BI - Como deve ser - Ebook

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conteúdo deste livro digital por quaisquer que sejam os meios, sem a autorização 
prévia, por escrito, dos autores desta obra.
Nota: Esse livro é baseado, principalmente, em experiências dos autores em diversos 
projetos dos quais participaram. Os autores do livro não possuem qualquer vínculo 
com as empresas, produtos e pessoas que porventura foram citadas neste livro.
Oliveira, Grimaldo Lopes de
Oliveira, Diego Elias
 
 BI Como Deve Ser – O Guia Definitivo. Salvador, 2014.
 115f.
 
 Contém referências e Apêndices.
 1. Business Intelligence. 2. Data Warehouse. 3- 
Qualidade dos Dados. 4- Levantamento de Dados e Informações. 5- Ética 
do profissional de BI.
 ISBN: 978-85-917946-0-7
Licenciado para ROSIVALDO FERREIRA CORREA, E-mail: rosivaldocontrole@gmail.com, CPF: 37402706249
3BUSINESS INTELLIGENCE
AGRADECIMENTOS
Grimaldo Lopes de Oliveira
Gostaria de dedicar este livro àqueles que diretamente e indiretamente 
participaram desta construção. Aos meus colegas do primeiro projeto de BI 
em Cuiabá, árduas noites de dúvidas e soluções, aos amigos do projeto do BI 
do Maranhão amizade que nunca esquecerei. A minha equipe extremamente 
competente da PRODEB, que criaram tantos projetos vitoriosos para o 
cidadão da Bahia, contribuindo diariamente na lapidação do meu diamante 
bruto que era saber tudo sobre a área de Business Intelligence. Aos meus 
queridos pais Aderaldo e Maria Zélia, que sempre me incentivaram ao 
conhecimento e aos bons estudos. E para sempre as minhas joias raras, aos 
meus grandes amores Lucivalda (esposa) e Júlia (filha) sem vocês eu não teria 
conseguido inspiração para escrever sobre a minha vida profissional.
Diego Elias Oliveira
Agradeço primeiramente a Deus por permitir que esse sonho fosse 
concretizado. Sem a Sua benção nada seria possível. Sua luz iluminou 
meu caminho nessa jornada. Sou testemunha de que a fé realmente “move 
montanhas”. A Ele meu agradecimento maior.
Também dedico esta obra à minha amada esposa Fernanda que sempre 
acreditou e me apoiou durante minha trajetória profissional e pessoal. Com 
seu amor e cumplicidade me acompanhou nos momentos de conquistas e de 
dificuldades. Meu alicerce para enfrentar todos os desafios. Me sinto grato e 
abençoado por ter sua companhia e seu amor incondicional. 
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Aos meus filhos Felipe e Rafael, que apesar de ainda não terem nascidos, 
me fornecem motivação e inspiração para ir adiante e ultrapassar todos os 
obstáculos.
À minha mãe Laudicea que me educou através de seu amor, sendo a responsável 
pelo meu carácter e personalidade. Me ensinou através do maior exemplo de 
vida, Jesus, que podemos alcançar tudo na vida com ética, humildade, amor 
e respeito ao próximo. Sempre me fez acreditar, e hoje posso comprovar, que 
a determinação e empenho me fariam alcançar o sucesso.
Ao meu pai Elias por ser um dos responsáveis pelo homem que me tornei. 
Agradeço os seus conselhos e carinho, além do seu suor e trabalho que 
permitiram que eu pudesse sempre ter uma educação de qualidade.
Aos meus irmãos Tiago e Lucas pelo exemplo de determinação a qual me 
espelho e pela amizade que sempre pude contar. Por meio de suas palavras, 
me incentivam, influenciam e inspiram o meu modo de vida, baseadas 
na simplicidade e dignidade do espírito humano. Também pelo amor, 
companheirismo e pela união sincera que fortalece cada vez mais nossos 
laços fraternos.
Aos meus avós que com seus ensinamentos de vida tiveram grande influência 
na formação de minha índole e conduta como cidadão. Exemplos de 
humildade, singeleza e de fé em Deus.
A Grimaldo, que além de amigo, colega e parceiro neste livro, é um dos 
responsáveis pelo meu ingresso no mundo do Business Intelligence. Através 
de sua liderança exemplar, com postura confiável, ética e inspiradora, pude 
aprender e me encantar com a área, tendo assim, papel fundamental para a 
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minha formação profissional. Desenvolver esta obra, ao seu lado, foi uma 
grande honra para mim.
Agradeço também aos amigos, colegas, familiares, professores e àqueles que 
direta ou indiretamente contribuíram para a conquista de mais uma etapa 
em minha vida.
A todos vocês, meu muito obrigado!
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PREFÁCIO
A rápida expansão dos sistemas computacionais, cada vez mais inteligentes, 
aplicados às organizações de todos os tipos, vem gerando novas questões em 
gerenciamento da informação.
Uma primeira questão é de natureza operacional. O processo de 
informatização específico de cada organização incorpora ao ambiente 
computacional, de modo não necessariamente coordenado, e ao longo do 
tempo, partes dos processos e bases de dados convencionais existentes. Com 
isso, aumentam as necessidades de integração das informações dos vários 
sistemas, sem o que resultariam comprometidos os processos decisórios que 
requerem uma visão global do negócio.
Uma segunda questão é de natureza estratégica. Na medida em que as 
informações relevantes da organização passam a ser armazenadas e processadas 
em ambiente digital, tornam-se disponíveis para serem correlacionadas e 
analisadas interativamente, permitindo a geração de indicadores de enorme 
valor para a formulação e gestão da estratégia corporativa.
A moderna literatura e a experiência prática de muitas organizações 
sustentam que a abordagem da Business Intelligence (BI) constitui uma 
ferramenta conceitual essencial para lidar com essas questões, tanto no nível 
operacional quanto no nível estratégico. Por meio dessa abordagem, é possível 
estabelecer um contexto de organização e análise de informações de elevado 
valor para a gestão organizacional. A utilização sistemática e planejada do 
BI ultrapassa ainda esses resultados especificamente informacionais, pois 
desvela a necessidade de reestruturações e adequações dos processos e 
estruturas organizacionais.
Este livro, além de tratar de um tema que tem intenso interesse para a 
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gestão organizacional, traz um diferencial incomum na literatura técnica 
atual, pois aborda o BI com simplicidade e qualidade de comunicação, mas 
sem diminuir em nada o alto rigor conceitual e técnico indispensável a um 
tratamento profissional dos projetos nesta área.
Contribui, dessa forma, para superar as dificuldades inerentes a um dos 
maiores desafios para a moderna gestão das organizações: a integração 
das perspectivas dos gestores organizacionais e dos técnicos em sistemas. 
Na medida em que as organizações tornam-se, cada vez mais, complexos 
sistemas com dimensões humanas e computacionais, é cada vez mais 
importante o tratamento das questões organizacionais em uma linguagem e 
em um formato igualmente compreensível para gestores e técnicos.
Tratando as questões conceituais e metodológicas sempre relacionadas 
a contextos práticos de aplicação e uso, e utilizando linguagem precisa, 
clara e ilustrada, o livro presta um enorme serviço a esse precioso diálogo 
entre gestores e técnicos, em benefício da construção do diálogo e de uma 
visão convergente, capaz de enfrentar os desafios e explorar as enormes 
possibilidades do gerenciamento avançado da informação nas organizações.
Sérgio Hage Fialho
Professor,Doutor e Mestre em Administração
Líder Grupo de Pesquisa em Educação, Aprendizagem Organizacional e 
Inovação –UNIFACS/
LAUREATE INTERNATIONAL UNIVERSITIES
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9BUSINESS INTELLIGENCE
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO AO MUNDO DO 
BUSINESS INTELLIGENCE..........................................................................11
DEFINIÇÃO.............................................................................................................12
POR QUE UTILIZAR BI?........................................................................................14
PREMISSAS...............................................................................................................19
DADOS E INFORMAÇÃO......................................................................................22
ARQUITETURA DO BI...........................................................................................24
MITOS......................................................................................................................28
O PROFISSIONAL DE BI...............................................................................30
CAMINHOS À TRILHAR........................................................................................30
PERSPECTIVAS, PERFIL, FORMAÇÃO, CARREIRA E IDEAIS...........................35
A ÉTICA NO BI........................................................................................................38
O DATA WAREHOUSE....................................................................................41
O QUE É FATO? E DIMENSÃO?.............................................................................43
A MODELAGEM DO DATA WAREHOUSE..........................................................47
STAR SCHEMA...................................................................................................54
SNOW FLAKE....................................................................................................55
A ESTRUTURA DO DATA WAREHOUSE................................................57
CUBO..............................................................................................................57
OPERAÇÕES BÁSICAS DO DATA WAREHOUSE...............................................58
MÉTRICAS...........................................................................................................59
ADITIVAS..........................................................................................................60
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SEMI-ADITIVAS.................................................................................................61
 NÃO-ADITIVAS.................................................................................................61
CONSTRUINDO UMA SOLUÇÃO DE BI................................................62
MATRIZ DE NECESSIDADES................................................................................64
FONTES DE DADOS...............................................................................................69
ETL............................................................................................................................73
COISAS QUE FUNCIONAM X NÃO FUNCIONAM NO ETL ....................76
METADADOS..........................................................................................................91
DISCUSSÕES IMPORTANTES....................................................................97
FERRAMENTAS PROPRIETÁRIAS E GRATUITAS...............................................97
TENDÊNCIAS..................................................................................................101
BI NAS NUVENS....................................................................................................101
O BIG DATA...........................................................................................................104
AS CARACTERÍSTICAS DE UMA SOLUÇÃO BIG DATA.........................105
DIFERENÇAS ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA...............107
AS FACETAS DO BIG DATA...........................................................................109
MODISMO OU REALIDADE?........................................................................110
GLOSSÁRIO......................................................................................................113
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INTRODUÇÃO AO MUNDO DO BUSINESS 
INTELLIGENCE
Bem-vindo à era da informação! Afinal de contas, você está aqui, neste 
momento, exatamente por isso: IN-FOR-MA-ÇÃO. Estou certo? Vivemos 
atualmente em um mundo em que a informação é o bem mais valioso. Ela é 
a ponte para o conhecimento e a sabedoria. 
Até o início do século passado, empresas focavam na produção de bens 
materiais, e deles geravam seus lucros. O trabalho braçal era muito valorizado, 
e a quantidade de bens produzidos era o melhor indicador de que os negócios 
andavam bem. Qualidade e satisfação eram aspectos pouco relevantes.
Com o tempo, as tendências e padrões de consumo se tornavam fatores que 
geravam vantagem competitiva. A concorrência foi aumentando, a exigência 
dos consumidores crescendo e a informação tornou-se um dos principais 
alicerces para a decisão. 
Faltavam então metodologias e conceitos que delineassem, conceituassem 
e explicassem as formas de extrair essas informações e de como utilizá-las 
da melhor forma possível para agregar valor para o negócio. E é daí que, de 
muitos termos, surgiu um que particularmente nos interessa: o Business 
Intelligence (BI).
Atualmente, a emergência do conceito de Business Intelligence se explica pela 
crescente necessidade das empresas em serem mais ágeis, eficientes, eficazes 
e inteligentes. Tudo isso de forma rápida e precisa. 
A antiga reatividade das empresas, quando duravam dias ou semanas para 
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a obtenção de informações acerca de vendas, marketing ou mercado, já 
não é mais sustentável. Quem insistir nesse posicionamento está fadado ao 
fracasso. A globalização acelerada, na qual convivemos, exige apreciação e 
correção de ações nos negócios de maneira quase que imediata.
O embasamento através do feeling, apesar de ainda existente, tem seus dias 
contados. Já não é concebível que, no atual cenário mundial, executivos de 
corporações estipulem diretrizes através de achismos. Tais decisões podem 
custar o futuro dessas organizações. A intuição é subjetiva e passível de erros, 
necessitando de embasamento concreto e respaldado.
A obra BI Como Deve Ser foi inspirada na experiência de seus autores 
nos mais diversos desafios enfrentados no dia a dia dos projetos de Business 
Intelligence. Este livro contém os obstáculos e problemas pouco citados na 
literatura convencional, além de mostrar, de forma prática, a aplicação de 
diversos conceitos e a implementação de uma solução de BI do início ao fim.
A seguir, veremos mais sobre esse universo chamado BI (pronuncia-se bi-ai).
DEFINIÇÃO
Ultimamente, muito tem se falado sobre Business Intelligence. Às vezes, 
algumas definições divergem tanto que é normal a confusão do conceito 
entre as pessoas, incluindo até mesmo profissionais da área. São diversas 
empresas de tecnologia que redefinem BI a todo instante para torná-lo algo 
lucrativo para seus negócios.
Mas, para você, o que seria o BI? Um programa de computador, uma 
tecnologia de mercado? Pois lhe digo de forma simples e direta: BI é um 
conceito abstrato, onde estão envolvidas técnicas e ferramentas que 
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permitem a organização e análise dasinformações que suportam a 
tomada de decisão. O conceito descreve as habilidades das corporações para 
aceder a dados e explorar informações, analisá-las e desenvolver percepções e 
entendimentos a respeito do seu negócio, o que lhes permite incrementar e 
tornar mais pautada em informações a necessária tomada de decisão.
O termo do Business Intelligence foi criado, na década de 1980, pelo Gartner 
Group que hoje o define como “um termo genérico que inclui aplicações, 
infraestrutura, ferramentas e melhores práticas que permitem o acesso e 
análise de informações para melhorar e otimizar decisões e desempenho.”
Mas o certo é que o BI vai muito além das definições, pois se trata de algo 
que dificilmente podemos limitar. Não é algo concreto, tangível. É algo que 
se percebe através do valor agregado e do conhecimento adquirido, ao invés 
de um simples conceito “fabricado”.
O BI engloba processos, pessoas, culturas, gestão da informação, negócios e 
muitos outros aspectos. O importante é entender que o propósito é simples e 
possui grande importância estratégica para os negócios. Sua implementação, 
esta sim, requer um projeto bem planejado e elaborado.
No final das contas, o BI tem a intenção de transformar o dado bruto e sem 
organização em informações decisivas e valiosas para as organizações. Essa é 
a visão macro da definição do Business Intelligence. 
No decorrer desse livro, será desvelada para você, leitor, a essência do BI, 
seus objetivos e a construção dessa poderosa solução do início ao fim.
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POR QUE UTILIZAR BI?
O sistema de BI é um poderosíssimo recurso para medir os resultados do 
negócio. Como diria Peter Drucker, “se você não pode medir, você não pode 
gerenciar”, o que, de fato, é a mais pura verdade. Não podemos inferir de 
forma precisa se não conseguirmos ao menos conceber, medir e avaliar 
indicadores, não é verdade?
O BI é um recurso de gestão relativamente pouco utilizado pelas empresas, 
pois estas desconhecem o grande potencial que a solução proporciona. Além 
disso, o BI auxilia o progresso empresarial, sugerindo uma cultura inovadora 
e proativa, que conduz a uma reestruturação de processos organizacionais, 
garantindo assim uma maior profissionalização das pessoas envolvidas.
Mas, então o que torna o BI pouco utilizado nas empresas hoje em dia? 
Cito aqui dois dos principais problemas: barreira cultural e falta de visão 
estratégica.
●	 Barreira cultural
Muitos gestores ainda se incomodam com a ideia de ter que mudar 
as antigas maneiras de gerenciamento e preferem seguir os próprios 
“instintos” e comandar através de achismos e intuições. Outros ainda 
estão enraizados a antigas formas de analisar seus negócios através 
das temíveis planilhas eletrônicas, que “formaram e formataram” as 
mentes dos gestores de negócios pela crescente facilidade do “faça 
você mesmo na sua máquina”, mas esqueceram que a pulverização 
de planilhas nos Hard Disks iria lhes causar grandes problemas para 
consolidá-las e gerenciá-las. Alguns têm receio de que o BI seja seu 
substituto, e se fixam tanto nisso, que esquecem que o BI é apenas 
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um fio condutor para os negócios e deixam de se capacitar para a 
nova realidade desse novo mercado tão dinâmico. Isso se chama 
comodismo.
●	 Falta de visão estratégica
Algumas empresas ainda não vislumbraram os benefícios ou 
acreditam que BI é coisa do estrangeiro, de puro modismo. Certa 
vez, um gestor de uma grande empresa acreditava que BI era “coisa 
de gringo”. Mas, como veremos, existem muitos mitos relacionados 
ao BI, e certamente esse gestor acreditava que o BI seria apenas um 
software e não um conceito muito mais abrangente. 
Hoje chamo de “gringo” todos aqueles gestores que não acreditam no BI 
apenas por comodismo ou pela falta de visão. Ser “gringo” é muito crítico 
nas empresas hoje em dia. É considerado um ponto fraco, que pode acarretar 
em perdas inestimáveis para a organização, inclusive sua extinção. Por isso, 
peço a você, querido leitor, não seja um “gringo”! 
Aproveito para fazer um parêntese: Deixo claro que não tenho preconceito algum 
contra os estrangeiros, muito pelo contrário. O termo “gringo”, utilizado pelo 
gestor, trata da analogia de que grande parte das novidades surgem no exterior 
e nem sempre se adaptam ao nosso cotidiano. Utilizo aqui “gringo” apenas pela 
associação espontânea devido a utilização do termo por um gestor em referência 
ao BI. 
Alguém pode estar se questionando: “Esse cara ainda não me falou porque 
que devo investir em BI.” Até aqui, muitos já conseguiram visualizar 
enormes oportunidades, vantagens e benefícios, mesmo sem se falar muito. 
Essas são pessoas que já conheciam ou já conseguiram entender o verdadeiro 
potencial através do conceito. Gostaria, antes, que fossem desmistificados 
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vários conceitos e apresentadas as diversas definições que possuímos em BI, 
para então listar mais alguns motivos para adotarmos o BI profissionalmente 
no nosso dia a dia. E já irei dizer, seja paciente. 
Os motivos seguem em duas perspectivas: a da empresa e a do profissional. 
A empresa visa essencialmente o lucro, e esse é seu objetivo principal. Já 
o profissional busca, além de boa remuneração, trabalhar em algo que 
realmente lhe traga satisfação. Veremos os dois.
Primeiramente, é bom listar os benefícios para as empresas. Abaixo, segue 
uma tabela com a listagem das vantagens e suas respectivas justificativas:
EMPRESAS
BENEFÍCIOS JUSTIFICATIVA
Tomada de decisão de 
forma mais pautada
Com o BI, as organizações possuem em 
mãos as informações necessárias para a 
tomada de decisão de forma mais precisa. 
Minimização de riscos
De forma indireta, a eficiente e eficaz 
maneira de se tomar decisões com o BI 
permite a minimizações de riscos inerentes 
aos negócios e core business das empresas.
Utilização de 
acontecimentos ao invés 
de achismos
No BI existem fatos ocorridos. Não há 
margem para uso de suposições e feelings 
de gestores. A verdade está a um clique de 
distância.
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17BUSINESS INTELLIGENCE
Velocidade nas repostas
Uma das grandes vantagens em uma 
solução BI é a rapidez com que obtemos 
as informações necessárias. Sistemas BI são 
modelados para serem ágeis à medida que 
são requisitados pelos usuários.
Previsão através das 
tendências
Com as informações do BI, podemos traçar 
padrões e verificar tendências para o futuro. 
Desta forma, pode-se antecipar aos possíveis 
acontecimentos.
Diminuição de custos
O BI permite a diminuição de custos em 
diversos aspectos. Pode-se diminuir custos 
com a menor complexidade de trabalhar 
com dados e informações empresariais, além 
das análises do BI poderem informar onde 
os custos devem ser otimizados, gerando 
efetividade nos gastos e, consequentemente, 
redução de custos inadequados. 
Aumento dos lucros
Com o BI, podemos antecipar a 
concorrência e nos preparar para as rápidas 
mudanças do mercado de forma mais eficaz. 
Acompanhamento de vendas, a tomada 
eficiente de decisões e todos os itens acima 
relacionados visam direta (e indiretamente) 
à progressão dos lucros.
Agora, seguem os benefícios para os profissionais da área, ou os que ainda 
pensam em ingressar:
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18 BUSINESS INTELLIGENCE
PROFISSIONAIS
BENEFÍCIOS JUSTIFICATIVA
UMA DAS ÁREAS 
MAIS VALORIZADAS 
DO MOMENTO
Os headhunters estão sedentos por um bom 
profissional da área de BI. Várias propostas 
são feitas, com salários altíssimos, todos os 
dias em busca destas pessoas.
ESCASSEZ DE MÃO--DE-OBRA
É a lei da procura e da oferta. Altos salários 
são oferecidos, devido também à escassez 
de mão-de-obra qualificada na área. Logo, 
o profissional dessa área tende a ser muito 
valorizado no mercado.
ALTA REMUNERAÇÃO
Como citado antes, a alta remuneração é 
um grande atrativo na área. Profissionais 
iniciantes na área já recebem ao equivalen-
te ao nível intermediário e sênior de outras 
áreas. 
MULTIDISCIPLINARI-
DADE
Aos que se interessam em respirar novos 
ares, o BI permite ao profissional se integrar 
em diversas áreas. Recursos humanos, 
financeiro, contabilidade, estatística, 
marketing etc. Os gestores não querem mais 
apenas o técnico na construção da solução BI 
e sim um verdadeiro analista de BI, aquele 
que poderá ajudá-lo a entender o próprio 
negócio. Pode parecer estranho, mas é o que 
acontece e torna este profissional ainda mais 
escasso e tão valorizado.
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19BUSINESS INTELLIGENCE
Vivenciei inúmeras implantações de BI em diversas empresas. Posso garantir 
que nenhuma empresa que estabeleceu o BI teve prejuízo ou arrependimentos. 
Pode parecer exagero, mas não é. Aliás, muitas dessas empresas conseguiram 
retorno sobre o investimento no primeiro mês de uso, quando conseguiram 
analisar problemas gravíssimos de custos que não seriam percebidos sem a 
solução. 
Muitas vezes, o profissional de BI é disputado e muito visado. Em diversas 
reuniões gerenciais, seu nome é citado como a chave para as dificuldades 
de busca por informações na organização. Sem dúvida, é um profissional 
estratégico. Por isso a grande disputa no mercado para obtenção desse 
especialista.
Posso dizer que, de todos os benefícios relacionados com a área, um 
particularmente considero o mais importante: a satisfação (Achou que eu 
iria dizer dinheiro, não é mesmo? ). A remuneração é um fator importante, 
admito, mas na vida não há nada melhor do que trabalhar naquilo que você 
ama. E eu amo o que faço. Como diria Confúcio: “Escolha um trabalho que 
você ame e nunca terá que trabalhar um único dia em sua vida.” 
PREMISSAS
São muitas as perguntas para aqueles que desejam implantar BI. Dúvidas 
e questionamentos que pairam sobre a cabeça do gestor e que podem ser 
decisivos no êxito da solução. Uma dessas perguntas é justamente o que é 
necessário para ter sucesso em um projeto de BI. Quais são as premissas para 
se produzir um BI efetivo? Vejamos:
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20 BUSINESS INTELLIGENCE
●	 Identificar os stakeholders 
Antes de qualquer coisa, precisamos identificar nossos interessados. 
Isso inclui patrocinador, usuários, setor de TI, a área de negócios etc. 
Precisamos conhecê-los antes de iniciar. Isso nos permitirá a criação 
de diretrizes para o projeto. E o mais importante: identificando os 
stakeholders será possível planejar a comunicação, melhorando assim 
as relações e a participação de todos, minimizando assim os “ruídos”. 
●	 Envolver os usuários
Quando falamos de “envolver usuários”, estamos falando de mobilizá-
los desde o começo do projeto. A participação e feedbacks são de 
enorme importância para o sucesso do projeto do BI. Eles precisam 
estar “próximos” do projeto para perceberem o valor que a solução 
promoverá à organização. São os usuários que possibilitarão que o 
sistema de BI obtenha fôlego para se propagar em toda empresa.
●	 Levantar todos os indicadores
Para garantir que o projeto não terá nenhum indicador omitido, 
precisamos prestar muita atenção nessa etapa. O custo de inclusão 
de um novo requisito pode ser muito alto se percebido tardiamente. 
Então, precisamos definir bem o escopo de todos os indicadores e 
métricas necessários para evitarmos “surpresas” ao final do projeto 
de BI.
●	 Mapear as fontes dos dados corretamente
A etapa de mapeamento da origem dos dados é muito importante. 
Como é uma fase que ocorre antes do início propriamente dito do 
desenvolvimento do sistema BI, é uma parte crítica do processo. Como 
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21BUSINESS INTELLIGENCE
sabemos, o custo de alteração no projeto cresce exponencialmente 
com o passar do tempo. Então, se detectarmos, por exemplo, um 
erro no mapeamento na homologação do projeto, o custo para a 
alteração é altíssimo já que deveremos rever várias etapas. Caro leitor, 
já participei de projetos onde o erro em um dos mapeamentos foi 
detectado posteriormente. Pense em uma dor de cabeça...
●	 Escolher a ferramenta adequada
As organizações possuem realidades diferentes. Então, uma 
ferramenta que é boa pra uma empresa não significa ser a melhor 
para outra. Não há um padrão genérico a ser observado em uma 
ferramenta BI que seja regra para todas as empresas. Cada uma possui 
necessidades distintas. Devem ser analisados os recursos e custos 
referentes à ferramenta para então avaliar a relação custo x benefício 
para a organização. Este fator deve ser considerado no início do 
projeto, pois é crítico para o seu sucesso. Sem esta análise, corre-
se o risco de ter o projeto inviabilizado devido, principalmente, ao 
custo. Deve ser analisado também o perfil dos usuários para escolher 
a ferramenta que melhor se adeque a organização, melhorando assim 
a adesão. Existem inúmeras ferramentas no mercado, algumas até 
gratuitas, que devem ser prospectadas. 
●	 Apoio da alta gestão
Sem o apoio da alta gestão é quase certo o insucesso do projeto. 
Antes de tudo, devemos conseguir o patrocínio da maior hierarquia 
da empresa, mostrando os benefícios que não serão possíveis obter 
sem o BI. Com o apoio, a barreira cultural será minimizada e todos 
os envolvidos verão o projeto como algo realmente importante para 
organização, já que a alta gestão comprou a “ideia”. Veja bem, caro 
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22 BUSINESS INTELLIGENCE
leitor, não estou dizendo que é impossível o desenvolvimento sem 
este apoio, mas acredito que você conhece o ditado “matar um 
leão por dia”. Pois bem, ele se aplica bem na possibilidade de você 
querer levar isso sozinho. E, se a empresa for um local de vaidades, 
esqueça. Você dificilmente obterá adesão, mesmo com a solução 
100% concluída. Mesmo sendo excepcional o benefício da solução, 
obtenha esse apoio. Se os gestores são “gringos” ou céticos demais, 
tente exemplificar através de casos de sucessos com o antes e o depois. 
Talvez esta seja a maior barreira para a implantação do BI. Por isso, 
não negligencie esse fator. 
Essas premissas conduzem a uma grande possibilidade de sucesso na 
implantação da solução de Business Intelligence. Sucesso que fará com que 
as organizações aumentem os lucros, reduzam os custos operacionais e 
melhorem a tomada de decisão. São aspectos que podem ser decisivos para 
o êxito nos negócios.
DADOS E INFORMAÇÃO
Ouvimos muito sobre dados e informação no nosso dia a dia. Mas, sabemos 
qual a real diferença entre esses dois termos? Em um primeiro momento, 
podemos até achar que são a mesma coisa, pensar que os conceitos são 
idênticos. Mas, veremos que não é bem assim.
Ambos são o alicerce para a construção do conhecimento. Sem dados e, 
consequentemente, informação isto seria impossível. Mas, afinal, qual seria 
a diferença então?
O dado não possui significado relevante e não conduz a nenhuma 
compreensão. Representa algo que não tem sentido a princípio. Portanto, 
não tem valor algum para embasar conclusões, muito menos respaldar 
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decisões. 
A informação é a ordenação e organização dos dados de forma a 
transmitir significado e compreensão dentro de um determinado contexto. 
Seria o conjunto ou consolidação dos dados de forma a fundamentar o 
conhecimento.
Quanto mais nos distanciamosdos dados,  maior é a abstração, como 
mostrado na figura abaixo:
Tem algum significado para você os dados acima? Eles convergem para 
alguma conclusão? Mas, se eu disser: “A CASA AZUL É GRANDE”. Pronto. 
Agora sim, obtivemos uma informação na organização desses dados.
Podemos tirar alguma informação desse dado? Alguém pode até pré-
conceituar: “AH! MAS  MANGA  É UMA FRUTA”. Mas, quem pode 
afirmar? Ninguém! O dado no exemplo pode, por ventura, estar ligado à 
informação de que “A MANGA DA CAMISA É CURTA”.
Perceba que o que muda de um conceito para outro é o nível de abstração. 
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Dado é o menor nível de abstração da informação, sendo o fato em sua 
forma primária. Os dados geram informação que, por sua vez,  fornece o 
conhecimento. 
Contudo, o que isso tem a ver com BI? Tem alguma correlação? Claro! 
No BI, por exemplo, temos o intuito de visualizar informações para 
adquirir o conhecimento necessário para a tomada de decisão. O BI tem 
justamente esse propósito, o de aumentar o nível de abstração dos dados 
para fornecer  informações relevantes à organização. É muito importante 
que tenhamos esses conceitos bem claros. O BI permite tirar o dado de 
sua forma estática para um estado dinâmico, permitindo o cruzamento e 
relacionamento de informações necessárias para a geração do conhecimento. 
E esse é o grande desafio!
As empresas, hoje em dia, têm exatamente essa  preocupação com a 
informação. Onde antigamente necessitavam de dados, hoje a inquietação é 
pela transformação da grande quantidade de dados existentes em informação 
decisiva. Ela será o grande subsídio dos gestores, que obtém o conhecimento 
através da noção sobre  as informações,  possibilitando assim a tomada de 
decisão de forma mais pautada.
Os conceitos  são um pouco confusos, pois a  subjetividade é inerente 
à avaliação do limiar dessas abstrações. Quanto maior for a abstração, mais 
complicada é a compreensão.
ARQUITETURA DO BI
Caro leitor, vamos entender ainda mais como funciona o BI? Vamos montar 
o quebra-cabeça para consolidarmos melhor os conceitos vistos. Entendendo 
o processo, poderemos ter uma melhor referência do trabalho realizado para 
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a concepção de uma solução de Business Intelligence. Vamos entender como 
é arquitetada toda essa estrutura e compreender as atividades do processo.
Então, vamos lá! Primeiramente, vamos ter em mente a visão macro do 
processo. Esse é o primeiro passo para enxergar a solução como um todo. 
Abaixo, ilustro como é essa visão em uma estrutura macro de processos:
Agora vamos entender, passo a passo, o diagrama acima. 
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A primeira atividade é a Mobilização dos stakeholders. Este é o pontapé 
inicial. Precisamos, nesta atividade, identificar as pessoas importantes e 
necessárias para o andamento do projeto de BI. Sem as pessoas certas, o 
projeto precariamente se iniciará. Essa é a chave para dar a partida. Incluo 
na mobilização, como participantes dessa etapa, a alta gestão. Devemos 
mobilizá-la e mostrar-lhe a importância do Business Intelligence como 
sistema de apoio à gestão. Em sequência, identificamos e convocamos as 
outras pessoas fundamentais para o processo.
Concluída a etapa de identificação e mobilização das partes interessadas, 
iniciamos a atividade de Levantamento das necessidades. Essa é uma 
das etapas mais importantes e críticas para o processo do BI. Aqui, serão 
levantados (junto com as pessoas chaves) todos os indicadores necessários, 
como também as métricas e descritivos que irão existir dentro da solução. 
Então, se não tivermos gestores com visão sistêmica e bem consolidada do 
negócio, não serão levantados indicadores de qualidade. Nessa etapa, não 
nos preocupamos em como os dados serão fornecidos e sua localização. 
Deixamos os participantes criar uma “lista dos desejos” e só na próxima 
atividade nos preocuparemos com a existência ou não dos dados. A saída dessa 
atividade é a geração de um documento chamado “Matriz de Necessidades” 
que detalharemos posteriormente.
A etapa de Mapeamento das fontes dos dados é a responsável por identificar 
e mapear os dados que serão a entrada para as informações e indicadores 
almejados. Aqui, todos os caminhos aos dados são mapeados, de forma 
que fique clara a localização, possibilitando assim a futura extração. A saída 
resultante dessa atividade é o documento intitulado “Fonte dos dados” que 
também será analisado a fundo nos tópicos seguintes. 
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O próximo passo é a execução. Na atividade Construção da solução BI é 
onde efetivamente é desenvolvido o sistema de BI. Todo o levantamento e 
mapeamento agora é conduzido para a consolidação dos dados em informações 
estratégicas. É onde normalmente é feita a modelagem multidimensional 
(dimensional), o processo de ETL (extração, transformação e carga) que 
contribuirá com o armazenado dos dados na base consolidada do Data 
Warehouse. Além disso, é feita a integração com a ferramenta de visualização 
dos dados que os usuários utilizarão. Sem dúvida, é a maior e mais complexa 
etapa do BI.
Por fim, é feita a Disponibilização aos usuários finais. Nesta atividade, 
é feito um grande trabalho de capacitação e envolvimento dos usuários, 
desde a conscientização do uso correto da informação até a definição dos 
níveis de permissão que cada um terá. Ao final, os usuários terão condições 
de interagir com a interface da ferramenta, e ajudarão cada vez mais no 
melhoramento contínuo para que a solução sempre reflita as necessidades 
informacionais da organização.
Todo o processo tem por única e exclusiva finalidade a consolidação dos 
dados para a disponibilização ao usuário, possibilitando, dessa forma, a 
tomada de decisão. A figura abaixo demonstra isso:
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MITOS
Muitas vezes nos deparamos com dúvidas relacionadas ao conceito de BI. 
São confusões aceitáveis, pois normalmente o ser humano possui restrições 
para conceber coisas novas, como um novo paradigma ou algo não concreto. 
Para piorar, são várias as definições encontradas para BI no mercado, livros e 
Internet. Como não encontramos nada homogêneo referente ao assunto nos 
deparamos com isso: dúvidas! 
Como falei anteriormente, o BI é um processo que reúne um conjunto de 
técnicas e ferramentas que tem um objetivo simples, que nada mais é que a 
transformação dos dados em informação decisiva. Como informação não é 
algo tangível, talvez surja essa dificuldade momentânea para a compreensão 
do termo. Mas quero deixar claro que todas essas dúvidas são normais. Até 
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porque, existem muitos vendedores de ferramentas de BI no mercado, não 
é verdade? 
O importante para o fácil entendimento é eliminar inicialmente os mitos 
que encontramos no nosso dia a dia. Abaixo, listei alguns dos principais 
itens que desconsideramos ao se falar em BI:
●	 BI não é um programa ou ferramenta específica 
Programas e ferramentas podem ser considerados uma parte do todo 
que é o Business Intelligence, mas não o contrário.
●	 BI não é uma tecnologia 
O BI é constituído por um conjunto de tecnologias, como o Data 
Warehouse (DW), Data Mining, ETL, Data Mart, entre outros. O 
DW, por exemplo, é a tecnologia mais comum para a criação de uma 
solução de BI, pois é a base que armazena todos os dados que serão 
utilizados pelos gestores de negócios para a tomada de decisão. Mas 
BI não se limitaapenas ao DW.
●	 BI não é ERP 
Pelos mesmos motivos dos citados no primeiro item, o ERP não é 
BI. Contudo, trata-se de uma das melhores fontes para a extração de 
dados para a construção de BI nas organizações.
●	 BI não é um sistema pronto 
O BI requer um complexo processo de levantamento de dados e 
informações contextualizadas aos negócios em questão. O BI é 
moldado às necessidades intrínsecas da organização específica. 
Portanto, BI nunca poderá “nascer pronto”.
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●	 BI não é planilha 
Deparo-me muitas vezes com pessoas que dizem ter BI em planilhas 
Excel (planilha eletrônica criada pela empresa Microsoft). De 
fato, eles podem até tirar informações das planilhas, mas o que as 
impede de ser um BI é justamente o alto grau de inexatidão das 
informações, pouca confiabilidade (já que permitem alterações), a 
descentralização e a falta de precisão para a tomada de decisões. O 
Excel não se encaixa nas diretrizes básicas que um sistema BI requer, 
tanto na questão de velocidade, como também na capacidade de 
armazenamento, não volatilidade e precisão dos dados. Aliás, o Excel 
não só é ineficiente para os dias de hoje, como também se trata de 
um modo primitivo de gerenciar as informações que, cada dia mais, 
necessitam de mobilidade, agilidade e dinamismo. A complexidade 
atual exige tecnologias adequadas e não planilhas estáticas sem 
inteligência necessária para o auxílio à tomada decisão.
Enfim, quero mostrar aqui que, em se tratando de BI, não existe solução 
milagrosa. Aliás, não existe mágica em nada na vida. Então, temos que ficar 
atentos ao que é dito e vendido por aí.
O PROFISSIONAL DE BI
CAMINHOS À TRILHAR
São muitas as atribuições de um profissional de BI, principalmente as 
atribuições que não são inerentes a sua atividade e que vão sendo agregadas 
por falta de interação de outros profissionais com o mundo BI. Destaco 
inicialmente o que o profissional de BI deve fazer e depois descrevo as 
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atividades agregadas. Você que deseja se tornar um analista desta área 
nunca poderá deixar de lado o chamado “amor aos dados”. Parece meio 
piegas, mas é a pura verdade. Durante muitos anos, o meu pensamento 
foi o de trabalhar com algo que envolvesse o uso de dados. Aí, parti para 
trabalhar inicialmente com estatística, por pensar que não há área melhor 
para entender dados, você não concorda? Mas a estatística tradicional sem 
foco no resultado imediato, aquela coisa de pesquisa, amostra, incomodava. 
Como utilizar o conhecimento matemático em algo que fosse dinâmico? 
Vi que, para trabalhar com BI, iria enfrentar desafios variados nas grandes 
empresas, aquelas estruturas enormes. E como eu iria resolver isso?
Então, procurei me especializar em banco de dados. Não tinha alternativa. 
Para ficar firme no mercado, é preciso entender de banco de dados. Vi 
que isso é fundamental e imprescindível para o profissional da área, então, 
inicialmente alinhei:
Bem, esta receita funciona, mas faltavam alguns ingredientes. O principal 
estava ali: gostar de trabalhar com dados. Como me disse um diretor uma 
vez “... rapazes, torturem os dados”. Calma! Não seremos tão cruéis. Então 
você já sabe. Inicialmente, tenha uma boa base em todos os tipos de banco de 
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dados, se possível mesclando proprietários e livres, mas isso é fundamental! 
Depois, leve a sério a história de amar os dados, pois você irá gerar relatórios, 
gráficos, mapas, indicadores e entregar na mão do gestor para que tome uma 
decisão sobre os rumos da empresa. Então, como você faz parte da decisão 
e entregar dados incorretos para uma decisão é suicídio coletivo (seu e dos 
gestores), não fique desconfortável ao falar a um gestor “Olha, estes dados 
não estão confiáveis, não posso colocar no BI”. Você estará fazendo um bem 
não só para ele como a toda organização.
O próximo passo, ciente que você conhece banco de dados, é aprender a 
modelagem multidimensional ou dimensional de uma estrutura de DW. 
Esta modelagem é fundamental, não pode ser ignorada e sem ela seu desejo 
de tornar-se analista de BI ou analista de DW foi por água a baixo! Não é 
uma modelagem tradicional de banco de dados relacional. Você tem que 
aprender as técnicas de como se cria uma base multidimensional. Então, 
trilhe este caminho, procure na Universidade um professor de banco de 
dados que conheça, ou discuta nos grupos na internet e sites. Você verá 
que sem este conhecimento você não avança. Assim que você tenha passado 
pelos pré-requisitos acima e já tenha criado algum projeto na área utilizando 
modelagem dimensional, então é necessário tomar alguns cuidados na hora 
de popular esta base, vejamos:
1. Levantamento de Requisitos: Você só deve trabalhar com os 
campos dos seus sistemas legados que farão parte do seu Data 
Warehouse e que o gestor utilizará nas consultas da sua ferramenta 
OLAP. Devemos fazer o mapeamento dos dados referenciando onde 
estão localizados nas tabelas do banco de dados relacional, alvo 
da construção do seu DW, mas você tem que entender disso, de 
levantamento de requisitos. Aqui no nosso caso, levantamento de 
campos que comporão o seu projeto de BI.
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2. Qualidade dos Dados: Na minha concepção, esta é uma das mais 
importantes áreas a serem trabalhadas na construção de um projeto 
de BI. Sem qualidade dos dados, tudo, exatamente tudo que você 
venha a construir não terá sentido, pois as decisões serão tomadas em 
uma base de dados inconsistentes. Você deverá, a todo momento, 
preocupar-se com a cópia dos seus dados do seu sistema de origem 
para o seu banco de dados dimensional. Quando eu digo qualidade 
dos dados, preocupe-se com o propósito de: 
a. Padronização das Informações: Coisa muito comum, 
quando tratamos da união de diversas bases que comporão o 
DW. Por exemplo, vamos citar o campo “estado civil”, que 
pode estar definido de diversas formas na sua base de dados 
operacional.
Caso você necessite utilizar as duas tabelas, que são de banco 
de dados diferentes, na construção do seu projeto de DW, 
você necessitará padronizar, ou seja, decidir qual das duas 
nomenclaturas será acatada. Isso você realizará na etapa de 
ETL do seu projeto, ficando a seu critério, se será na camada 
de staging, ou na camada das dimensões. É preferencial que 
seja na camada de dimensões.
b. Limpeza dos Dados: Preocupe-se com isso e muito! Este é 
dos problemas mais comuns e que mais afligem os analistas 
de DW, porque muitos sistemas têm tabelas com campos 
abertos e não categorizados, onde a entrada de dados não 
obedece uma tabela de domínio que facilite a escolha dos 
descritivos pelos usuários. Um dos exemplos mais comuns 
são as tabelas de município. Geralmente, nos formulários de 
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entrada dos sistemas, o usuário digita o nome da cidade ao 
invés de escolher em uma tabela do sistema. Recordo ainda 
das inúmeras vezes que vimos a nossa linda cidade de São 
Salvador – Bahia escrita como: “Salvidor”, “SSA”, “Salavador” 
e assim sucessivamente. Então, cuidado com isso. Outra dica 
são os campos nulos e vazios. Neste caso, sempre coloque o 
descritivo “INFORMAÇÃO INEXISTENTE” em qualquer 
campo descritivo da sua dimensão, quando você identificar 
um campo que esteja nulo ou vazio no transporte do seu 
sistema de origem para o DW. 
O próximo passo é, se possível, entender de gestão de dados. Existem 
inúmeros frameworks que tratam do assunto (IBM, DAMA, dentre outros), 
que criaram padrões para entrada eretirada dos dados dos sistemas legados 
das empresas. Nestas estruturas, há o uso dos chamados “dados mestres”, 
os dados com grande importância dentro da empresa, que possuem um 
controle de acesso, inserções, atualizações e mudanças acompanhados por 
um comitê gestor dos dados, os chamados “curadores dos dados”. O comitê 
é responsável por manter e aplicar as regras necessárias no consumo destes 
dados pela empresa e seus usuários. A existência de profissionais na sua 
empresa que façam este tipo de trabalho, com certeza, vai facilitar muito a 
sua vida na construção do seu projeto de BI/DW.
Agora, vamos falar dos conceitos e conteúdos que devem ser agregados por 
você, mesmo não fazendo parte do seu dia a dia. Inicialmente, quando já 
estávamos com muitos projetos de BI, observamos que era necessário fazer 
um pouco o papel de DBA, aquele profissional que cuida da manutenção 
do banco de dados. Estude blocagem de um banco de dados (tamanho do 
bloco, bloco de memória), tablespace, tamanho do registro em uma tabela do 
banco dimensional, entre outros aspectos, pois isso influencia diretamente 
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no fluxo e carregamento dos dados para o DW. O problema está no 
conhecimento agregado que os DBAs terão que adquirir sobre modelagem 
multidimensional e que você já possui, ficando muito mais fácil que você 
agregue conhecimento sobre a área deles e aplique este conhecimento 
no seu projeto. Enfim, seja bem-vindo ao clube dos conceitos de outros 
profissionais que você terá que agregar ao seu trabalho na construção de um 
Data Warehouse dentro de um projeto de BI.
É isso. Não tem mágica e sim muito trabalho e busca constante de 
conhecimento, para que você se torne um ótimo profissional. O que importa 
é dar o primeiro passo e isso você já está fazendo, buscando conhecimento 
sobre como fazer as coisas certas. Agora, contradizendo os comerciais de 
cervejas que informam “beba com moderação”, pode ficar embriagado com 
o assunto que você não será penalizado. 
PERSPECTIVAS, PERFIL, FORMAÇÃO, CARREIRA E IDEAIS
Mas o conhecimento técnico por si só é suficiente? O que, além disso, 
devemos almejar? Como é a carreira e a perspectiva de um profissional de 
Business Intelligence? O que devemos crer e ter em mente para crescermos 
cada dia mais nessa área?
Muitas pessoas me perguntam sobre a carreira de um profissional de 
Business Intelligence. Perguntas do tipo “Como começar na área de BI?”, 
“Qual certificação devo realizar?”, “Quais os pré-requisitos para ingressar na 
área?”. Essas perguntas são interessantes pelo fato de não serem tão fáceis de 
responder, nem mesmo por alguém que já é profissional da área, e você vai 
entender o porquê.
O profissional de BI possui formação mista. Esse é um ponto muito 
importante. Engana-se quem acha que este precisa apenas de entendimento 
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tecnológico ou de sistemas. Na verdade, o profissional necessita, além dessas 
características, conhecimento em negócios. Isso mesmo, negócios! Seria como 
mesclar TI e gestão em um ponto único. É importantíssimo conhecimentos 
básicos de finanças e contábil, pois provavelmente você irá se deparar com 
esses assuntos.
A visão de processos e gestão ajuda, e muito também, no entendimento da 
solução, tanto no desenvolvimento como na utilização. Possibilita a mediação 
de possíveis conflitos e impasses durante a implementação na organização, 
como também no desenvolvimento e interpretação das análises.
Talvez esteja aí o motivo de alguns não se aventurarem nessa empreitada. 
A aversão de alguns profissionais da área de TI a negócios torna o Business 
Intelligence não desejado por muitos.
É importante salientar que esta seria a formação desejável de um profissional 
de BI, não a obrigatória. Temos que lembrar que existem vários níveis na 
construção de uma carreira sólida, não só no BI, mas em qualquer área. São 
diversas etapas a percorrer na consolidação do conhecimento do profissional 
de BI “completo”.
Aos interessados em ingressar nesta área, digo que além da vontade, 
entusiasmo, foco, paciência, determinação, dedicação, ética, vontade de 
aprender e persistência, são necessários mais alguns pontos: 
●	 Conciliar teoria e prática: A verdadeira aprendizagem se dá na junção 
desses dos pilares do conhecimento;
●	 Conhecer as ferramentas, tecnologias e métodos disponíveis: a sintonia 
com o mercado ajuda a estar envolvido com as inovações para a área, 
além de ser um diferencial competitivo;
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●	 Estudar profundamente o Data Warehouse e sua modelagem 
multidimensional através das grandes referências bibliográficas: O DW 
é um dos grandes alicerces que está por trás do Business Intelligence. Por 
isso a extrema importância do conhecimento deste assunto;
●	 Boa base em matemática, raciocínio lógico e estatística: Pode parecer 
redundante ou até sem importância, mas, além de facilitar a análise das 
informações, o profissional com essas características tem facilidade em 
resolver problemas que quase sempre existem em um projeto de BI. Por 
isso, não subestime essas áreas;
●	 Bom conhecimento nas tecnologias de banco de dados: Como dito acima, 
são necessários conhecimentos em diversas tecnologias. A diferença aqui 
é que além de necessário, é quase que obrigatório o profissional de BI 
conhecer bem os conceitos de banco de dados, incluindo a modelagem 
de dados.
 Por fim, e não menos importante, gostaria de dizer que, como tudo na 
vida, AMOR e PAIXÃO naquilo que se faz é o que nos torna melhores a 
cada dia. Por isso, devemos sempre estar em constante aprendizado, pois 
nunca teremos a plenitude do conhecimento, já que o que, na verdade, nos 
torna melhores é o caminho percorrido até ele. E esse processo de constante 
melhoria é feito naturalmente quando amamos aquilo que fazemos. E isso é 
o que vai diferenciar sempre o amador de um expert. A figura abaixo ilustra 
exatamente o que estou expondo:
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Fonte: Portal de notícias G1
Amor, dedicação e o tempo é o que com certeza lhe tornará um grande 
profissional nesta ou em qualquer outra área. Se é nisso que você acredita e 
com que está disposto a conviver, desejo-lhe sucesso na sua jornada. Como 
mostrado na figura acima, rompendo a barreira da paixão, a tendência é que 
nos tornemos melhores a cada dia de forma muito mais prazerosa e muito 
mais fácil. Isso mesmo. Quando amamos o que fazemos, não há trabalho 
difícil.
Por fim, um profissional da área de BI deve acreditar, acima de tudo, na 
ética. E é disso que iremos falar agora.
A ÉTICA NO BI
Por ser um ponto muito importante e com uma grande abrangência, 
separamos um tópico só para falar sobre a ética do BI. Considero essa uma 
das maiores propriedades que um profissional possa ter. Não só profissional 
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em Business Intelligence, mas como em qualquer outra profissão. A ética é o 
alicerse do caráter do ser humano.
Durante minha vida profissional, sempre tive grandes embates sobre até 
onde deve ir um analista de BI, qual o seu compromisso com a empresa 
e principalmente com os dados. Será que apenas fazer o meu trabalho é o 
suficiente? Recebo meu salário mensalmente e só? É isso?
Bem. Tenho uma resposta que para mim faz bastante sentido, pois escolhemos 
trabalhar com dados e isso é o mais importante, estejam estes dados favoráveis 
ou não ao gestor. O que você deve ter em mente é que nunca (disse nunca) 
deve alterar nenhum dado que venha dos sistemas legados, ou seja, corrigindo 
erros sistêmicoscomo, por exemplo, criando chaves estrangeiras inexistentes 
do sistema de origem, domínios inexistentes ou ainda acrescentando campos 
e dados através de regras de negócio. A origem é importante. Caso você 
altere algum dado para satisfazer um pedido ou solicitação dos seus gestores, 
nunca estes irão refletir os problemas dos sistemas transacionais, colocando 
sempre em dúvida qual banco de dados está correto. Convença-os que é mais 
importante assinalar os dados e corrigí-los na origem, pois o Data Warehouse 
deve refletir a realidade, aquilo que ele foi pressuposto a ser, que é uma 
base consolidada das informações da empresa que irão levar a uma decisão, 
e esta deve ser baseada naquilo que a sua empresa vive e respira. O seu 
compromisso com a verdade deve ser inabalável, discordando com qualquer 
tentativa de alteração imprópria dos dados existentes no DW. Portanto, faça 
auditoria dos dados, gere muitos relatórios pós-carga do DW e discuta com 
quem irá decidir sobre os problemas encontrados, mas NUNCA ALTERE 
NADA!
Outra coisa importante que você deve ter em mente é que esta profissão exige 
bom senso. Seja ético informando ao seu gestor quando não é possível criar 
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um Data Warehouse com os dados que você possui na empresa, seja pela má 
qualidade dos dados que, em 99% dos casos, é o que contribui com o fracasso 
de projetos que não se preocupam com este ponto, seja pela falta de fontes 
de dados (origem) adequadas, já que muitas empresas utilizam planilhas 
eletrônicas como banco de dados. Por isso, a importância do profissional ser 
realista e não procurar se comprometer com metas impossíveis. 
Orgulho-me de ter sugerido a alguns clientes que trabalhassem duro nos 
seus sistemas legados para criar formulários padronizados e fechados, 
permitindo que só fossem gravados dados de tabelas de domínio específicas, 
o que facilita o agrupamento dos dados, corrigindo problemas evidentes 
nos seus softwares operacionais. Um típico exemplo que encontro em 
diversos sistemas é a falta de categorização de campos. Exemplo clássico é 
o preenchimento do conteúdo dos campos BAIRRO e CIDADE. Ambos 
na maioria dos programas são abertos e permitem que o usuário digite o 
que quiser. Não seria mais fácil fechar estes campos para fazer pesquisas 
e agrupamentos? Note que alterando campos com estas características, os 
cruzamentos e agrupamentos de relatórios nas ferramentas de visualização 
de dados (OLAP) serão facilitados, permitindo que os gestores gerem suas 
informações com dados assertivos e com a certeza de não ter variações.
Também é importante que o profissional fique ciente da sua responsabilidade 
dentro de um ambiente composto por informações estratégicas e sensíveis 
para as organizações. O analista de BI deve ter confidencialidade, ou seja, 
manter sob sigilo tudo o que ocorre e o que é visto no dia a dia no que tange 
à manipulação dos dados da empresa. 
Além disso, o profissional de BI deve sempre se lembrar que existe, em alguns 
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casos, falta de entendimento claro por parte dos usuários sobre a solução 
de BI. Isso faz o usuário ser, muitas vezes, abusivo em suas solicitações, 
requisitos e prazos. Devemos saber lidar com essas situações, contornando, 
na medida do possível, os objetivos inalcansáveis e discutindo para que seja 
estabelecido o consenso. Mas sempre na perspectiva de entender e respeitar 
o usuário que, no fim das contas, é o cliente da solução. 
Portanto, estabeleça um pacto com os dados e siga seu caminho. Lembre-
se: toda vez que uma informação for exibida ou calculada no ambiente 
do BI que você construiu, e esta não estiver de acordo com o que era 
esperado, os gestores não pensarão duas vezes e afirmarão “O DW ESTÁ 
ERRADO! CHAMEM O ANALISTA DE BI AGORA!” e você irá correr 
sérios riscos de ter seu currículo manchado e levar a fama de um analista 
de BI ruim, isso graças aos erros que você cometeu por não ter informado 
dos problemas diagnosticados e encontrados quando você criou o banco 
de dados consolidado da empresa. Com isso, fique sempre alerta e siga em 
frente, pois ética nunca é demais. 
O DATA WAREHOUSE
É necessário o suporte de tecnologia adequada para a consolidação dos 
dados do BI. É desta forma que o Data Warehouse adentra neste contexto. 
Esta tecnologia permite o armazenamento dos dados através de uma 
robusta estrutura de dados padronizados e tratados sob a perspectiva 
multidimensional.
A construção de um DW perpassa várias etapas até a consolidação 
propriamente dita. A modelagem multidimensional e o processo ETL são as 
principais técnicas para o desenvolvimento.
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Algumas pessoas podem chamar essa estrutura de Data Mart. Esse termo 
representa uma segmentação do DW como um todo. Por exemplo, em 
uma empresa, um DW completo teria os assuntos essenciais da organização 
como: RH, Financeiro, Folha de Pagamento, dentre outros. Porém, se 
criarmos apenas um desses assuntos, estaremos estruturando, na verdade, 
um Data Mart que possui a mesma estrutura de um DW, mas aborda apenas 
um assunto, ao invés de todos os necessários para a organização. Seria a 
departamentalização das informações da empresa.
O diagrama seguinte evidencia essa grande estrutura em seu formato 
macro. É prudente analisar que a imagem abaixo é um detalhamento da 
anteriormente mostrada. As partes de consolidação e disponibilização 
agora são exibidas como o DW e as ferramentas de visualização de dados, 
conhecidas como OLAP (On-line Analytical Processing), e de Mineração de 
Dados (Data Mining).
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O QUE É FATO? E DIMENSÃO?
Você já deve ter se perguntado, em muitos problemas da sua vida, de que 
forma encontrar a solução, ou pelo menos uma pista para se chegar a ela. 
Até mesmo de como encontrar as respostas certas para as perguntas mais 
espinhosas. Isso, temos que convir, não é muito fácil, principalmente que, 
para soluções importantes, muitas perguntas devem ser respondidas. No 
BI não é diferente. Os gestores sempre têm muitos problemas com poucas 
respostas em mãos. Então, como materializar este desejo de possuir a resposta 
in loco?
No desenvolvimento de projetos de BI, você vai se deparar com duas 
palavras fundamentais: FATO e DIMENSÃO. Estas são responsáveis pelas 
respostas, mostrarão o caminho ao gestor resolvendo os seus problemas mais 
imediatos.
Mas, afinal, o que significam estes termos?
Vou comentar uma breve história para que você compreenda facilmente 
estes termos. Como hipótese, o problema de um dono de padaria que está 
abrindo o seu negócio e futuramente deseja saber se está prosperando ou 
não. O dono é seu Joaquim, e este possui duas padarias, visto que os pais 
deixaram como herança dois pontos comerciais. Na padaria, ele necessitará 
de padeiros, matéria-prima (farinha de trigo, fermento, sal, açúcar, dentre 
outros), energia, água, atendimento e móveis, coisas necessárias para abrir 
o estabelecimento. Inicia-se o processso de venda dos produtos: há pães 
diversos, bolos, tortas, refrigerantes, sucos, e muitos outros produtos. 
Começou bem e está vendendo bastante, os clientes gostaram dos produtos 
e estão vindo com frequência à padaria. Ao final da primeira semana, super 
feliz da vida, seu Joaquim, pensa “Estou rico!”. Eu digo: “Um momento! 
Rico?” Vamos lá. Surgem as primeiras perguntas: como Joaquim fará para 
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pagar os empregados? Como será paga a matéria-prima aos fornecedores? 
E os clientes, estes devem ser fidelizados?O seu Joaquim conhece os novos 
clientes? Como acompanhar se o preço que foi colocado nos produtos é 
competitivo, ou melhor, é um preço justo? Houve lucro com o que foi 
vendido? Então, começa aqui o problema de todo gestor: muitas perguntas 
para poucas respostas. Agora, você pergunta: o que isso tem a ver com o BI?
Caro leitor, tudo a ver! Agora é que entra o nosso querido Business intelligence. 
Ele tentará trazer as respostas para as perguntas do nosso empresário. Vamos 
novamente à hipótese e considerar que estive na padaria e conheci o seu 
Joaquim. Ele, muito preocupado, pediu uma solução mágica, milagrosa para 
encontrar as respostas. Informei a ele: “Seu Joaquim, o senhor que conhece 
bem o sua empresa, é capaz de nos informar tudo o que é quantitativo e 
descritivo no seu negócio?”. Ele faz o papel da alta gestão, o dono da empresa. 
E ele diz “Você está falando grego! O que é isso?”. Bem, então vamos a um 
exemplo. Pergunto ao seu Joaquim: “Os seus fornecedores que entregam 
farinha, açúcar, quais são os valores de custos? Então, isto é o quantitativo. 
Os elementos nome da farinha, peso, origem do produto são os descritivos, 
compreendeu?” Como um clarear de um novo dia, seu Joaquim abre aquele 
sorriso e diz “Tenho tudo no meu banco de dados”. Aí quem abre o sorriso 
somos nós, os analistas de BI: “Muito bem seu Joaquim. Temos a solução”.
Desta maneira, começamos a descrever o que são Fatos e Dimensões. No 
contexto da padaria do seu Joaquim, podemos destacar alguns elementos 
que necessitaremos para construir o BI. Levantamos tudo que o seu Joaquim 
possui de cadastro e controle no seu banco de dados:
 
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Matéria-prima
 Fornecedores
 Produtos vendidos
 Sistema de Faturamento
 Contas a Pagar e Receber
 Dados dos clientes
 Compras realizadas com os fornecedores semanalmente
 Com os dados em mãos, podemos agora definir o que são Fatos e Dimensões:
●	 FATOS: São todos os dados quantitativos que podem ser levantados com 
o cliente. No caso do seu Joaquim, podem ser descritos como elementos 
quantitativos do seu banco de dados: valores faturados (valores em reais), 
pagamentos dos clientes com as compras (valores em reais), pagamentos 
aos fornecedores (valores em reais), quantidade de mercadorias no estoque, 
gastos com compra de mercadorias (valores em reais), dentre outros.
Com estes dados, denominados também de métricas, teremos algumas 
respostas como: a frequência dos pagamentos realizados aos fornecedores 
(semanalmente, mensalmente), quanto é gasto na compra de mercadorias 
todos os meses, qual a quantidade de farinha em estoque, dentre outras 
respostas.
●	 DIMENSÕES: São todos os dados que o gestor possui e que não 
serão utilizados como métricas. Na verdade, é aquilo que descreve as 
métricas, facilitando o entendimento sobre o negócio analisado o que, por 
exemplo, pode ser os elementos em destaque no banco de dados do seu 
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Joaquim: nome dos fornecedores, nome dos clientes, datas das compras 
dos produtos, descrição dos produtos, tipos de produtos, dias da semana 
onde os clientes mais compram, dentre outros. Enfim, a Dimensão tem o 
caráter qualitativo dos dados provenientes da Fato e permite a visualização 
das informações do DW por múltiplas perspectivas.
Com o entendimento do que sejam Fatos e Dimensões, qualquer pergunta 
que o gestor necessite facilmente pode ser respondida. Por exemplo, seu 
Joaquim pergunta: “Amigos analistas de BI, necessito saber quanto faturei 
no mês de março de 2014, com a venda de pães de queijo”. Para obter a 
resposta, basta cruzarmos os elementos: 
Percebeu, caro leitor, que as respostas são derivadas destes dois elementos? 
Fica simples analisar desta forma. Portanto, toda criação de um BI necessitará 
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do levantamento das Fatos e Dimensões. Veremos, no tópico sobre a Matriz 
de Necessidades, como isso é realizado junto com o gestor.
A MODELAGEM DO DATA WAREHOUSE
A construção de um Data Warehouse envolve diversas etapas, como você 
mesmo já viu e acompanhou até aqui. Neste livro, vimos as principais 
possibilidades que um gestor possui para fazer uma análise do seu negócio. 
Entretanto, nada é mágico e tudo tem que ser pensado para viabilizar 
este momento tão importante para o usuário final. Você perceberá que a 
modelagem das tabelas do banco de dados do DW obedece a uma forma 
não tradicional e inovadora na sua construção. Discutiremos o aspecto das 
Dimensões e Fatos, que são as únicas tabelas de dados presentes no DW, e 
que são responsáveis pelo armazenamento e controle dos dados oriundos 
dos sistemas operacionais da empresa. Elas são as “guardiãs” dos dados 
mais preciosos da organização que, com as ideias e valores dos gestores, irão 
direcionar os caminhos da organização.
Normalmente, a estrutura do DW envolve a modelagem dimensional 
(ou modelagem multidimensional), constituída pelas tabelas de Fatos e 
Dimensões. Esse modelo é de fundamental importância, pois sua estrutura 
peculiar permite, ao analista, uma construção intuitiva tanto quanto uma 
melhor percepção pelos usuários de negócios. Na fase inicial do projeto, 
a modelagem dimensional permite maior eficácia no levantamento dos 
requisitos concebidos pela área de negócio (gestores), a qual consegue 
descrever de forma muito mais fluida suas necessidades. A modelagem 
dimensional relaciona tabelas Fatos com tabelas de Dimensões, interligando-
as normalmente em um modelo de dados conhecido como modelo estrela, 
pois apresenta uma tabela no centro interligada por tabelas periféricas. A 
tabela central é a tabela de Fatos e as outras tabelas periféricas são as tabelas 
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de Dimensão.
Existem aspectos importantes na construção de um modelo dimensional 
que devemos levar em conta. São detalhes que são essenciais para o sucesso, 
ou até mesmo o fracasso, do projeto de Data Warehouse. 
●	 Desnormalização dos dados: Uma das características dos bancos 
relacionais, ou melhor, dos bancos de dados de 99% das empresas 
do mundo é a construção de um modelo de dados normalizado, 
que prima pela correta adequação das tabelas de dados e os 
relacionamentos entre elas, de forma a evitar redundância e a chance 
de inconsistência entre os dados. Mas, para o Data Warehouse, esta 
normalização é um verdadeiro “pesadelo”, pois, em bancos de dados 
normalizados, devido às junções entre as tabelas de dados, a leitura 
de grandes volumes se torna demasiadamente lenta causando mau 
desempenho. Isso não é recomendado para quem deseja uma resposta 
rápida, como os próprios gestores de negócios buscam. Portanto, em 
modelos dimensionais, criamos a chamada redundância controlada, 
ou melhor, obedecemos apenas a primeira forma normal de 
construção de projetos de banco de dados, garantido que os dados 
não sejam multivalorados nas colunas das tabelas do banco de dados. 
As demais regras de normalização devem ser ignoradas. 
Vamos imaginar agora que um gerente de banco deseja realizar uma consulta 
na base de conta corrente, poupança, empréstimos e cartões de crédito, ao 
mesmo tempo, para todos os clientes do banco. Como seria a performance 
em banco de dados modelados de forma normalizada e desnormalizada? 
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Normalizado Desnormalizado
Tamanho da Base (Megabytes) 400Mb 2Gb
Quantidade de campos ~70 ~180
Tempo de consulta (Query) > 10hs <15 min
●	 Tipos de dimensões: Já sabemos que as tabelas de Dimensão em 
um Data Warehouse trabalham diretamentearmazenando dados 
sobre os descritores do projeto. O que não falamos é que existem 
variações, na construção destas Dimensões, que são fundamentais 
para armazenarmos de forma correta estes dados. Os tipos mais 
comuns são Slow Changing Dimensions, Rapidly Changing Monster 
Dimensions, Junk Dimensions e Dimensões Degeneradas. Vamos às 
definições: 
o	 Slow Changing Dimensions - Significa que ao inserir dados 
em uma tabela de Dimensão deveremos optar por substituir 
o dado ou preservá-lo, gerando assim um novo registro. Nas 
ferramentas de ETL serão vistas as siglas SCD tipo 1, SCD 
tipo 2, SCD tipo 3 e SCD híbrido (Tipo 6). 
▪	 SCD 1 - Sobrescreve os dados;
▪	 SCD 2 – SCD predominante e normalmente 
utilizado. Acrescenta um novo registro e mantém 
como histórico o registro anterior. Chamamos este 
movimento de “versionamento” dos dados;
▪	 SCD 3 – Permite manter as modificações no 
mesmo registro, adicionando uma nova coluna na 
tabela de Dimensão. Na nova coluna é armazenada 
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a atualização, mantendo na antiga coluna o valor 
anterior;
▪	 SCD híbrido ou SCD 6 – Combina todos os SCD 
anteriores (SCD 1 + 2 + 3 = 6), o que o torna bastante 
flexível para atualizações das Dimensões, porém com 
uma maior complexidade.
Exemplo:
 Registro original
Chave Dimensão Código Item Nome Setor Nome Responsável
001 10 Coordenação de Projetos Carlos Eduardo
Vejamos como se comporta cada SCD após alterar o nome do responsável 
do setor:
SCD tipo 1
Chave Dimensão Código Item Nome Setor Nome Responsável
001 10 Coordenação de Projetos João Carlos
SCD tipo 2
Chave Dimensão Código Item Nome Setor Nome Responsável
001 10 Coordenação 
de Projetos
Carlos Eduardo
002 10 Coordenação 
de Projetos
João Carlos
 
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SCD tipo 3
Chave Dimensão Código Item Nome Setor Nome Responsável
Nome 
Responsável 
Atual
001 10 Coordenação de Projetos
Carlos 
Eduardo João Carlos
o	 Rapidly Changing Monster Dimensions - Algumas 
Dimensões têm por característica um grande volume de 
registros e alta frequência de mudanças, “explodindo” assim o 
espaço físico de armazenamento. Portanto, ao identificarmos 
esta característica, quando do desenvolvimento do Data 
Warehouse, devemos retirar os campos com maior volatilidade 
e colocá-los em uma nova Dimensão, separada dos dados 
estáticos, para evitar o crescimento exagerado e facilitar a 
busca pela informação, já que as Dimensões por natureza 
têm um número reduzido de tuplas. 
o	 Junk Dimensions - A características deste tipo de Dimensão 
é a criação de agrupamentos de campos que não se encaixam 
em nenhuma Dimensão. Podemos dizer que estes campos 
são geralmente campos conhecidos como flags (mecanismo 
comum em banco de dados, que define se uma determinada 
informação está presente ou não). A combinação de valores 
de cada flag é um elemento da Dimensão. Um certo número 
de Dimensões muito pequenas pode ser agrupado para 
formar uma única Dimensão abstrata, uma dimensão junk 
ou lixo - os atributos não são estreitamente relacionados. 
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o	 Dimensões Degeneradas - Um dos tipos de dimensões mais 
utilizadas em projetos de Data Warehouse. É caracterizada 
por não ter a sua própria Dimensão e sim por estar presente 
na tabela Fato. Ela não está em uma tabela Dimensão e é 
gravada em uma tabela Fato. O exemplo clássico é o campo 
“número de nota fiscal”. Se colocarmos este campo em uma 
Dimensão, a cada nova compra que for feita será gerado um 
novo número e um novo registro será inserido na Dimensão, 
transformando-a em Rapidly Changing Monster Dimensions, 
o que não é recomendado. Portanto, para “fugir” deste 
problema, colocamos o campo que causaria esta anomalia 
diretamente na tabela Fato associada. Alguns exemplos de 
campos candidatos a esta característica: número de boleto 
de táxis, CPF, número de processo judicial, dentre outros. 
o	 Hierárquicas - Tipo de Dimensão muito comum em 
projetos de Data Warehouse e de grande importância no 
agrupamento de dados. Aplica-se hierarquias às Dimensões 
para que os fatos sejam agrupados em níveis de detalhamento. 
Um exemplo clássico é a criação da Dimensão geografia, 
onde campos possuem uma ordenação natural, criando uma 
hierarquia nos dados, como País -> Região -> UF -> Cidade. 
As tabelas País, Região, UF e Cidade são armazenadas 
separadamente no sistema fonte (normalizado). No Data 
Warehouse, elas compõem uma única tabela, a Dimensão 
geografia. Cada nível da hierarquia deve ser representado 
individualmente. Estes níveis influenciarão no detalhamento 
ou não da informação. Abaixo, um exemplo de como poderia 
ser construída a Dimensão geografia. 
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Chave País Região Estado Cidade Nível
1 BRASIL SÃO PAULO SP PIRACICABA 1
2 BRASIL SÃO PAULO SP RIO CLARO 1
3 BRASIL BAHIA BA IGAPORÃ 1
4 BRASIL SÃO PAULO SP 2
5 BRASIL BAHIA BA 2
6 BRASIL SÃO PAULO 3
7 BRASIL BAHIA 3
8 BRASIL 4
●	 Grão da tabela Fato: Conceito que identifica a unidade de medida 
das métricas. Influencia diretamente o tamanho de uma tabela Fato 
e está ligado ao nível de detalhe dos dados. A lógica é a seguinte: 
Mais detalhe -> Mais dados -> Análise mais longa -> Informação 
mais detalhada –> Grão baixo. Já ao contrário: Menos detalhe -> 
Menos dados -> Análise mais rápida -> Informação menos detalhada 
–> Grão alto. Um exemplo clássico são as métricas “valor do item 
de venda” e “valor de venda da nota fiscal”. Caso a construção de 
um Data Warehouse necessite realizar agregações (somas, médias) 
com os itens que foram vendidos em uma loja, então é necessário 
criar a tabela Fato com o grão mais detalhado possível, no caso o 
“valor do item da venda”, pois se a tabela Fato estiver apenas com o 
“valor de venda da nota fiscal”, não poderemos criar uma análise ou 
relatório detalhado no banco de dados devido à natureza do grão. A 
métrica “valor do item de venda” pode ser agregada e determinar o 
valor da nota fiscal. Já o inverso não é possível. Isso caracteriza o que 
denominamos de grão da Fato. 
●	 Agregados: São tabelas criadas através de agrupamentos das tabelas 
Fato. Geralmente, o grão desta nova tabela agregada é alto. Nesse 
caso, deve-se avaliar o tempo de carga e o espaço ocupado em disco, 
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beneficiando o maior número possível de usuários e possibilitando o 
ganho de performance na realização de consultas aos dados. Quando 
possuímos uma tabela Fato com muitos registros, a criação de uma 
tabela Fato agregada torna-se mais eficiente na pesquisa dos dados.
Star Schema
O modelo Star Schema (ou modelo estrela) é composto por uma tabela Fato 
central que contém todas as chaves artificiais (Surrogate Key) das tabelas de 
Dimensão além das métricas do projeto. Estas métricas foram inicialmente 
identificadas na Matriz de Necessidades e encontradas no banco de dados 
relacional, planilhas eletrônicas, logs de dados, dentre outras fontes, e 
posteriormente informadas na Fonte de Dados. Contém a única tabela 
normalizada do projeto, que é a tabela Fato. Existem diversas vantagem no 
uso deste tipo de modelo para a leitura dos dados de uma base de DW:
1) Não há redundância dos dados na Fato, pois esta tabela está normalizada;
2) A ligação é diretamente da tabela Fato para a tabela de Dimensão através 
de chaves artificiais (Surrogate Key);
3) As tabelas de Dimensão podem ser históricas ou de atualização, permitindo 
um controle através do versionamento (histórico) dos dados;
4) Como o versionamento dos dados está concentrado nas