial: técnica utilizada quando se tem um número grande de variáveis e se 
deseja reduzir tal número para somente as variáveis explicativas mais relevantes. 
 Análise de componentes principais: análise usada em situações em que se deseja 
criar variáveis explicativas não correlacionadas entre si, partindo-se das variáveis 
originais. 
 Outras técnicas multivariadas: ANOVA (análise de variância), redes neurais, 
regressão logística, equações estruturais, séries temporais, correlação canônica, 
probit, logit, análises relacionais, dentre outras. 
 
 
OUTRAS FERRAMENTAS DE 
ANÁLISE DE INFORMAÇÕES EM 
BUSINESS INTELLIGENCE 
Existe uma grande quantidade de ferramentas de apoio ao profissional de Business 
Intelligence. Mais importante do que conhecer todas as ferramentas e modelos que existem (o 
que seria impossível e ineficiente), os gestores e profissionais de Business Intelligence 
deveriam treinar a si mesmos na arte de fazer as perguntas certas e mais relevantes dada 
alguma demanda ou necessidade da organização. 
 
 
Detalhamento de técnicas de análise multivariada 
 
Apresentação: Detalhamento de técnicas de análise multivariada. 
 
 
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Com o intuito de expandir o leque de ferramentas do gestor de negócios, apresentamos a 
seguir mais alguns modelos e abordagens bastante utilizados em Business Intelligence: 
 Data mining: a chamada mineração de dados é a prática de analisar minuciosamente 
uma base de dados na busca de informações e inteligência relevante para o negócio. 
Técnicas como associação de dados,correlação, filtros, triangulação, dentre outras, 
são utilizadas na análise. 
 Text mining: mineração ou análise de textos com o intuito de identificar sentido para o 
contexto desejado. Agrupamento, classificação, segregação, análise de sentimentos, 
dentre outras, são técnicas largamente usadas na análise textual. 
 Mindmap: também chamado de mapa mental, busca organizar ideias e informações 
quando se tem uma ideia, uma questão central ou um problema e dele são derivadas 
soluções, subsoluções, ramificações ou derivações que possam fazer sentido. 
 Árvore de decisão: técnica que auxilia o tomador de decisão na organização dos 
caminhos ou das alternativas possíveis de soluções e cruzamento de probabilidades e 
impactos para cada alternativa possível. 
 Deep web (web oculta): ambiente da Internet não rastreável por buscadores on-line 
tradicionais e que pode ser de grande valia e utilidade para profissionais de Business 
Intelligence. 
 Diagrama de Ishikawa: também chamada de Espinha de Peixe, essa técnica é 
utilizada para mapear as causas todas de um fenômeno e identificar os problemas ou 
causas-raízes. 
 Plano de negócios: ferramenta largamente utilizada na concepção, no planejamento e 
no detalhamento de um negócio, seja ele novo ou existente. Possui tipicamente 
diversas seções, como análise de mercado, estratégia, operações, marketing, vendas, 
recursos humanos, tecnologia, temas jurídicos e societários, finanças, riscos e outros 
aspectos do novo negócio. 
 Canvas: ferramenta mais recentemente do que o plano de negócios. Busca apresentar 
o que há de mais relevante em um negócio ou empresa, fazendo o empreendedor 
focar-se no que há de mais importante de diferenciais no negócio. 
 Ciclo de vida de negócios: ferramenta útil para o gestor analisar o momento da 
organização e a fase típica de sua evolução, ficando claras as necessidades e 
demandas para seu crescimento, reestruturação ou recuperação. 
 Modelo do diamante: ferramenta usada para analisar as forças de um setor em um 
dado país. Baseia-se nas condições de demanda, de fornecimento ou fatores, de 
governo, de concorrência, de indústria de apoio e do acaso ligado ao segmento 
analisado. 
 
 
Mapa de valor (Value map) 
 
O mapa de valor (value map) é uma ferramenta bastante relevante na identificação dos 
direcionadores de valor para acionistas de uma empresa. Ele busca apoiar os gestores na 
identificação de projetos e iniciativas que alavanquem os resultados para a organização e 
principalmente para seus shareholders. 
 
Apresentação sobre o mapa de valor 
 
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Outras várias ferramentas aplicáveis em Business Intelligence 
 
A seguir algumas outras ferramentas usadas na área de Business Intelligence nas mais variadas 
situações: 
 Profit pool analysis 
 Método Monte Carlo 
 Modelo de negócio (Business model) 
 Benchmarking 
 Análise de processos 
 4 corners 
 Análise de cenários 
 Design thinking 
 Análise da concorrência 
 Oceano azul 
 Árvore de realidade atual 
 PDCA – Plan Do Check Act 
 Estatística bayesiana 
 Máquina de vetores de suporte 
 Projeção aleatória 
 Perceptron 
 Reinforcement learning 
 Modelo 7S 
 Matriz de análise e priorização de mercados