Ferramentas de Inteligência de Negócios

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FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 1 
 
 
Ferramentas de Inteligência e 
Negócios 
 
 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 2 
Ferramentas de inteligência e Negócios 
 
A inteligência de negócios 
 
O que é inteligência de negócios (business intelligence) e quais os seus 
principais componentes? E por que a inteligência de negócios não apenas ganha cada 
vez mais adeptos entre os gestores nas empresas, mas também nas áreas funcionais, 
como as de marketing, finanças, varejo e ações? 
Parte das confusões envolvendo o termo inteligência de negócios reside na 
profusão de acrônimos relativos à análise das informações de negócios. Somam-se a 
isso as abordagens para negócios que emergiram desde o começo da última década e 
têm se relacionado com a inteligência de negócios desde então, como business process 
management (BPM), corporate performance management (CPM), customer 
relationship management (CRM) e outras. Todas essas disciplinas não deixam de ser 
uma parte da inteligência de negócios. 
Embora o nome tenha sido cunhado pelo Gartner group em meados dos anos 
90, inteligência de negócios (business intelligence) surgiu com a necessidade de os 
gestores possuírem informações para tomada de decisão com maior agilidade e 
confiabilidade. Foi então que dois cientistas (Ralph e Inmon), que sempre trabalharam 
com bancos de dados, desenvolveram essa tecnologia. 
A demanda por sistemas de informações multidimensionais dinâmicos, a fim de 
possibilitar tomadas de decisões inteligentes e preditivas, promoveu a evolução da 
inteligência de negócios. Hoje a inteligência de negócios é capaz de analisar 
multidimensionalmente os dados para ter uma visão integral do negócio, análise 
estatística e previsão a fim de melhorar os sistemas de suporte à decisão. 
A inteligência de negócios se tornará parte integral dos sistemas de informações 
de uma empresa, e, assim como aconteceu com os softwares de edição de texto, a 
inteligência de negócios será utilizada por quase todo usuário final, usuário corporativo 
e pelo governo para avaliar se suas estratégias estão alinhadas com o plano estratégico 
geral da empresa. 
 
 
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O que se pode afirmar é que a inteligência de negócios não é um produto ou 
sistema, mas um termo que combina arquiteturas, aplicações e bases de dados, 
permitindo a análise, a manipulação e o acesso interativo e em tempo real das 
informações, o que provê o mundo dos negócios com fácil acesso aos dados do 
negócio. A inteligência de negócios analisa dados históricos estruturados – dados que 
os negócios geram por meio de transações ou outros tipos de atividades de negócios 
– e ajuda os negócios a analisar situações e performances de negócios passadas e 
presentes. Ao fornecer essa valiosa visão dos negócios, a inteligência de negócios 
ajuda os gestores com mais críticas para o negócio sobre seus clientes e/ou parceiros, 
incluindo informações sobre comportamentos e tendências. 
A inteligência de negócios transforma dados em informações, informações em 
decisões e decisões em ações. Negócios geram volumes imensos de informações, cada 
dado carrega uma pequena parcela da história de um negócio: esses dados são 
espalhados em todo lugar, em sistemas díspares e em diferentes departamentos. São 
cuidadosamente mantidos em discos rígidos e podem ser mesmo localizados em 
diferentes regiões geográficas. E é nesses dados em que a verdadeira natureza dos 
negócios – suas tendências, forças e fraquezas – reside. A inteligência de negócios 
reúne todos esses dados relacionados para transformá-los em informação. E 
informação analisada de forma apropriada pode ser usada para tomadas de decisões 
que possam finalmente levar às ações. 
 
A evolução da inteligência de negócios 
 
Peça-chave para entender como a inteligência de negócios analisa os negócios 
é entender como os dados são processados em informações (via diferentes 
tecnologias) e como estas são analisadas. Conhecer esses processos e como eles se 
encaixam na arquitetura, nas ferramentas e aplicações da inteligência de negócios 
também provê maior elucidação sobre o assunto. 
A inteligência de negócios não produz nenhum dado, mas utiliza os dados 
produzidos por outras aplicações de negócios, como os ERPs, CRMs e SCMs, entre 
 
 
 
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outros. Há duas décadas, e especialmente durante os anos 90, as organizações tinham 
armazenado quantidades imensas de dados ao construir os sistemas OLTP (online 
transaction processing ou processamento transacional), os sistemas ERP, os call 
centers e a internet. Em busca de uma melhor gestão de dados, as empresas 
construíram bancos de dados que não tratavam dados operacionais, e sim dados 
analíticos; esses bancos de dados são os data warehouse (DW), que utilizam sistemas 
OLAP (online processing analytics) e também instalaram ferramentas de extração de 
dados. Essas ferramentas, que se denominam ETL (extract transform load), trabalham 
com os armazéns de dados. Mas muito pouco desses dados era processado em 
informação e ainda menos foi aproveitado pelos sistemas de suporte às decisões de 
negócios, em grande parte por causa da falta de ferramentas para acessar e analisar 
os dados por usuários corporativos. 
O advento das tecnologias e a demanda crescente das empresas por terem 
informações de melhor qualidade impulsionaram os sistemas de inteligência de 
negócios a evoluir. A seguir, vamos apresentar as diferenças entre processamentos 
OLTP e OLAP para melhor entendimento. 
 
OLTP e OLAP 
 
Os sistemas OLTP (online transactional process), também conhecidos como 
sistemas transacionais, são excelentes para administrar o cotidiano das empresas, mas 
pecam quando o objetivo é o planejamento estratégico. 
 
Os relatórios que os sistemas OLTP fornecem são restritos a uma visão 
bidimensional do negócio que não possibilita aos tomadores de decisão a flexibilidade 
de que necessitam na análise da organização como um todo. Esses relatórios 
trabalham com o conceito de agrupamento linear das informações. Pode-se citar como 
exemplo disso um relatório que exiba as vendas de determinado produto por região, 
tendo os produtos e as regiões agrupados em níveis hierárquicos simples. 
 
 
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OLAP (online analytical processing) é um gerador de sistemas de bancos de 
dados multidimensional. Funciona de forma dedicada à tomada de decisão, 
possui várias dimensões visualizáveis, hierarquizadas em várias 
granularidades, e segue um modelo lógico multidimensional. São 
geralmente desenvolvidas para trabalhar em bancos de dados não 
normalizados. 
 
Os dados presentes nesse sistema não podem ser alterados, já que o sistema 
permite update dos dados, mas não manipulações com exclusão ou modificação direta 
dos dados. As atualizações são efetuadas como cargas totais, ou seja, ao excluir a 
base e incluir. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Abaixo, um quadro com as diferenças: 
 
 
 
Em resumo, podemos dizer que a grande diferença está no fato de que um está 
direcionado ao funcionamento dentro do ambiente operacional (OLTP) e o outro com 
foco essencialmente gerencial (OLAP). Com as diferenças mostradas, percebemos que 
não se trata de um conceito ser melhor que o outro, mas sim de conceitos 
complementares e com objetivos distintos dentro da organização. Cabe à empresa se 
 
 
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posicionar e utilizar ambos da melhor forma possível para conciliar desempenho 
operacional e o resultado estratégico da organização. 
 
O que é data warehouse? 
O data warehouse (DW) é o banco de dados da inteligência de negócios 
utilizado para armazenar informações e o OLAP para recuperá-las. Ambos são 
especializados para exercer suas funçõesde forma eficiente. As duas tecnologias são 
complementares de modo que um bom DW é planejado com produção de relatórios 
em mente. 
 
O que é data mart? 
 
É um subconjunto do data warehouse, pois são repositórios menores que 
desenvolvemos para determinados setores da empresa. Utilizamos a mesma 
tecnologia, mas a maior vantagem do data mart é seu tempo de desenvolvimento; 
logo, retorna um ROI mais rápido. Sendo que temos de prestar atenção no 
desenvolvimento dos data marts, pois eles devem ser integrados; caso contrário, 
ficaremos com várias bases de dados, criando dados redundantes e sem integridade. 
 
Arquitetura de projetos de analíticos (inteligência de negócios) 
 
O sistema de inteligência de negócios possui um acervo de possibilidades e 
requer uma percepção bem apurada da situação em questão para sua correta 
implementação. Em uma visão macro, percebemos que os projetos utilizando 
inteligência de negócios precisam necessariamente de três marcos: 
 
Fonte de dados: Toda e qualquer estrutura de inteligência de negócios deve possuir 
origem para os dados, pois não existe milagre ou mágica para geração das 
informações. Podem ser oriundas de várias fontes, mas com no mínimo uma. Lembre-
se: tudo em inteligência de negócios possui uma origem. 
 
 
 
 
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Consolidação: Uma solução de inteligência de negócios deve possuir uma fase de 
consolidação dos dados da origem, com processos de transformação e tratamento de 
acordo com as características intrínsecas, que a tornem consistente, estável, 
centralizada e à disposição das necessidades informacionais da organização. 
 
Decisão: Todo sistema de inteligência de negócios possui como único e exclusivo 
objetivo auxiliar a decisão. Por isso, esse é o seu último marco. Se a solução ao final 
não contemplar o que dela mais se espera, de nada ela servirá. 
A arquitetura de um ambiente de inteligência de negócios varia de empresa para 
empresa, mas existem alguns componentes comuns, os quais são encontrados, de 
uma forma ou de outra, em todas as soluções de inteligência de negócios. O que está 
incluído na sua arquitetura irá ser dirigido pelos alvos, objetivos e requerimentos de 
sua organização. 
 
Como os projetos de inteligência de negócios movimentam os negócios nas 
organizações 
 
Os projetos de inteligência de negócios, por meio da análise das informações 
internas da organização, tornam possível fazer um diagnóstico da situação atual e, 
com elas, propor soluções estratégicas para o negócio. 
Antes de implantar o projeto de inteligência de negócios, é necessário 
considerar alguns fatores, como a análise da situação atual da empresa e suas 
necessidades, os custos necessários para a implantação de um sistema eficiente e qual 
o foco principal desse trabalho. Será uma análise de toda a empresa. 
Entre as vantagens da inteligência de negócios, podemos destacar a 
descoberta de problemas que não eram de conhecimento dos gestores e a 
identificação de novas oportunidades de crescimento. Outra vantagem é que o 
aumento do nível de conhecimento enriquece as discussões de negócio, pois, na 
medida em que as informações se acumulam, as práticas gerenciais se aprimoram, 
levando os negócios para uma melhoria nos seus resultados. 
 
 
 
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Alguns empresários possuem certo receio de que esse recurso possa expor 
omissões ou até mesmo que venha a substituir pessoas, mas temos de entender que 
a ferramenta de inteligência de negócios não foi feita para substituir ninguém: ela 
apenas auxilia no processo de tomada de decisão, otimizando o tempo dos usuários e 
garantindo informações mais rápidas e precisas, tornando, assim, o trabalho do gestor 
mais eficaz. 
A inteligência de negócios é uma forma de os responsáveis pela gestão do 
negócio avaliarem o empreendimento, trabalharem melhor seus pontos fortes e 
transformarem seus pontos fracos em oportunidades. 
 
Por que a inteligência de negócios? 
 
 Uma vez implementada num negócio, a inteligência de negócios causa um 
tremendo impacto, produzindo a informação certa na hora certa, peça-chave para o 
sucesso de qualquer negócio. Ela é a arte de saber e obter vantagem competitiva no 
negócio por meio de dados. Seja em competição de marketing, retenção de 
consumidores, controle de estoque, modelo financeiro ou mesmo segurança pública. 
A inteligência de negócios pode responder às questões críticas do negócio, 
como, por exemplo: por que as fatias do mercado estão indo para as mãos de 
competidores cujos produtos contribuem mais para os lucros; como os negócios 
podem se tornar mais lucrativos; como algumas divisões da empresa não são 
lucrativas; quais planos produzem o menor custo; como a produtividade pode 
aumentar; quais regiões geográficas são mais lucrativas; quem são os melhores e os 
piores consumidores; onde o dinheiro está sendo desperdiçado ou produzido etc. 
A inteligência de negócios responde a essas questões analisando e comparando 
dados históricos da empresa. Os dados são criados pelas atividades do negócio e 
também por meio de dados vindos de fontes externas, como o ambiente demográfico, 
os dados de migração, entre outros, para estudar um grupo particular de pessoas e 
consumidores. Tais informações são usadas por negócios para entender suas 
tendências, suas forças e fraquezas, e para analisar os competidores e a situação do 
mercado. 
 
 
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Além de determinar tendências, outro impulso para implementar inteligência de 
negócios vem das leis que regulamentam o uso de TI pelas empresas (como a lei 
Sarbannes-Oxley ou a instrução normativa brasileira IN-4), o que afeta os relatórios 
financeiros corporativos, e as regras contábeis para empresas de mercado aberto. Para 
entrar em conformidade com essas leis, a inteligência de negócios deverá assegurar a 
análise oportuna e acurada dos dados do negócio. Por isso, ela, em tempo real, não é 
apenas relevante, mas peça-chave para alcançar essa conformidade. 
Conforme falamos anteriormente, a inteligência de negócios trata de dados 
estruturados; assim, com o grande volume de dados existentes hoje devido a 
informações oriundas de mídias sociais, surgiu então o big data, que, junto com a 
inteligência de negócios, fornece o sucesso total para as organizações. 
 
O que é o big data? 
 
O conceito de big data surge como um novo horizonte para entender o mundo 
da informação e auxiliar, de forma incisiva, a tomada de decisões. Sua tecnologia não 
diz respeito à quantidade de dados, e sim ao gerenciamento estratégico deles, visando 
a oferecer informações detalhadas para cada situação específica. Trata-se de uma 
nova forma de olhar para a informação proporcionada pela tecnologia. Dados que a 
“olho nu” não expressam muita relevância podem se tornar significativos se 
examinados em contextos específicos. 
Os dados oriundos de big data são de aplicativos para smart, registro de IPs, 
imagens, vídeos, músicas e outros tipos de fonte, e, como sabemos, esses dados são 
totalmente não estruturados. 
O diferencial em big data é a possibilidade de se concentrar no processamento 
de dados em busca de correlações e descobertas. Um número cada vez maior de 
empresas tem analisado grandes volumes de dados em tempo hábil para conseguir 
enxergar caminhos e associações novas, gerando vantagens competitivas. Inúmeros 
resultados passaram a ser alcançados em tempo real, tudo obtido por meio de 
perguntas que só puderam ser respondidas graças à disponibilidade de dados. 
 
 
 
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O diferencial que a inteligência de negócios oferece é o de facilitar o acesso a 
dados e informações exatos e essenciais para guiar a tomada de decisão. Quem 
trabalha com ela ocupa cargos estratégicos dentro da empresa justamente para 
entender com clareza todas as ocorrênciasque interferem diretamente na 
performance da empresa. 
A inteligência de negócios interpreta as informações existentes na realidade e 
rotina da empresa, enquanto o big data aponta para novos caminhos a partir da busca 
e estruturação de dados que vão tornar a inteligência de negócios mais rica e eficiente. 
O big data, em conjunto com a análise de dados (big data analytics), numera 
dados com precisão inigualável, enquanto as ferramentas de inteligência de negócios 
tangibilizam informações para facilitar decisões. Que tal começar a explorar, na 
prática, a área de interseção dessas duas formas de fazer negócio? O primeiro passo 
é buscar ferramentas inteligentes e personalizadas que serão capazes de se adaptar 
às necessidades de sua empresa. 
 
A fórmula: inteligência de negócios + big data = SUCESSO 
 
Processo de tomada de decisão 
 
É natural que estudar a concorrência e o mercado faça parte de nossas rotinas 
e de nossa tática de jogo: nossas empresas já possuem uma série de dados que são 
gerados diariamente através dos sistemas de ERP, gestão de pessoas e CRM – que 
controlam a operação –, armazenados normalmente em bancos de dados 
estruturados. Esses dados possuem um grande valor normalmente pouco ou nada 
explorado. Grande parte das empresas que conheço ainda toma decisões baseadas na 
extração dos dados operacionais. Dados estes que são transferidos para relatórios e 
planilhas que levam horas e até dias para serem gerados, tornando a informação 
pouco confiável e, muitas vezes, chegando tarde para a tomada de decisão, não 
gerando nenhum painel de informações com os principais indicadores da empresa. 
 
 
 
 
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Podemos estruturar e simplificar o processo “racional” de tomada de decisão 
em seis etapas: 
- Definir o problema; 
- Identificar os critérios; 
- Ponderar os critérios; 
- Gerar alternativas; 
- Classificar cada alternativa segundo cada critério; 
- Identificar a solução ideal. 
 
O processo de tomada de decisão não é puramente racional: ele sofre 
influências diretas e indiretas, conscientes e inconscientes, de fatores subjetivos que 
alteram a forma de ver, de pensar, de analisar e de decidir do responsável pela 
decisão. 
 
Quais as ferramentas que temos no mercado que nos ajudam nos projetos 
de inteligência de negócios 
 
Conforme já vimos anteriormente, o sistema de inteligência de negócios não é 
algo simples de ser concebido e desenvolvido. Depende de várias circunstâncias que 
incluem desde a expertise do profissional de negócios até a organização dos processos 
internos da empresa. Mas uma coisa é certa: ao final de tudo, o sucesso da solução 
dependerá de uma boa ferramenta de inteligência de negócios. São muitas as 
ferramentas existentes no mercado. Elas são as responsáveis pela interface que o 
usuário final terá com as informações que normalmente estarão armazenada em data 
warehouse. Ou seja, ela é a vitrine que o analista de negócios ou gestor terá com a 
inteligência de negócios; por isso, a grande importância da ferramenta dentro da 
solução como um todo. 
A ferramenta deve transmitir, principalmente, velocidade, robustez e facilidade 
de uso. Com ela, podemos ter uma grande adesão no uso como também criar apatia 
do usuário. Por isso, a seleção de qual ferramenta utilizar é um dos grandes desafios 
 
 
 
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no projeto. Mas ferramenta de maior custo não é sinônimo de melhor plataforma para 
os negócios. Elas devem ser avaliadas caso a caso, vendo o custo-benefício de cada 
uma na realidade da empresa. Existem ferramentas gratuitas boas, que atendem a 
pequenas e médias empresas, e as comercializadas, que são para as médias e grandes 
corporações. 
Características como custo, desempenho, atualização, interface, licença de uso, 
suporte da plataforma e volume de dados são exemplos de aspectos que deverão ser 
avaliados para adequação à realidade de cada empresa contratante. Portanto, as 
plataformas são essenciais ao pleno funcionamento e utilização da solução. A afinidade 
da ferramenta pelos usuários é um fator crítico de sucesso, devendo então ser levado 
em consideração a usabilidade da aplicação. Por isso, a importância da prospecção 
dessas ferramentas pelo profissional de negócio para conhecimento e adequada 
aquisição da plataforma mais apropriada para a organização. A solução a ser 
implementada deverá adaptar-se ao ambiente operacional já existente e não ser 
intrusiva. 
 
Abaixo, seguem algumas das características que uma solução deve possuir: 
 Deverá ser integrada, de forma a proporcionar uma "única versão da verdade", 
respondendo às diversas necessidades operativas de cada setor da 
organização; 
 Deverá trabalhar com uma plataforma única, com capacidades de integração 
avançadas; 
 Deverá ser simples e intuitiva, fácil de usar, flexível; 
 Deverá ser de baixo custo e de rápida implementação; 
 Deverá ter uma elevada escalabilidade; 
 Deverá ser de fácil manutenção; 
 Deverá ser corporativa, à qual todos tenham acesso; 
 Deverá disponibilizar mecanismos automáticos de alimentação de modelos 
analíticos de forma a disponibilizá-los a toda organização em tempo útil e de 
forma fácil, facilitando a tomada de decisão. 
 
 
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Pode dizer-se que as soluções de inteligência de negócios permitem às 
organizações navegarem com a ajuda de um sistema de "GPS". Dessa forma, 
conseguem saber onde se encontram no mapa em que navegam, pois monitorizam o 
seu negócio, avaliam o seu desempenho, gerem o risco do seu negócio e alcançam 
níveis de performance superiores. 
 
Quais as vantagens das ferramentas mais populares – e como tirar proveito 
delas 
 
Como consequência do crescimento dos sistemas de inteligência de negócios, 
várias ferramentas de manipulação e exibição de dados foram implementadas: as 
ferramentas ETL (extraction, transformation and load ou extração, transformação e 
carga) e OLAP (online analytical processing ou processamento de análises em tempo 
real). Essas ferramentas estão acopladas em uma plataforma que normalmente busca 
a ser completa. É menos vantajoso para a empresa ter ferramentas de plataformas de 
diferentes: uma de ETL, outra OLAP, outra para análises preditivas etc. Logo, torna-
se muito importante a decisão de quais ferramentas implementar em uma empresa. 
Um quesito imperativo nesse cenário é a grande diversidade de ferramentas de 
BI no mercado. Cada ferramenta possui sua característica particular, como preço, 
suporte, funcionalidade, facilidade de uso e implementação etc. Uma empresa que 
decida implementar uma solução de inteligência de negócios enfrentará um grande 
desafio na escolha sobre qual ferramenta comprar. Haja vista a carência do mercado, 
surgiu a necessidade de se fazer uma análise comparativa entre ferramentas OLAP 
para apoiar levantamento de requisitos para soluções nas empresas. 
Com o objetivo de comparar as ferramentas, fiz um estudo mais detalhado de 
algumas ferramentas a fim de expor as principais características, funcionalidades, 
pontos fortes e fracos de cada uma. Selecionei algumas ferramentas utilizando os 
seguintes critérios de escolha: ferramentas mais utilizadas no mercado brasileiro; 
ferramentas bem conceituadas pelo Gartner, de preferência classificadas como líder; 
inclusão de pelo menos uma ferramenta opensource. Apesar de não aparecer no 
quadrante mágico por não cumprir o quesito de lucro anual mínimo exigido pelo 
Gartner, possui um significativo segmento de mercado. 
 
 
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Vamos analisar também os pontos positivos e negativos de algumas delas como 
citamos acima. Exemplos de alguns pontos que iremos citar: 
 
Pontos positivos: Plataforma focada principalmente em técnicas analíticas 
avançadas, tais como data mining e modelagem preditiva, ao contrário das outrassoluções; suas ferramentas analíticas são orientadas à solução, o que dá a vantagem 
de cobrir uma ampla variedade de funcionalidades específicas não triviais; seu enfoque 
em colocar seus modelos diretamente sob o controle do gerenciador de banco de 
dados sem movimentação de dados faz com que seus usuários tenham um diferencial 
na escalabilidade de banco de dados para rodar modelos preditivos de alta 
performance em grande volume de dados. 
Pontos negativos: Existem outras ferramentas competentes em análises preditivas 
ameaçando o domínio de algumas, como o BO SAP, SAS, entre outras; alto custo de 
suas licenças de implementação e manutenção; alta dificuldade de implementação, 
possui diversas interfaces inconsistentes em sua suíte; usabilidade limitada. 
 
Alguns critérios podem ser avaliados com maior rigor, como, por exemplo, a 
questão do custo, podendo ser incluídos outros elementos, como estimativa de custos 
com treinamento, suporte e hardware. 
A seguir, vamos fazer uma análise de algumas ferramentas de acesso para os 
gestores que possuem maior valor no mercado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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IBM COGNOS 
 
Pontos positivos: Possui a inteligência de negócios unificada, também chamada de 
business analytics, se destacando por oferecer uma ampla capacidade analítica com 
expertise vertical significativo; arquitetura completamente integrada na interface do 
usuário final, permitindo análises interativas; Boa capacidade de análises preditivas e 
estatísticas; existência da versão IBM cognos express, uma versão mais compacta e 
com preço mais modesto; arrojo em sua visão de expansão no mercado. Seu portfólio 
de aplicações se entende por CRM horizontal, recursos humanos, área financeira e de 
fornecimento. 
Pontos negativos: A performance do software não é considerada boa; sua 
implementação é mais difícil se comparada à dos concorrentes; o custo da licença por 
usuário é considerado alto e acima da média. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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MicroStrategy 
 
Pontos positivos: Boa performance e suporte para grande volumes de dados, 
clientes têm um alto nível de satisfação quanto à qualidade e às funcionalidades do 
produto; investimento em aplicações de dispositivos móveis; boa produtividade por 
desenvolvedor. Custo de administração por usuário abaixo da média das concorrentes; 
alto nível de integração dos componentes que compõem a plataforma e boa 
reusabilidade de sua camada semântica orientada a objeto; foco na qualidade de 
suporte ao cliente; o ponto alto é o módulo mobile. 
Pontos negativos: Dificuldade de uso: alguns expedientes são um pouco complexos 
(não amigáveis), como, por exemplo, a criação de dashboards e a de relatórios ad hoc 
self-service etc.; custo do software: custo por usuário acima da média, usuários citam 
esse ponto como um limitador para uma expansão maior do produto; concorrentes 
grandes focados em nichos específicos estão levando vantagem sobre o MicroStrategy. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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SAS (Statistical analysis system) 
 
Pontos positivos: Plataforma focada principalmente em técnicas analíticas 
avançadas, tais como data mining e modelagem preditiva, ao contrário das outras 
soluções; suas ferramentas analíticas são orientadas à solução, o que dá a vantagem 
de cobrir uma ampla variedade de funcionalidades específicas não triviais; o SAS se 
destaca por suas funcionalidades e pela sua integração dos dados, mantendo uma 
base se usuários fiéis; seu enfoque em colocar seus modelos diretamente sob o 
controle do gerenciador de banco de dados sem movimentação de dados faz com que 
seus usuários tenham um diferencial na escalabilidade de banco de dados para rodar 
modelos preditivos de alta performance em grande volume de dados. 
Pontos negativos: Existem outras ferramentas competentes em análises preditivas 
ameaçando o domínio do SAS, como o MicroStrategy, SAP BO e Microsoft; alto custo 
de suas licenças de implementação e manutenção; alta dificuldade de implementação 
e usabilidade limitada. 
 
 
 
 
 
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SAP business objects (BO) 
 
Pontos positivos: Suporte amplo e heterogêneo a sistemas e aplicativos para dados 
de origem e destino de SAP e de terceiros; recursos para aplicar transformações de 
qualidade de dados a todos os tipos de dados, de qualquer domínio de dados – como 
dados estruturados ou não estruturados; produtividade de desenvolvedores e 
manutenção de aplicativos otimizados por meio de transformações intuitivas, 
repositório centralizado de regras empresariais e reuso de objetos; alto desempenho 
e escalabilidade com software destinado a atender às necessidades de alto volume por 
meio de suporte a processamento paralelo, computação em grade e carregamento de 
dados volumosos; interfaces amigáveis, sendo os painéis projetados para aumentar a 
familiaridade e a intuitividade do usuário de negócio, além de esquemas de qualidade 
de dados para nortear processos de padronização, correção e comparação de dados 
para reduzir duplicidades e identificar relações; usabilidade e facilidade de uso, 
apoiando eficazmente as questões empresariais mais complexas. 
Pontos negativos: Constituído de inúmeros produtos separados baseados em 
tecnologias diferentes que comprometem a integração, que não é tão boa quanto 
deveria; oferece uma grande variedade de produtos responsáveis pela consolidação 
 
 
 
 
 
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financeira. É ótimo até que se percebe que a comunicação entre eles é dificultosa – 
falta de caminho de migração. O serviço de software parece embaraçoso. Apenas 
algumas das alterações podem ser feitas pessoalmente pelo cliente. A maioria das 
alterações envolve os desenvolvedores de TI; as conexões de dados devem ser 
melhoradas devido ao seu excesso e inconsistência, podendo ocasionar resultados 
inconsistentes de dados; apesar de a SAP afirmar que o business objects é totalmente 
integrado com SAP BW e que esse tipo de integração não requer nenhum trabalho 
adicional da área de TI, quem tentou criar um universo de negócios objetos baseado 
em um BW SAP InfoCube sabe que este não é o caso: o foco na gestão de desempenho 
tem sido fraco. A SAP promete empenhar-se nessa direção no futuro próximo. 
 
 
Oracle business intelligence 
 
 
Pontos positivos: Em comparação às concorrentes, a ferramenta suporta o maior 
número de usuários, o maior volume de dados, a mais ampla variedade de 
funcionalidades e a maior capacidade de carga de trabalho analítica; plataforma de 
 
 
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inteligência de negócios presente no maior número de organizações; integração com 
outros aplicativos organizacionais; possui um dos maiores canais de venda; procura 
agregar valor constantemente com sua capacidade de integração entre sistemas. 
Pontos negativos: Falta de inovação no que envolve dispositivos móveis, memória 
interna e visualização interativa; qualidade no suporte ao cliente em ligeiro declínio; 
apesar de investimentos feitos em habilidades de data mining e tecnologias analíticas 
preditivas, suas aceitações estão abaixo da média se comparadas às dos concorrentes. 
 
Qlik sense 
 
 
Pontos positivos: Rapidez: modelo de dados em memória elimina etapa de geração 
de cubos OLAP, data warehouse não é necessário; facilidade de uso: interface baseada 
no sistema point-and-click (apontar e clicar). Cada clique na interface é uma query; 
flexibilidade: aproveitamento da plataforma multicore de 64 bits, número de 
dimensões ilimitado; simplicidade: permite visão das informações através de relatórios, 
análises ad hoc e painéis. 
Pontos negativos: Gerenciamento de metadados limitado; em sua plataforma, há 
uma incompletude de habilidades de inteligência de negócios essenciais, comoFERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 22 
modelagem preditiva e maior integração com o Microsoft Office, por não trabalharem 
com cubos, e sim com bases relacionais; com isso, o tempo de resposta também é 
aquém do requerido; implementação está se tornando cara para necessidades que 
requeiram maior número de usuários. 
 
 
Power BI Microsoft 
 
 
Pontos positivos: Os painéis do Power BI fornecem uma visão de 360º das métricas 
mais importantes em um só lugar; são atualizadas em tempo real e disponíveis em 
diferentes dispositivos (desktop, tablet e smartphone); são compatíveis com mais de 
60 conexões, como os banco de dados SQL server, Google Analytics, Salesforce, 
MailChimp, Sharepoint, entre outros; interatividade de mobilidade com o aplicativo 
Power BI Embedded. 
Pontos negativos: Obter os dados do CRM no modelo de dados é fácil, mas, 
posteriormente, não existe um método suportado para visualizar os relatórios e os 
painéis do CRM no aplicativo de CRM; exigir que os usuários façam login em uma 
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/
https://www.microsoft.com/pt-br/server-cloud/products/sql-server/overview.aspx
https://analytics.google.com/analytics/web/
https://analytics.google.com/analytics/web/
https://analytics.google.com/analytics/web/
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 23 
aplicação diferente para visualizar os painéis cria uma barreira para a utilização e 
adoção; enquanto um conjunto de dados pode incluir vários tipos de dados, os 
relatórios de Power BI e os painéis de controle podem apenas gerar dados de um 
único conjunto de dados. 
 
 
 
Tableau
 
Pontos positivos: Com o sistema de arrastar e soltar, a consulta ao banco de dados 
torna-se mais compreensível; compatível com planilhas, banco de dados SQL, hadoop 
ou nuvem, é possível conectar o Tableau a qualquer dado em qualquer lugar; 
visualização de dashboards a partir de qualquer lugar com acesso à internet; através 
da sua versão online, é possível receber alertas quando as conexões de dados falharem 
e atualizar os dados sobre horários definidos a qualquer momento. 
Pontos negativos: Possui poucos, pois é uma ferramenta criada para atender ao 
usuário final; podemos relacionar a integração com outras ferramentas de inteligência 
de negócios, pois teremos de ter mais trabalho do que outras. 
 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 24 
Pentaho 
 
 
Pontos positivos: Gestão e distribuição de informes e painel de controle sobre 
plataforma de código aberto: otimização do intercâmbio de informação e a 
colaboração; fácil integração com diferentes fontes de dados e aplicativos que utilizem 
padrões abertos; totalmente personalizável. Capacidade de usar APIs, serviços web, 
modificar planilhas, regras de negócios e inclusive o código fonte; flexibilidade nas 
opções de saída, podendo ser Adobe PDF, HTML, Microsoft Excel, texto plano, entre 
outros; roda em multiplataformas: Windows, Linux, Macintosh, Unix etc. 
Pontos negativos: Documentação fraca; necessidade de conhecimento técnico 
elevado. 
 
Agora, vamos citar algumas ferramentas que tratam dados não estruturados; nesses 
casos, não existem pontos positivos e negativos que possam ser comparados, pois 
depende muito de necessidade: o que é negativo para uma organização pode não ser 
para outra. 
 
 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 25 
Abaixo relaciono as mais utilizadas no mercado: 
 
Data science (ciência de dados) é uma prática que envolve métodos científicos, 
processos e sistemas para extrair conhecimento ou insights tanto de dados 
estruturados como de não estruturados. É um conceito que unifica estatística, análise 
de dados e métodos relacionados com a finalidade de entender e analisar fenômenos 
através de seus dados. Esse conceito emprega técnicas e teorias de diversas áreas de 
conhecimento da matemática, estatística e ciência da computação (mais 
especificamente, de subdomínios de aprendizado de máquina, classificação, 
clusterização, mineração de dados e visualização). 
Entre as ferramentas para realizar essas análises, estão o famoso SPSS 
(adquirida pela IBM em 2009), R/RStudio, Jupyter e Zeppelin, entre outras. No campo 
da programação, está a conhecida linguagem Java, Scala e Clojure. A linguagem 
Python também é muito útil, pois é flexível e permite agilidade no desenvolvimento. 
As linguagens Java, Scala e Python podem ser utilizadas com o Spark, um framework 
para processamento de dados em grande escala. Muitas das ferramentas podem ser 
utilizadas gratuitamente e são mais facilmente instaladas em sistemas operacionais 
Linux. 
Todas essas técnicas, tecnologias e ferramentas podem ser amplamente 
utilizadas em diversos mercados (financeiro, telecom, seguros, governo, comércio e 
serviços), suportando diversos tipos de aplicações, como identificação de fraudes, 
classificações de clientes, predições de consumo, buscas textuais e outras análises. 
Antes de adquirirmos uma dessas ferramentas citadas acima, tanto as de 
inteligência de negócios quanto as de big data, temos de analisá-las sob alguns 
critérios que são essenciais para tal aquisição. 
Esses critérios foram e devem ser baseados naqueles utilizados para a avaliação 
do Gartner como também nas pesquisas feitas em fóruns, trabalhos já relacionados 
sobre o tema, artigos publicados e entrevistas com profissionais e usuários da área. 
Abaixo seguem alguns critérios que devem ser analisados: 
 
1. Básicos: características consideradas básicas para qualquer ferramenta OLAP. 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 26 
1.1. Desempenho: avalia se a ferramenta tem uma boa performance ao processar 
consultas com um alto volume de dados. 
1.2. Consultas ad hoc OLAP: avalia se a ferramenta permite ao usuário ter a liberdade 
de definir consultas que acredite serem as melhores em um dado contexto. 
1.3. Arquitetura: avalia se a solução implementa arquiteturas OLAP que possuem alta 
escalabilidade, como, por exemplo, ROLAP ou HOLAP. 
1.4. Plataforma: avalia se a ferramenta pode ser executada nos sistemas operacionais 
mais difundidos, como Windows, Linux e UNIX. 
1.5. Suporte técnico/documentação: avalia o nível de qualidade da documentação e 
suporte técnico oferecido pela ferramenta. 
 
2. Relatórios: usabilidades dos relatórios e gráficos. 
2.1. Agendamento: avalia se a ferramenta permite o agendamento de relatórios. 
2.2. Dashboards: avalia se a ferramenta possibilita a criação de painéis. 
2.3. Recursos de navegação: avalia se a ferramenta oferece suporte para a geração 
de relatórios com recursos do tipo drills, slice and dice etc.; 
2.4. Exportação para outros formatos: avalia se a ferramenta dispõe de recursos de 
exportação para formatos, como PDF, HTML e ODT (para permitir futuramente a 
integração com ferramentas livres). 
 
3. Funcionalidades web: disponibilidade da empresa via web para suporte. 
3.1. Fóruns: avalia se a ferramenta possui fóruns/blogs em quantidade razoável que 
forneçam informações relevantes. 
3.2. Help online: avalia se a ferramenta possui o recurso de ajuda online. 
3.3. Suporte a dispositivos móveis: avalia se a ferramenta suporta o uso de dispositivos 
móveis, como IPad, iPhone e Android, por exemplo. 
 
4. Simulação de cenários: análises feitas com a interação do usuário. 
4.1. Simulação what if: avalia se a ferramenta possui o recurso de simulação de 
cenários hipotéticos, exibindo-os através de gráficos e dados. 
4.2. Análise preditiva: avalia se a ferramenta disponibiliza o recurso de utilizar os dados 
para prever tendências futuras e padrões de comportamento. 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 27 
 
5. Usabilidade: ponto de vista do usuário para utilização da ferramenta. 
5.1. Facilidade de uso: indica o quão fácil é para o usuário leigo identificar suas 
funcionalidades, onde encontrá-las e como executá-las. 
5.2. Atratividade: avalia o grau em que a ferramenta possui umainterface amigável e 
atrativa. 
5.3. Interface personalizável: identifica se a ferramenta permite customizações de 
interface para atender, por exemplo, a padrões gráficos e visuais do cliente. 
 
6. Produto: licenças e posicionamento da empresa no mercado 
6.1. Custo: avalia o custo para a compra da licença da ferramenta. 
6.2. Amadurecimento do produto: visa a analisar o nível de consolidação e estabilidade 
da ferramenta; 
6.3. Mercado: indica o porte das empresas usuárias do produto. 
 
7. Ferramenta de planejamento: modo de distribuição dos relatórios. 
7.1. Carregamento de dados de diferentes fontes: avalia a possibilidade de integração 
da solução com fontes de dados heterogêneas. 
7.2. Integração com Office: avalia a possibilidade de integração da solução com as 
ferramentas do Office, que são comumente usadas pela maioria dos usuários. 
 
8. Política de segurança: segurança dos dados. 
8.1. Perfil de usuário: verifica se a ferramenta permite que o administrador defina 
níveis hierárquicos para os usuários do sistema. 
8.2. Log de auditoria: avalia se a ferramenta permite que as empresas auditem as 
interações do usuário, mantendo logs no nível do sistema para fornecer visibilidade 
sobre quem está acessando o que e quando. 
 
Para melhor análise, ainda temos alguns pontos interessantes para avaliação: 
 
 Acompanhe fontes de pesquisas confiáveis como, por exemplo, os relatórios do 
Gartner e observe a manutenção da posição da ferramenta pretendida no 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 28 
quadrante. É melhor ter como parceira uma empresa que se mantenha em nível 
intermediário por muito tempo do que aquela que apareceu como líder absoluta 
em um único relatório; 
 Tente focar a análise, principalmente sob o ponto de vista do mercado 
brasileiro. Grandes marcas não possuem presença significativa no Brasil, o que 
pode colocar você em uma roubada ao precisar de pós-vendas; 
 Não adianta ter um megaproduto se não houver ninguém que saiba colocá-lo 
para funcionar adequadamente. As implementações de maior sucesso, na 
maioria das vezes, estão ligadas ao conjunto “cliente-integrador-fabricante”. 
Muitas vezes, um bom integrador consegue resolver todos seus problemas com 
produtos que talvez não tenham grande visibilidade internacional; 
 Além dessas dicas de análise, não esqueça que: 
 
- Cada necessidade deve ser analisada do ponto de vista do cliente, e não do 
fabricante; 
- A experiência de outrem é sempre boa referência; 
- Procure saber se outros projetos já implementaram a solução pretendida e 
converse sobre os benefícios e dificuldades ocorridos. 
 
Como acontece em todas as avaliações dessas ferramentas, algumas se 
destacam mais em alguns critérios do que em outros. Por exemplo, no critério 
”relatórios”, o Business Objects SAP leva vantagem perante as demais ferramentas. Já 
no critério “usabilidade”, as ferramentas Qlik e Tableau demonstram superioridade. 
Entretanto, apesar desses resultados, de uma maneira geral, as ferramentas Tableau 
e a Power BI têm maior destaque junto a todas as avaliações de acordo com o último 
relatório do Gartner de 2017. 
Como sabemos, além de analisarmos as ferramentas do ponto de vista 
“funcionalidades”, também de ter em mente que tipo de valor essas ferramentas irão 
agregar à organização. 
Abaixo, seguem algumas funcionalidades que devem ser analisadas: 
 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 29 
 - Medição: a ferramenta deve criar uma hierarquia de medidas de desempenho e de 
benchmarking para oferecer informações aos executivos de negócios sobre o 
progresso de suas metas; 
 - Análise: a ferramenta deve construir processos quantitativos para um determinado 
negócio a fim de convergir para decisões ótimas e prospectar dados para descobrir 
características do negócio não visíveis por simples observação; 
- Relatórios gerenciais: a ferramenta deve possuir facilidades para criar relatórios 
estratégicos, diferentemente dos relatórios operacionais; 
- Plataforma de colaboração: A ferramenta deve possuir mecanismos para interoperar 
com outros softwares para troca de dados a fim de criar um ambiente integrado de 
dados; 
- Gestão do conhecimento: a ferramenta deve estruturar o conhecimento do negócio 
para permitir a criação de novos processos e produtos, gerando um ambiente de 
aprendizado contínuo. 
 
Com todas essas funcionalidades, as empresas terão sucesso em suas decisões. 
Outra maneira de avaliação – e que hoje é bem utilizada – é desenvolver provas 
de conceitos (POC) com as ferramentas a fim de obter uma percepção melhor de 
usabilidade e desempenho. 
 
Conclusão 
 
O atual cenário do mercado mostra a importância das decisões nos negócios. A 
decisão é o "divisor de águas" entre o sucesso e o fracasso das iniciativas empresariais. 
Não são poucas as notícias de organizações que vieram a ruir depois de más decisões. 
Como também existem muitas que cresceram devido às decisões assertivas que foram 
conduzidas ao longo do tempo, proporcionando resultados satisfatórios. 
As empresas almejam informações com qualidade, otimização dos processos, 
assertividade nas decisões, insights valiosos, inteligência nos negócios, maior 
competitividade no mercado, inovação, alcance de metas e objetivos, enfim, 
resultados. Buscando sempre, principalmente, a alta aderência das soluções aos 
negócios. 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 30 
 
Dois fatores permeiam o processo decisório que um administrador/gestor 
encabeça. Ambos podem ser considerados as bases para acertar ou errar na decisão. 
São eles: a integridade das informações que estão sendo usadas para subsidiar 
objetiva e confiavelmente o processo decisório e a velocidade na identificação de 
oportunidades e ameaças provenientes dessas informações. O fator mais importante 
para a utilização da inteligência de negócios, porém, é que as metas a serem 
alcançadas por esse processo precisam estar alinhadas ao planejamento estratégico 
da empresa como forma de apoio às decisões e, em alguns casos, para realinhamento 
de eventuais desvios. 
O meio mais comum para a utilização desse conceito está apoiado em softwares 
que foram projetados para obter, guardar, analisar, prover acesso a dados e suportar 
a melhor decisão baseada em fatos. A grande maioria das ferramentas está apoiada 
nessa necessidade ou em sistemas de gestão (conhecidos por ERP) que já integram 
todas as informações das empresas. 
As vantagens que advêm da utilização dessas soluções têm a ver com o 
acesso à informação de qualidade que permita que as empresas conheçam melhor 
a sua realidade, quer seja interna, quer seja voltada para o exterior, permitindo-
lhes obter indicadores preciosos para melhorar o desempenho da sua atuação e a 
inovação tão necessária ao seu crescimento. 
As organizações que estão atrás de inteligência empresarial investem no 
processo de busca de informações com o objetivo de aumentar seus diferenciais 
competitivos, levando-as à tomada de decisão. Esse processo de busca da informação 
deve iniciar-se dentro da própria organização e também pode ser ajudado com 
pesquisas de marketing, mercado, negócio e concorrência. 
Hoje, as organizações podem contar com um mercado amplo de produtos na 
área de inteligência competitiva. Existem empresas no mercado especializadas em 
soluções de inteligência de negócios que permitem às organizações alinharem sua 
estratégia de negócio à sua execução utilizando como ponte a tecnologia da 
informação, que ajuda a impulsionar o processo de decisão por toda a organização e 
a oferecer inteligência quando os usuários precisarem. 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 31 
Finalizando, a gestão estratégica é alicerçada pelas dimensões agilidade, 
confiabilidade e segurança, que são outras vantagens adicionais da inteligência de 
negócios, garantindo a qualidade esperada que promova o aumento dacompetividade 
no mercado atuante. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS 32 
 
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