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Sistemas de Inteligência Empresarial
Sistemas de 
Informações 
Gerenciais
Diretor Executivo 
DAVID LIRA STEPHEN BARROS
Gerente Editorial 
CRISTIANE SILVEIRA CESAR DE OLIVEIRA
Projeto Gráfico 
TIAGO DA ROCHA
Autoria 
TATIANA SOUTO MAIOR DE OLIVEIRA
AUTORIA
Tatiana Souto Maior de Oliveira
Sou doutora em Administração com ênfase em tecnologia e possuo 
Mestrado em Gestão Urbana pela Pontifícia Universidade Católica do 
Paraná e especializações na área de Tecnologia da Comunicação e 
Informação. Atualmente, sou professora universitária, profissão que 
exerço há 15 anos, trabalhando com pesquisa e consultoria na área de 
administração e atuando principalmente no elo dos seguintes temas: 
informação, tecnologia e negócio.
ICONOGRÁFICOS
Olá. Esses ícones irão aparecer em sua trilha de aprendizagem toda vez 
que:
OBJETIVO:
para o início do 
desenvolvimento de 
uma nova compe-
tência;
DEFINIÇÃO:
houver necessidade 
de se apresentar um 
novo conceito;
NOTA:
quando forem 
necessários obser-
vações ou comple-
mentações para o 
seu conhecimento;
IMPORTANTE:
as observações 
escritas tiveram que 
ser priorizadas para 
você;
EXPLICANDO 
MELHOR: 
algo precisa ser 
melhor explicado ou 
detalhado;
VOCÊ SABIA?
curiosidades e 
indagações lúdicas 
sobre o tema em 
estudo, se forem 
necessárias;
SAIBA MAIS: 
textos, referências 
bibliográficas e links 
para aprofundamen-
to do seu conheci-
mento;
REFLITA:
se houver a neces-
sidade de chamar a 
atenção sobre algo 
a ser refletido ou dis-
cutido sobre;
ACESSE: 
se for preciso aces-
sar um ou mais sites 
para fazer download, 
assistir vídeos, ler 
textos, ouvir podcast;
RESUMINDO:
quando for preciso 
se fazer um resumo 
acumulativo das últi-
mas abordagens;
ATIVIDADES: 
quando alguma 
atividade de au-
toaprendizagem for 
aplicada;
TESTANDO:
quando o desen-
volvimento de uma 
competência for 
concluído e questões 
forem explicadas;
SUMÁRIO
Tecnologia e Inteligência Empresarial ............................................... 12
Entendendo Competitividade ................................................................................................ 12
Fatores para a Competitividade Organizacional ....................................................... 13
Fatores Sistêmicos ..................................................................................................... 13
Fatores Estruturais ....................................................................................................... 13
Fatores Internos ............................................................................................................. 13
Análise e Estratégias Competitivas .................................................................................... 15
Estratégias Competitivas de Porter ................................................................ 15
Modelo das Cinco Forças ..................................................................................... 17
Competitividade e Tecnologia............................................................................ 19
Conceito de Inteligência Empresarial ................................................23
Inteligência Empresarial e Tecnologia .............................................................................24
Data Mining e Data Warehouse .............................................................28
Data Warehouse ...............................................................................................................................28
Vantagens do DW ........................................................................................................32
Processamento OLAP ...............................................................................................32
Modelagem Dimensional .......................................................................................33
Data Marts .............................................................................................................................................37
Data Mining ........................................................................................................................................ 39
Business Intelligence ................................................................................43
Sistemas Especialistas ...............................................................................................................44
9
UNIDADE
03
Sistemas de Informações Gerenciais
10
INTRODUÇÃO
Quando falamos em tecnologia, já é um consenso que a importância 
dessa área para as empresas é muito mais do que automatizações 
operacionais. Hoje, a tecnologia mostra-se como peça fundamental para 
a estratégia competitiva das organizações.
A tecnologia permite a geração de vantagem competitiva a partir 
da reestruturação operacional até a criação de inovação, e com elas as 
empresas conseguem uma maior diferenciação no mercado.
Nesta unidade, estudaremos a relação entre a tecnologia e a 
competitividade organizacional. Iniciaremos balizando nosso conceito de 
competitividade e permitindo o entendimento das principais abordagens 
estratégicas competitivas. Na sequência, estudaremos o conceito e 
processo de inteligência empresarial sob a ótica tecnológica, e finalmente 
estudaremos os principais sistemas de inteligência empresarial.
Sistemas de Informações Gerenciais
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OBJETIVOS
Olá. Seja muito bem-vindo à Unidade 3 - Sistemas de Inteligência 
Empresarial. Nosso objetivo é auxiliar você no desenvolvimento das se-
guintes competências profissionais até o término desta etapa de estudos:
1. Entender como usar as tecnologias da informação na competitivi-
dade organizacional.
2. Definir o conceito de inteligência empresarial, identificando casos 
de uso e possibilidades de aplicação.
3. Discernir as peculiaridades e diferenças entre o Data Mining e Data 
Warehouse.
4. Compreender como as tecnologias de Business Intelligence po-
dem ajudar no entendimento da organização, seu produto e seu 
público-alvo, gerando diferenciais competitivos.
Então? Preparado para uma viagem sem volta rumo ao conheci-
mento? Ao trabalho!
Sistemas de Informações Gerenciais
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Tecnologia e Inteligência Empresarial
OBJETIVO:
Ao término deste capítulo, você será capaz de entender 
como a tecnologia pode ajudar a empresa a melhorar sua 
competitividade. Esse entendimento habilita o profissional 
de gestão a analisar os projetos de tecnologia da informação 
com base em seu potencial retorno para as organizações.
Que a tecnologia vem ajudando as empresas na estratégia e 
vantagem isso já é um fato, mas precisamos entender como a tecnologia 
pode ajudar estrategicamente as empresas.
Entendendo Competitividade
Na atualidade, o conceito de competitividade é sem dúvida uma 
das temáticas mais trabalhadas pelas organizações. Diferentemente do 
que se pode parecer para um leigo, a competitividade não está somente 
relacionada ao processo de negociação com os clientes focando em 
preços, pelo contrário, a construção de uma empresa competitiva envolve 
uma visão holística do contexto em que ela está inserida.
De maneira simples, podemos entender a competitividade como 
a habilidade de fabricar produtos melhores que seus concorrentes, pos-
sibilitando uma melhor posição em relação ao mercado como um todo.
Desse modo, a questão da competitividade está diretamente 
relacionada aos posicionamentos das empresas, a como elas lidam com 
a concorrência e quais ações elas implementam para obter vantagem 
mercadológica.
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Fatores para a Competitividade 
Organizacional
Como vimos anteriormente, a competitividade das empresas não 
é algo simples de ser analisada, ela depende de uma série de variáveis 
que devem ser devidamente analisadas. Essas variáveis são oriundas de 
diversas áreas e, para que seja possível determiná-las, elas são divididas 
em: fatores sistêmicos, fatores estruturais e fatores internos.
FatoresSistêmicos 
Toda empresa está inserida em determinado contexto, e esse 
entorno influencia o desempenho da organização, que deve ser 
considerado entre os fatores de sistemas nos contextos socioeconômico 
e cultural.
Fatores Estruturais
Os fatores estruturais referem-se às variáveis operacionais das 
empresas, como concorrência, fornecedores, clientes e mão de obra. Essa 
análise permite uma visão do segmento operacional, oferta e demanda.
Fatores Internos
Com base no conceito de competitividade, é uma habilidade de 
as empresas lidarem com as variáveis do ambiente onde está inserida. 
Desse modo, não há como deixar de analisarmos os fatores internos que 
são a base da ação da empresa, como inovação, processos, informação, 
tecnologia e pessoas.
Na mesma linha de raciocínio, Certo e Peter (1993) afirmam que, para 
conseguir criar estratégias competitivas, é necessário o monitoramento 
do ambiente, ou seja, a análise das diferentes variáveis que podem 
afetar a competitividade da empresa. Para Certo e Peter (1993), a análise 
pode ser dividida em três grandes ambientes: ambiente geral, ambiente 
operacional e ambiente interno. Na figura 1, podemos ver os vários 
ambientes propostos por Certo e Peter (1993).
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Figura 1 - Análise de ambiente organizacional
Ambiente Externo – Geral
Ambiente Externo – Setorial
Ambiente Interno
Aspectos Administrativos
Área de Marketing
Área de Finanças
Área de RH
Área de Produção Fornecedores
Clientes
Internacionalização
Mão de obra
Concorrentes
Legal
Político
Econômico
Tecnológico
Social
Ecológico
Fonte: Certo e Peter (2017).
Dessa forma, podemos perceber que a competitividade 
organizacional depende de forças exógenas (de fora para dentro da 
organização) e endógenas (de dentro para fora), sendo que cada vez mais 
a vantagem competitividade vem sendo atrelada aos fatores internos da 
organização.
IMPORTANTE::
A tecnologia é um fator interno da organização que tem 
a capacidade de subsidiar ações endógenas, as quais 
aumentam sua competitividade.
A competitividade é hoje algo que extrapola os cenários 
mercadológicos tradicionais. Questões relativas ao posicionamento das 
empresas quanto às questões ambientais e sociais estão hoje relacionadas 
ao conceito de competitividade e a longevidade coorporativa.
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Análise e Estratégias Competitivas
A área de estratégia competitiva tem muitas teorias que podem 
ser utilizadas como base para as empresas. Entre os principais autores 
da área de estratégia, ressaltamos o autor Michael Portes. Já entre as 
principais estratégias competitivas definidas por ele, podemos destacar 
as estratégias de diferenciação, custo e foco.
Estratégias Competitivas de Porter
Estratégia com base em custo: uma das primeiras formas de 
conseguirmos uma vantagem competitiva é aquela com base em preços, 
relacionada à obtenção de redução de custos por parte das empresas. 
O grande segredo aqui é a empresa conseguir uma redução em seus 
custos operacionais e consequentemente manter-se competitiva frente à 
concorrência. Aqui vale a ressalva de que somente esse tipo de abordagem 
competitiva não é suficiente, pois podemos dizer que as estratégias com 
base em custo têm uma limitação e, apesar de todos os esforços da 
organização, elas não conseguem manter sua competitividade. Segundo 
Hitt, Ireland e Hoskisson (2018),
A estratégia de liderança em custos é um conjunto 
integrado de ações tomadas para produzir bens e 
serviços com características aceitáveis ao menor custo 
em comparação com os concorrentes. As empresas 
que utilizam essa estratégia geralmente vendem bens e 
serviços padronizados (porém com níveis competitivos 
de diferenciação) para clientes mais habituais do setor. 
Inovação de processos, que são métodos de distribuição 
e produção recém-criados e técnicas que permitem que a 
organização opere com mais eficiência, são cruciais para 
a utilização bem-sucedida da estratégia de liderança em 
custos. Nos últimos anos, as empresas desenvolveram 
estratégias de terceirização para encontrar fornecedores 
de baixo custo para os quais terceirizam várias funções 
(por exemplo, bens manufaturados), a fim de manter os 
custos baixos. (HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2018, p. 110)
Sistemas de Informações Gerenciais
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Diferenciação: diferentemente da estratégia de custos, a estratégia 
de diferenciação busca criar diferenciais competitivos a produtos e serviços 
que façam com que estes sejam percebidos como de maior valor do que 
os da concorrência. O foco da estratégia de diferenciação é a criação de 
valor ao produto, entretanto isso deve ocorrer sem desconsiderar sua 
viabilidade mercadológica. Segundo Hitt, Ireland e Hoskisson (2018),
A estratégia de diferenciação é um conjunto integrado 
de ações para produzir bens ou serviços (a um custo 
aceitável) que os clientes percebem como diferentes, 
de maneiras que são importantes para eles. Embora 
os líderes em custos atendam aos clientes habituais 
de um setor, os diferenciadores focam clientes para os 
quais o valor é criado pelo modo como os produtos da 
empresa diferem daqueles produzidos e comercializados 
pelos concorrentes. A inovação de produtos, ou seja, 
‘o resultado de criar um jeito de resolver o problema do 
cliente – mediante um novo produto ou desenvolvimento 
de serviços –, que beneficia tanto o cliente quanto a 
empresa’, bem-sucedido da estratégia de diferenciação. 
(HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2018, p. 110)
Estratégia de foco: a especialização em segmentos específicos é 
uma das maneiras de se obter uma vantagem competitiva. Segundo Hitt, 
Ireland e Hoskisson (2018),
é um conjunto integrado de ações tomadas para produzir 
bens ou serviços que atendam às necessidades de um 
segmento competitivo em particular. As empresas optam 
por uma estratégia de foco quando planejam usar suas 
competências essenciais para atender às necessidades de 
determinado segmento ou nicho do setor em detrimento 
de outros. (HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2018, p. 114)
A estratégia de foco facilita a implementação de estratégias 
competitivas de foco ou diferenciação, já que se trabalha com um 
contexto menor e consequentemente mais facilmente gerenciável. Na 
figura 2 podemos ver um resumo das estratégias competitivas de Porter.
Sistemas de Informações Gerenciais
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Figura 2 - Estratégia competitiva de Porter
Liderança em 
custos
Foco com 
liderança em 
custos
Diferenciação
Foco com 
diferenciação
Integração de 
liderança em custos/
diferenciação
Mercado-alvo
Custo mais baixo Exclusividade
Mercado 
amplo
Segmento(s) 
de mercado 
restrito
Base para o valor do consumidor
Fonte: Porter apud Hitt, Ireland e Hoskisson (2018. p. 114).
Modelo das Cinco Forças 
Outra teoria pontuada por Porter refere-se à análise do ambiente 
operacional em que a empresa atua. O modelo de cinco forças estabelece 
o nível de rivalidade concorrencial das empresas. Esse modelo determina a 
análise de quatro macrovariáveis: poder de negociação dos compradores 
(clientes), poder de negociação dos compradores (clientes), ameaça de 
novos entrantes e ameaça de produtos substitutos.
Na figura 3 podemos ver as quatro macrovariáveis e as informações 
que devem ser analisadas em cada uma delas. A princípio, o monitoramento 
dessas informações permitirá a gestão estratégica da empresa. Já parou 
para pensar como é possível a geração e controle dessas informações?
Sistemas de Informações Gerenciais
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Figura 3 - Modelo das cinco forças
Rivalidade na 
indústria
Ameaça 
de novos 
concorrentes
Ameaça 
de novos 
produtos
Poder 
negocial dos 
clientes
Poder 
negocial dos 
fornecedores
Determinantes do poder 
negocial dos fornecedores
- Concentração de fornece-
dores.
- (Inexistência de) produtos 
substitutos.
- Diferenciação das entradas.
- Custos de mudança de for-
necedores.
- Importância do volume do 
fornecedor.
- Custoem relação ao total 
comprado na indústria.
- Riscos de integração a ju-
sante.
Determinantes do 
risco de substituição
- Relação preço/rendi-
mento (desempenho).
- Custo de mudança.
- Propensão do compra-
dor para aquisição de 
produtos substitutos.
Determinantes do poder 
negocial dos clientes
- Concentração.
- Volume das suas compras.
- Inexistência de diferencia-
ção.
- Custo de mudança.
Reduzidos (p/ cliente).
Elevados (p/ empresa).
- Ameaça de integração a 
montante.
- Informações disponíveis 
(sobre preços, procura etc.).
- Produtos substitutos.
Ameaças de novos concor-
rentes (barreiras à entrada)
- Economia de escala.
- Diferenciação do produto.
- Imagem de marca.
- Necessidades de fundos.
- Custos de mudanças.
- Acesso favorável a maté-
rias-primas.
- Curva da experiência.
- Política do governo.
- Retaliação esperada.
Determinantes da rivalidade 
(crescimento da indústria)
- Número de concorrentes.
- Custos fixos elevados.
- Reduzida diferenciação.
- Custos de mudança.
- Sobrecapacidade intermitente.
- Diversidade de concorrentes.
- Importância estratégica de ne-
gócio.
- Barreiras à saída:
Ativos específicos.
Custos fixos de saída.
Relações estratégicas.
Barreiras emocionais.
Restrições sociais/governa-
mentais.
Fonte: Certo e Peter (1993).
Sistemas de Informações Gerenciais
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Competitividade e Tecnologia
As empresas vêm buscando meios de conseguir se destacar em 
relação aos concorrentes e a tecnologia vem sendo entendida como um 
dos possíveis caminhos para a competitividade. Sendo assim, a tecnologia 
da informação, mais do que um mecanismo para geração de relatórios, 
tem a possibilidade efetiva de geração de valor para a empresa.
Na prática, as empresas usam recursos tecnológicos e humanos 
para melhorar os processos da organização, como podemos ver na figura 4.
Figura 4 - Geração de valor de negócio por TI
Macroambiente Características do país
Ambiente competitivo 
Ambiente da organização 
Geração de valor de negócios por TI 
Ambiente Instável - Intensidade da Competição - Ambiente Complexo - Recursos de Parceiros
Performance 
Organizacional 
Performance de 
Processos de 
Negócio
Recursos de 
TI e Recursos 
Humanos de TI 
Recursos 
Complementares 
Processos de 
Negócio
Fonte: Hitt, Ireland e Hoskisson (2018, p. 115).
Com o uso da tecnologia da informação, é possível conseguirmos 
informações estratégicas suficientes para:
 • Criar novos produtos ou serviços. 
 • Melhorar produtos ou serviços.
 • Diferenciar produtos ou serviços.
 • Implementar processos.
 • Fidelizar clientes e compradores. 
 • Fidelizar fornecedores. 
 • Eliminar barreiras de entrada ao mercado. 
Sistemas de Informações Gerenciais
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 • Formar alianças.
 • Reduzir custos.
Vamos analisar agora a relação entre a tecnologia da informação e o 
modelo das cinco forças de Porter. Na figura a seguir podemos ver como a 
tecnologia influencia cada uma das variáveis do modelo competitivo das 
cinco forças de Porter.
Figura 5 - Modelo das cinco forças com tecnologia
Rivalidade 
entre 
competidores 
existentes 
Barreiras de 
entrada 
Ameaça de 
produtos 
substitutos
Compradores 
Poder de 
barganha dos 
fornecedores 
(+/-) Procurement --> au-
menta o poder sobre os for-
necedores, porém também 
oferece aos fornecedores 
acesso a mais clientes 
(-) Canal p/ os fornecedores 
alcançarem os usuários finais 
(-) Acesso igual aos fornece-
dores, reduz a diferenciação 
(-) Menores barreiras de en-
trada, aumentam o poder de 
barganha dos fornecedores 
(+) Elimina canais poderosos 
(-) Aumenta o poder de bar-
ganha dos clientes finais 
(-) Reduz os custos de mu-
dança
(-) Reduz as diferenças entre 
os competidores tornando 
as ofertas difíceis de serem 
mantidas como proprietárias 
(-) Migra a competição para 
o preço 
(-) Aumenta geograficamen-
te o mercado aumentando o 
número de competidores 
(-) Diminui o custo variável 
em relação ao custo fixo, 
aumentando a pressão por 
descontos no preço
(-) Reduz as barreiras de entrada, 
como a necessidade de uma for-
ça de vendas, acesso aos canais 
e instalações físicas: qualquer 
coisa que a internet elimina ou 
torna mais fácil ou reduz as bar-
reiras 
(-) Aplicações de internet são di-
fíceis de se manter proprietárias
(-) Uma multidão de novos en-
trantes foi traduzida pela internet, 
em muitas indústrias
 
Fonte: Ramos e Joia (2007, p. 8).
Sistemas de Informações Gerenciais
21
Como pudemos ver, algumas aplicações já utilizadas pelas 
empresas têm impacto direto em áreas consideradas estratégicas, 
como é o caso do e-Procurement, que reduz o poder dos fornecedores, 
permitindo, dessa maneira, maior competitividade das empresas.
Segundo Porter e Millar (apud Ramos; Joia, 2007),
a associação do modelo das cinco forças com a TI é 
relevante, pois a tecnologia da informação propicia 
para as firmas possibilidades únicas de comunicação e 
coordenação, o que tem alterado a estrutura de vários 
setores da economia. (PORTER; MILLAR apud RAMOS; 
JOIA, 2007, p. 5)
Ainda seguindo a mesma lógica, Porter e Millar (apud Ramos; Joia, 
2007, p. 5) listam alguns autores em relação a essas forças e tecnologias:
 • Powell e Dent-Micallef (1997): que mostraram que o uso 
complementar de TI e recursos humanos leva as firmas a uma 
performance superior; 
 • Reich e Kaarst-Brown (1999): que mostraram que o alinhamento 
estratégico de TI com o negócio depende fortemente do 
conhecimento sobre TI estar disseminado na empresa; 
 • Tippins e Sohl (2003): que propõem e testam empiricamente a ideia 
de que a capacidade de aprendizado organizacional influencia 
fortemente o aproveitamento dos recursos de TI por parte de uma 
empresa; e 
 • Melville, Kraemer e Guarbaxani (2004): que propõem um 
modelo em que os recursos de TI, juntamente com os recursos 
humanos de TI e recursos complementares da organização, 
integrem processos de negócios que possam gerar uma melhor 
performance organizacional. (PORTER; MILLAR apud RAMOS; 
JOIA, 2007, p. 5)
Sistemas de Informações Gerenciais
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RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você real-
mente entendeu o tema de estudo deste capítulo, vamos 
resumir tudo o que vimos. Estudamos e entendemos o que 
é competitividade e seus fatores no ambiente organizacio-
nal. Compreendemos a análise e estratégias competitivas, 
bem como o modelo das cinco forças de Porter.
Sistemas de Informações Gerenciais
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Conceito de Inteligência Empresarial
OBJETIVO:
O ambiente mercadológico atual vem sendo marcado 
por uma série de movimentos que fazem com que as 
organizações demandem por um conhecimento maior que 
permita que elas driblem o cenário atual. Ao término deste 
capítulo, você será capaz de compreender os conceitos de 
inteligência empresarial.
Entre as diversas variáveis que impactam as operações das 
empresas destaca-se o processo de mundialização, iniciado na década 
de 1970, que aumentou a imprevisibilidade de praticamente todos os 
segmentos de mercado. 
Hoje, o mercado está marcado por mudanças e descontinuidades, e 
para que as empresas consigam sobreviver nesse contexto é necessário o 
desenvolvimento de uma inteligência mercadológica, que ocorre a partir 
do cruzamento de variáveis das mais diversas áreas do conhecimento. 
Desse modo, começamos a falar em inteligência empresarial, ou 
seja, na capacidade de as empresas monitorarem as variáveis ambientais 
e a partir disso criar cenários competitivos, que amparem uma decisão 
estratégica para a empresa. Segundo Blanck e Janissek-Muniz (2014),
Um sistema de Inteligência permite observar alterações do 
ambiente, dando oportunidade à empresa de adaptar sua 
estratégia ao mercado e criando vantagem competitiva. 
Para Haeckel e Nolan (1993), a Inteligência nas corporações 
é a habilidade em lidar com a complexidade do ambiente, 
capturando, analisando e extraindo significado de sinais do 
ambienteexterno que as possam afetar de forma positiva 
ou negativa. (BLANCK; JANISSEK-MUNIZ, 2014, p. 191)
No mesmo sentido, para Bergeron e Hiller (2002), inteligência 
competitiva é: 
um processo de aprendizagem microrganizacional que 
envolve a transformação de pedaços aparentemente 
díspares de dados e informações, por meio de sentido, de 
Sistemas de Informações Gerenciais
24
geração de conhecimento e de atividades de tomada de 
decisão, em uma única forma organizada, em constante 
evolução com a visão do mundo. (BERGERON; HILLER, 
2002, p. 359)
Para corroborar essa definição, Gibbons e Prescott (apud Lucas; 
Café; Vieira, 2016, p. 173) entendem que inteligência competitiva “é o 
processo de obtenção, análise, interpretação e difusão de informação de 
valor estratégico sobre a indústria e os competidores, que se transmite 
aos responsáveis pela tomada de decisões em momento oportuno”.
A partir das definições anteriores, percebemos que a inteligência 
empresarial ou competitiva está fundamentada no cruzamento de dados, 
o que nos leva à essência da tecnologia da informação. Desse modo, 
podemos chegar à conclusão de que existe uma relação direta entre 
inteligência organizacional e tecnologia.
Inteligência Empresarial e Tecnologia
A entrada de tecnologia da informação nas organizações não é algo 
novo, e desde seu início os benefícios se concentravam mais em nível 
operacional, entretanto, com o tempo e a evolução tecnológica, cada vez 
mais ela se torna estratégica para as organizações. Na figura 6 podemos 
ver tal evolução.
Figura 6 - Geração de valor de negócio por TI
Processamento 
de dados: 
1950-1960
Planejamento 
de recursos 
empreariais e 
inteligência de 
negócios: 
2000-2010
Relatório 
gerencial: 
1960-1970
Comércio 
e negócios 
eletrônicos: 
1990-2000
Apoio à decisão: 
1970-1980
Suporte 
estratégico e ao 
usuário final: 
1980-1990
Fonte: Elaborada pela autora com base em O’Brien e Marakas (2013, p. 2).
Sistemas de Informações Gerenciais
25
Nesse sentido, segundo O’Brien e Marakas (2013),
A tecnologia da informação é capaz de auxiliar todos 
os tipos de negócios a aprimorar a produtividade e a 
eficácia de seus processos administrativos, a tomada 
de decisão gerencial e a colaboração de grupos de 
trabalho, reforçando suas posições competitivas em um 
mercado de mudanças rápidas, independentemente 
de a tecnologia da informação ser usada para apoiar 
grupos de desenvolvimento de produto ou processos de 
atendimento ao cliente, transações de comércio eletrônico 
(e-commerce) ou qualquer outra atividade comercial. 
(O’BRIEN; MARAKAS, 2013, p. 2)
Na realidade, a tecnologia da informação, por meio de sistemas de 
informação, atua nos três níveis organizacionais, como podemos ver na 
figura a seguir.
Figura 7 - Tecnologia da informação e níveis organizacionais
Apoio para estratégias de vantagem 
competitiva
Apoio para tomada de decisões
Apoio para processos e operações de negócios
Fonte: O’Brien e Marakas (2013, p. 2).
Suporte de processos e operações de negócios: os sistemas 
operacionais normalmente têm o foco em automatizações e controle de 
atividades com base em dados e processamento. Na opinião de O’Brien 
e Marakas (2013),
como consumidor, você regularmente encontra sistemas 
de informação que dão suporte aos processos e às 
operações de negócios em muitas lojas de varejo onde 
você faz compras. Por exemplo, a maior parte de lojas de 
varejo, atualmente, usa sistemas de informação baseados 
em computador para ajudar seus funcionários a registrar 
compras dos clientes, manter o estoque atualizado, 
pagar aos funcionários, comprar mercadorias novas 
e avaliar tendências comerciais. As operações dessas 
Sistemas de Informações Gerenciais
26
lojas estagnariam sem o suporte desses sistemas de 
informação. (O’BRIEN; MARAKAS, 2013, p. 2)
Suporte à tomada de decisão: com base nos dados dos sistemas 
de suporte a processos e operações de negócios, é possível a criação 
de sistemas que possibilitem uma melhor tomada de decisão. Segundo 
O’Brien e Marakas (2013),
Sistemas de informação também ajudam os gerentes 
e outros profissionais de negócios a tomar melhores 
decisões. Por exemplo, as decisões sobre quais linhas de 
mercadorias têm de ser acrescentadas ou descontinuadas, 
ou qual o tipo de investimento de que necessitam, são 
geralmente tomadas depois de uma análise fornecida 
por sistemas de informação baseados em computador. 
Isso não só́ dá suporte à tomada de decisão de gerentes, 
compradores e outros, mas também os ajuda a procurar 
modos de obter vantagens sobre outros varejistas na 
conquista de clientes. (O’BRIEN; MARAKAS, 2013, p. 2)
Suporte a estratégias que buscam vantagem competitiva: mais 
do que uma simples tomada de decisão, os sistemas de informação 
possibilitam a criação de estratégias competitivas.
Conseguir uma vantagem estratégica sobre concorrentes 
exige a aplicação inovadora de tecnologias da informação. 
Por exemplo, a gerência de uma loja poderia tomar uma 
decisão de instalar terminais de autoatendimento em todas 
as suas lojas, com conexões ao seu site de e-commerce 
para compras on-line. Isso poderia atrair novos clientes e 
resultar em fidelidade do cliente por causa da facilidade 
fornecida por esses sistemas de informação para pesquisar 
e comprar mercadorias. Assim, os sistemas de informação 
estratégicos podem ajudar a fornecer produtos e serviços 
que dão a um negócio uma vantagem competitiva sobre 
seus concorrentes. (O’BRIEN; MARAKAS, 2013, p. 2)
Todas as possibilidades de uso da tecnologia da informação têm 
como base a coleta de dados, seu cruzamento e consequente compar-
Sistemas de Informações Gerenciais
27
tilhamento de informações. Para que isso ocorra, segundo Gonçalves e 
Barbieri (2017), é necessário:
 • Combinar tipos diferentes de fontes de dados em uma plataforma 
em escala de nuvem.
 • Transformar os dados de origem em uma estrutura e taxonomia 
comum, para deixar os dados consistentes e facilitar a comparação.
 • Carregar os dados usando uma abordagem altamente paralelizada 
que pode dar suporte a milhares de programas de incentivo, sem 
os altos custos de implantação e manutenção de infraestrutura 
local.
 • Reduzir significativamente o tempo necessário para reunir e 
transformar dados, para que você possa se concentrar na análise 
de dados. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 100)
A inteligência empresarial é uma das prioridades das organizações 
atuais e depende da geração de conhecimento relevante que tem 
como base o uso de informações com base em dados. Desse modo, a 
inteligência empresarial está hoje diretamente relacionada à tecnologia.
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você real-
mente entendeu o tema de estudo deste capítulo, vamos 
resumir tudo o que vimos. Estudamos aqui os conceitos de 
inteligência empresarial relacionada à tecnologia, bem co-
mo suas características em detalhes. 
Sistemas de Informações Gerenciais
28
Data Mining e Data Warehouse
OBJETIVO:
A inteligência empresarial é oriunda do processo de moni-
toramento de dados e informações referentes ao ambiente 
geral, operacional e interno das empresas. Esse monitora-
mento é realizado a partir de tecnologia de banco de da-
dos, sendo que a base delas são o Data Warehouse e o 
Data Mining. Por isso, neste capítulo, vamos conhecer esses 
dois conceitos e suas características..
Data Warehouse
Em um projeto de inteligência empresarial, busca-se o cruzamento 
de dados e informações dos mais distintos formatos e de fontes, que 
podem ter origens internas e externas, e nem sempre estar devidamente 
estruturados. Assim, surgem dois grandes problemas: como equacionar 
as várias origens da informação e os diferentes formatos.
Nesse contexto, surge o conceito de Data Warehouse (DW), que tem 
como um de seus objetivos centralizar todas as informações necessáriaspara a organização em uma mesma base de dados. Segundo Gonçalves 
e Barbieri (2017),
trata-se do conjunto de hardware e software que possi-
bilita o acesso a dados estratificados e consolidados de 
forma consistente, rápida e segura, minimizando a procura 
por dados redundantes e dispersivos com a concentração 
da informação que fica única em toda a organização. São 
muito utilizados pela alta administração da empresa e pelo 
setor de marketing. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 36)
De maneira simples,
são cópias de dados de transações, estruturadas especifi-
camente para consultas e análises. Para as empresas, ser-
vem de fonte de consultas fornecendo uma base de dados 
analítica que vai auxiliar na tomada de decisão. (GONÇAL-
VES; BARBIERI, 2017, p. 95)
Sistemas de Informações Gerenciais
29
Na figura 8, podemos ver uma estrutura que demonstra o 
funcionamento de um DW.
Figura 8 - Estrutura de Data Warehouse
ETL
Data 
Warehouse
Reporting
Analytics
Data Mining
CRM
Billing
ERP
Flat Files
Outras fontes 
de dados
Fonte: Walker apud Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95).
Como pudemos ver na figura 8, é possível a extração de dados 
de sistemas de informação estruturados, como ERPs e CRMs, e não 
estruturados, como planilhas Excel e arquivos de texto, além do 
tratamento de diversos formatos, como XLS e CSV. A possibilidade de se 
extrair dados de diversos formatos é algo muito importante, visto que hoje 
cada vez mais são gerados dados que antes não podiam ser utilizados 
pelas empresas. Além disso, com a tecnologia do DW, é possível que as 
empresas aproveitem todo o potencial do novo cenário informacional que 
se instaura com o Big Data.
SAIBA MAIS:
Big Data é um conceito que descreve o grande volume de 
dados estruturados e não estruturados que são gerados a 
cada segundo.
Para muitos, o conceito Big Data é algo novo, mas mesmo antes de 
existir qualquer meio digital e/ou tecnologias computacionais, os dados 
já eram gerados. A diferença é que nos dias de hoje geramos muito mais 
dados com dispositivos, como celulares e TVs. Além disso, temos as mídias 
sociais, que geram a todo tempo informações majoritariamente públicas. 
Sistemas de Informações Gerenciais
30
Hoje já é realidade a existência de carros, geladeiras e dispositivos 
vestíveis (wearable devices), conectados entre si e gerando ainda mais 
dados para serem processados e transformados em informações úteis.
O diferencial do Big Data está justamente atrelado à possibilidade 
e oportunidade de cruzar esses dados por meio de diversas fontes para 
obtermos insights rápidos e preciosos. A exigência dos consumidores e o 
aumento da competitividade em todos os mercados nos forçam a inovar 
e ter esse caminho como premissa básica nos negócios.
Por isso, o Big Data é tão essencial nos dias de hoje. Conseguimos 
obter informações de mercado por meio de nossos consumidores, 
extraindo o que eles estão dizendo sobre tudo o que você faz. Insatisfações, 
satisfações, desejos, necessidades, entre outros, são possíveis de captar 
em mídias sociais e cruzar com dados internos de sua empresa e assim 
criar insights incríveis.
A essência do conceito está em gerar valor para negócios. Quanto 
mais dados temos, maior o esforço de processamento para gerar 
informações. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte 
do sucesso que o Big Data pode proporcionar em sua empresa. Segundo 
Gonçalves e Barbieri (2017),
Os DW serão aglutinadores de diversas fontes de dados 
para, assim, condensarem os diversos dados organizando-
os. Basicamente, os DW fornecem a condições necessárias 
para a transformação de uma base de dados de 
transações (OLTP, on-line transation processing), para uma 
base maior que terá os históricos de todos os dados com 
interesses dentro da organização (OLAP, on-line analytical 
processing), conhecido então como DW. Os dados que 
abastecem os DW dependem da atualização dos sistemas 
alimentadores. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 95)
Os Data Warehouses extraem os dados que na sequência são 
armazenados em uma área de espera até serem padronizados.
Na tabela abaixo podemos ver as principais características de um 
Data Warehouse.
Sistemas de Informações Gerenciais
31
Tabela 1 - Características de um Data Warehouse
Organização 
em assuntos
Os DW são orientados pelos principais assuntos ou áreas 
de negócios da empresa, por exemplo, em empresas 
comerciais podem ter assuntos sobre clientes, produtos 
e fornecedores. Ficando, assim, em grandes blocos para 
armazenagem e consulta.
Integração de 
assuntos
Há nesse sistema uma necessária passagem de dados, dos 
sistemas de aplicação para o DW, compondo, dessa forma, 
o data.
Não volátil
Após a extração dos dados, eles são transformados e 
transportados para o DW, assim não mais sofrem alterações, 
somente ficam disponíveis para consulta.
Variação do 
tempo
Os dados existentes no DW são uma série de coletas em 
um espaço de tempo, essas coletas vão sendo classificadas 
conforme suas séries históricas, e são feitas alterações de 
detalhes corrente para detalhes mais antigos, à medida que 
o tempo vai passando, para que a informação seja sempre 
atualizada e confiável quando for necessária consulta para 
a tomada de decisão.
Metadados
Chamam-se metadados os dados que descrevem e 
caracterizam um conjunto de dados. Os metadados facilitam 
o entendimento dos relacionamentos e a utilidade das 
informações dos dados, por exemplo, os dados referentes 
a uma música, como autor, nome da música e álbum que 
foi editada.
Granularidade
Trata-se do nível de detalhes dentro do DW, é inversamente 
proporcional ao nível de detalhe, funcionando assim: quanto 
mais detalhes, menor o nível de granularidade. O volume de 
dados contidos no DW é balanceado de acordo com o nível 
de detalhe da consulta, por exemplo, em uma indústria, as 
quantidades produzidas não registradas diariamente com 
um grande volume de bytes gastos, se fossem registradas 
mensalmente, o volume de bytes cairia significativamente.
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95).
Sistemas de Informações Gerenciais
32
Vantagens do DW
Como toda tecnologia, é possível identificarmos vantagens e 
desvantagens de um DW. Entre as principais vantagens podemos destacar:
 • Acesso às informações de maneira rápida.
 • Melhoria da qualidade dos dados.
 • Possibilidade de processos paralelos.
 • Segurança de dados.
Apesar das vantagens, o DW não é algo simples e requer tempo e 
investimento considerável para seu desenvolvimento.
Processamento OLAP
Como foi visto anteriormente, o DW nada mais é do que um 
repositório de dados, mas, para que as empresas consigam utilizá-los, 
é necessário um meio que dê a rapidez que os negócios demandam. 
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017, p. 95), “as empresas necessitam cada 
vez mais de rapidez na formulação de estratégias para permanecerem 
no mercado e, para isso, precisam de informações confiáveis e de rápida 
consulta”. 
Nesse contexto surge a metodologia OLAP (on-line analytical 
processing), que permite acesso rápido às informações. 
O OLAP fornece para as empresas uma metodologia de 
acesso, visualização e análise dos dados coorporativos 
com uma grande flexibilidade e desempenho, garantindo, 
assim, o atendimento as demandas da empresa para a 
melhoria. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 95)
Existem várias maneiras de implementar o OLAP, como podemos 
ver na tabela 2.
Sistemas de Informações Gerenciais
33
Tabela 2 - Abordagens do OLAP
Abordagem OLAP Descrição
Relational On-line 
Analytical Processing 
(ROLAP)
Utiliza a tecnologia de banco de dados relacionais 
para armazenar seus dados. Suas consultas são 
também processadas pelo gerenciador do banco 
de dados relacional. São criadas tabelas de su-
mários, sendo que nenhum dado é movido para o 
OLAP servidor. Quando necessárias, as tabelas são 
totalmente deriváveis e seus índices criados auto-
maticamente.
Multidimensional 
On-line Analytical 
Processing(MOLAP)
São ferramentas que disparam suas requisições 
diretamente ao servidor de banco de dados multi-
dimensional. Após o envio da requisição, o usuário 
continua manipulando os dados diretamente no ser-
vidor, tendo um ganho no desempenho.
Hybrid On-line 
Analytical Processing 
(HOLAP)
É a combinação entre ROLAP e MOLAP, pegando o 
melhor de ambas as categorias a escalabilidade de 
ROLAP e o alto desempenho do MOLAP. Os dados 
ficam retidos no sistema de gerenciamento de ban-
co de dados (SGBD). Enquanto as agregações ficam 
no MOLAP, apresenta uma pequena desvantagem, 
ele fica mais lento que o modelo MOLAP em casos 
de consultas sobre dados básicos.
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98).
Modelagem Dimensional
Além de fácil acesso à informação, deve ser de fácil entendimento. 
Desse modo, os sistemas possibilitam a visualização das informações em 
formato multidimensional. Segundo Gonçalves e Barbieri (2017),
os usuários precisam de formatos de consulta fácil e 
intuitiva, para isso, os sistemas OLAP devem possuir 
o que chamamos de visão multidimensional, pois, 
assim, os usuários terão suas consultas baseadas em 
diferentes perspectivas. Com isso tornou-se necessária 
uma modelagem dimensional, que é uma técnica de 
Sistemas de Informações Gerenciais
34
projeto lógico, utilizada pelos DW que contrastam com a 
modelagem entidade-relacionamento. Sua ideia central 
é apresentar os tipos de dados de um negócio em uma 
estrutura do tipo cubo de dados. (GONÇALVES; BARBIERI, 
2017, p. 95)
Na figura 9 podemos ver um exemplo de estrutura multidimensional, 
cuja ideia é que os dados sejam organizados de forma que permita seu 
cruzamento.
Figura 9 - Estrutura multidimensional
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98).
Existem duas maneiras de se estruturar um modelo multidimensional: 
o modelo estrela (star schema) e o modelo floco de neve (snow flake).
Modelo estrela (star schema): no modelo estrela temos uma 
central chamada de tabela fato, que, de acordo com Gonçalves e Barbieri 
(2017, p. 98) “todas as dimensões relacionam-se com o fato diretamente”. 
Relacionadas à tabela fato, temos algumas tabelas chamadas “dimensão”, 
que possibilitam o correlacionamento de variáveis à tabela fato. Na figura 
10 podemos ver um exemplo do modelo estrela.
Sistemas de Informações Gerenciais
35
Figura 10 - Modelo estrela
Código do 
vendedor
Código da loja
Nome da loja
Local da loja
Canal de 
distribuição
Código de 
produto
Nome do produto
Categoria
Tipo de produto
Subtipo de 
produto
CEP
Cidade
UF
País
Data
Dia
Mês
Ano
Semestre
Descrição do mês
Modelagem: Star Schema
Código do 
vendedor
Código do 
produto
CEP
Data
Quantidade
Valor
DIM Canal de vendas
DIM Produto
Fato vendas
DIM Região
DIM Tempo
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98).
Como podemos ver, a tabela fato armazena variáveis que podem 
ser utilizadas como medidas do processo, podendo ser mensuradas 
quantitativamente em um intervalo de tempo.
Modelo floco de neve (snow flake): a modelagem floco de neve 
cria uma normatização diferente de banco de dados, em que existem 
dimensões auxiliares, como podemos ver na figura 11.
Sistemas de Informações Gerenciais
36
Figura 11 - Modelo floco de neve
Meio
Dimensão 
Promoção
Fatos Vendas
Dia
Departamento
Ano Mês Categoria
Dimensão 
Produto
Dimensão 
Tempo
Marca
Dimensão 
Loja
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98).
Conforme Gonçalves e Barbieri (2017),
As tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela 
de fatos, como no esquema estrela, a diferença é que 
algumas dessas tabelas dimensionais relacionam-se 
apenas entre elas e não com a tabela fato, isso ocorre para 
fins de normalização das tabelas dimensionais, para que o 
espaço ocupado seja o mínimo necessário. (GONÇALVES; 
BARBIERI, 2017, p. 98)
Ambos os modelos funcionam, entretanto o modelo estrela é o 
mais utilizado. Na tabela 3 podemos ver um comparativo entre os dois 
modelos.
Sistemas de Informações Gerenciais
37
Tabela 3 - Modelo estrela versus modelo floco de neve
Indicador Floco de neve Estrela
Tempo de 
resposta
Satisfatório, atende à 
demanda
Bom quanto à 
performance
Utilização da RAM Bom quanto à 
performance
Bom quanto à 
performance
Tempo de 
execução do script
Bom quanto à 
performance
Excelente
Flexibilidade Deixa a desejar Excelente
Complexidade do 
script
Deixa a desejar Excelente
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 102).
Ainda segundo Gonçalves e Barbieri (2017),
O modelo estrela é mais simples e fácil de navegar, a 
consideração negativa é que desperdiça espaço, pois 
repete as mesas descrições ao longo de toda a tabela. 
Vários estudos apontam que, mesmo com essa questão, 
a diferença de espaço usado por esse modelo a mais, não 
justifica sua troca, pois esse quesito é insignificante perante 
todos os outros fatores que ele agrega em desempenho. 
(GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 102)
Data Marts
Cada vez mais os setores das empresas necessitam de informações 
rápidas para tomar decisões e criar estratégias. Muitas vezes essas 
informações não precisam de toda a base de dados, mas apenas 
uma parcela destes. Para essa finalidade são criados os Data Marts, 
que permitem que sejam acessados uma parte dos dados do DW, 
possibilitando acesso e processamento diferenciado.
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017),
os Data Marts (repositório de dados) são subconjuntos de 
dados do DW que permitem o acesso descentralizado 
e, hoje, servem de fonte para os dados que irão compor 
Sistemas de Informações Gerenciais
38
os bancos de dados individuais. (GONÇALVES; BARBIERI, 
2017, p. 103)
Normalmente os Data Marts são utilizados para atender uma 
demanda informacional setorial específica como dados referente a 
clientes e consumo para o setor comercial, ou sobre dados de produção. 
A estrutura dos Data Marts segue “o modelo estrela para atender 
as demandas dos usuários, focando no retorno rápido das demandas dos 
usuários para a tomada de decisão” (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 103), 
como podemos ver na figura 12.
Figura 12 - Estrutura do Data Mart
Data Warehouse
Data Mart
Data Mart
Data Mart
DB Objects
Fonte: Gonçalves e Barbieri (2017, p. 98).
Segundo Gonçalves e Barbieri (2017), as principais vantagens dos 
Data Marts são:
 • Os Data Marts têm diminuído de forma considerável o custo de imple-
mentação e manutenção de sistemas de apoio às decisões, colocando-
-os posto ao alcance de um número muito maior de corporações.
 • Eles podem ser prototipados muito mais rapidamente, com 
alguns pilotos sendo construídos entre 30 e 120 dias, e sistemas 
completos sendo construídos entre três e seis meses; etc.
Sistemas de Informações Gerenciais
39
 • Os Data Marts têm o escopo mais limitado e são mais identificados 
com grupos de necessidades dos usuários, o que se traduz em 
esforço/equipe concentrados. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 104)
Data Mining 
A geração de dados vem crescendo a cada dia de maneira 
vertiginosa, com dados internos e externos que devem ser monitorados 
pelas empresas, entretanto no meio de tantos dados como saberemos 
quais dados necessitaremos? De acordo com Gonçalves e Barbieri (2017),
o Data Mining pode ser chamado de “mineração de 
dados”, como a tradução diz, ele auxilia na procura das 
informações constantes no banco de dados, afinal, você 
sabe que não adianta acumular milhões de informações 
se não conseguimos na hora em que se precisa encontrar 
as relevantes para a solução da demanda. (GONÇALVES; 
BARBIERI, 2017, p. 36)
Na prática, o Data Mining permite que seja encontrada uma série de 
informações que existem no banco de dados, já que
o Data Mining utiliza uma grande variedade de técnicas 
para consolidar modelos e relações ocultas para inferir 
regras para prever comportamentos futuros e orientar 
corretamente as decisões. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, 
p. 36)
Segundo Reis (2010), o Data Mining é um processo analítico projetadopara explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados 
a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões 
consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis, para, 
então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos 
de dados. O processo consiste basicamente em três etapas: exploração, 
construção de modelo ou definição do padrão e validação/verificação.
Sistemas de Informações Gerenciais
40
EXPLICANDO MELHOR:
O Data Mining permite que sejam encontrados padrões de 
comportamentos de consumidores a partir de uma base 
de dados. Esses dados podem ser oriundos de cadastros 
internos e externos e servem de base para a determinação 
de estratégias. Esse tipo de análise é a base para as ações 
comerciais de venda cruzada onde se oferecem produtos 
que têm uma maior probabilidade de compra associada, 
como é o caso de fraldas e pomada para assaduras. 
Entretanto, é importante termos cuidado com o uso de 
dados, visto que estes não são propriedade da empresa.
SAIBA MAIS:
Você já conhece a Lei de Proteção de Dados? Leia uma 
parte dela a seguir para você compreender sobre a proteção 
de uso de dados pelas empresas. Lei nº 13.709, de 14 de 
agosto de 2018, em vigor em agosto de 2020.
Art. 1º Esta Lei dispõe sobre o tratamento de dados 
pessoais, inclusive nos meios digitais, por pessoa natural 
ou por pessoa jurídica de direito público ou privado, 
com o objetivo de proteger os direitos fundamentais de 
liberdade e de privacidade e o livre desenvolvimento da 
personalidade da pessoa natural.
[...]
Art. 7º O tratamento de dados pessoais somente poderá 
ser realizado nas seguintes hipóteses:
I - mediante o fornecimento de consentimento pelo titular;
II - para o cumprimento de obrigação legal ou regulatória 
pelo controlador;
III - pela administração pública, para o tratamento e uso 
compartilhado de dados necessários à execução de 
políticas públicas previstas em leis e regulamentos ou 
respaldadas em contratos, convênios ou instrumentos 
congêneres, observadas as disposições do Capítulo IV 
desta Lei;
IV - para a realização de estudos por órgão de pesquisa, 
garantida, sempre que possível, a anonimização dos 
dados pessoais;
Sistemas de Informações Gerenciais
http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/lei%2013.709-2018?OpenDocument
http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/lei%2013.709-2018?OpenDocument
41
V - quando necessário para a execução de contrato ou de 
procedimentos preliminares relacionados a contrato do 
qual seja parte o titular, a pedido do titular dos dados;
VI - para o exercício regular de direitos em processo judicial, 
administrativo ou arbitral, esse último nos termos da Lei nº 
9.307, de 23 de setembro de 1996 (Lei de Arbitragem);
VII - para a proteção da vida ou da incolumidade física do 
titular ou de terceiros;
VIII - para a tutela da saúde, em procedimento realizado 
por profissionais da área da saúde ou por entidades 
sanitárias;
VIII - para a tutela da saúde, exclusivamente, em 
procedimento realizado por profissionais de saúde, 
serviços de saúde ou autoridade sanitária; (Redação dada 
pela Lei nº 13.853, de 2019)
IX - quando necessário para atender aos interesses 
legítimos do controlador ou de terceiros, exceto no caso 
de prevalecerem direitos e liberdades fundamentais do 
titular que exijam a proteção dos dados pessoais; ou
X - para a proteção do crédito, inclusive quanto ao disposto 
na legislação pertinente. (BRASIL, 2018)
ACESSE:
 Acesse essa lei na íntegra clicando aqui.
Sistemas de Informações Gerenciais
http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm
42
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você 
realmente entendeu o tema de estudo deste capítulo, 
vamos resumir tudo o que vimos. Compreendemos aqui 
os conceitos e as características de Data Warehouse e 
Data Mining, vimos quais são as vantagens do DW, o que 
é processamento OLAP e modelagem dimensional, e, por 
fim, estudamos o que são Data Marts e as características de 
Data Mining.
Sistemas de Informações Gerenciais
43
Business Intelligence
OBJETIVO:
A partir do momento em que as empresas começaram a 
perceber a necessidade da tecnologia da informação para 
a gestão estratégica, começam a surgir sistemas que têm 
justamente o objetivo de fornecer inteligência com base em 
dados. Por isso, neste capítulo, vamos estudar os conceitos 
de Business Intelligence..
Os Business Intelligence (BI) são sistemas que permitem que as 
empresas cruzem os dados operacionais, gerando assim informações e 
conhecimento para a empresa. Segundo Kroenke (2012), 
um sistema de BI é um sistema de informação que fornece 
informações destinadas a melhorar o processo decisório. 
Esses sistemas variam em suas características e funções, 
bem como na maneira como incentivam a vantagem 
competitiva. (KROENKE, 2012, p. 205)
As soluções de Business Intelligence são moldadas conforme as 
necessidades informacionais de cada contexto empresarial específico. 
Desse modo, é possível termos vários tipos de BI. 
Na realidade, quando pensamos em sistemas de BI nos referimos 
muito mais a diferentes modelagens de dados para a geração de 
informações executivas predefinidas pela alta administração que utilizam 
uma interface que permite acessar e analisar as informações sob um 
cenário 3D.
Os sistemas de Business Intelligence em uma organização 
funcionam a partir de um Data Warehouse central, do qual são extraídos 
dados necessários para se chegar às informações executivas solicitadas. 
Esse processo se dá a partir da criação de um modelo multidimensional 
por meio da metodologia OLAP.
Sistemas de Informações Gerenciais
44
Sistemas Especialistas 
Apesar de os sistemas de Business Intelligence terem em sua 
essência uma grande base de dados que pode ser parametrizada 
conforme a necessidade de cada setor, é possível destacarmos alguns 
sistemas que, devido a sua base de dados e informações específicas, 
possibilitam uma análise diferenciadas.
De acordo com Kroenke (2012, p. 206), “os sistemas especialistas 
sintetizam o conhecimento humano específico em forma de regras ‘se/
então’”. Ainda nesse sentido, Gonçalves e Barbieri (2017) afirmam que
os chamados sistemas especialistas são programas que 
auxiliam na resolução de problemas complexos e que 
precisam, para sua solução, de um maior combinado de 
informações. De acordo com o autor Feigenbaum apud 
Harmon e King (1988) o sistema especialista, também 
conhecido pela sigla SE, ‘[...] é um programa inteligente 
de computador que usa conhecimentos e procedimentos 
inferenciais, para resolver problemas muito complexos, 
de forma a requererem para sua resolução muita perícia 
humana’. (GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 110)
Um sistema especialista tem como base uma série de regras 
determinadas a partir de conhecimentos específicos, que direcionam 
caminhos que devem ser seguidos. Segundo Kroenke (2012),
os sistemas especialistas podem ter centenas ou até́ 
milhares dessas regras. Embora poucos sistemas tenham 
demonstrado capacidade equivalente à de um especialista 
humano, alguns são suficientemente qualificados para 
melhorar a qualidade do diagnóstico e das decisões das 
fontes não especializadas. (KROENKE, 2012, p. 206)
Dessa forma, os sistemas especialistas fazem então “a interface 
da base de dados das informações sobre os conhecimentos afins, 
correlacionando essas informações com a figura do ser humano” 
(GONÇALVES; BARBIERI, 2017, p. 110). É importante deixar claro que os 
sistemas especialistas não eliminam o conhecimento humano e que não 
estamos falando em máquinas que pensam, mas em sistemas que, com 
base em conhecimentos predeterminados, conseguem fazer correlações 
e sugerir soluções.
Sistemas de Informações Gerenciais
45
Um exemplo possível de sistemasinteligentes seria de um 
sistema na área médica, que, a partir de regras predefinidas com base 
em conhecimentos estruturadas, determina resultados de exames ou 
diagnósticos. 
EXPLICANDO MELHOR:
Em um sistema de diagnósticos médicos, por exemplo, um 
sistema especialista pode ter uma regra com o seguinte 
formato:
Se temperatura paciente > 39,5, então, iniciar procedimento 
- febre alta
Vale a ressalva de que, quanto maior for o número de parâmetros, 
maior será assertividade das soluções propostas pelos sistemas 
especialistas.
Tendo como base o fato de que os sistemas especialistas 
conseguem cruzar regras específicas, esses sistemas podem ser utilizados 
de diferentes formas pelas empresas. Entre as principais funções dos 
sistemas especialistas podemos destacar a predição, o diagnóstico e 
o monitoramento. Na tabela 4 podemos ver as funções dos sistemas 
especialistas pontuadas por Gonçalves e Barbieri (2017, p. 111).
Tabela 4 - Principais funções dos sistemas especialistas
Função Descrição
Interpretação
Sistemas que são utilizados para procurar e determinar rela-
ções e significados com base na análise de dados. Têm meca-
nismos que permitem tratar dados errôneos ou distorcidos ou 
até mesmo ausentes.
Diagnósticos
Sistemas que podem detectar falhas oriundas das análises de 
dados, eles têm internamente o sistema de interpretação de 
dados, com isso, permitem ao diagnosticador decidir sobre 
quais medidas tomar.
Sistemas de Informações Gerenciais
46
Monitoramento
Sistema que monitora o comportamento e avisa sobre even-
tuais falhas. Essa rotina é executada continuamente, sobre um 
comportamento esperado dentro de limites estabelecidos, 
qualquer sinal diferente deverá ser tratado para a correta in-
terpretação.
Predição
Sistema utilizado para a projeção de dados futuros, de acor-
do com uma base de dados de acontecimentos passados e 
coleta de dados do presente. Podemos chamar essa fase de 
cenarização, ou seja, o sistema a partir da análise do compor-
tamento dos dados utiliza raciocínios hipotéticos para essas 
projeções futuras, sempre se baseando na variação dos dados 
que estão entrando.
Projeto
Sistema utilizado para preparação e/ou acompanhamen-
to da execução de projetos, realizando o acompanhamento 
das suas etapas. Suas características são parecidas com as 
dos sistemas de planejamento, pois devem produzir especi-
ficações que levem ao alcance dos objetivos propostos. Ele é 
capaz de apresentar uma visão global do projeto e do status 
de realização, podendo auxiliar para eventuais alterações de 
cronogramas. 
Depuração
Auxilia no fornecimento de soluções para o mau funcionamen-
to provocado, por exemplo, uma distorção dos dados cadas-
trados. Tem rotinas para que, de forma automática, verifique 
as diversas partes componentes para ir validando o sistema 
como um todo.
Reparo
Após a etapa de diagnóstico o sistema de reparo faz as modi-
ficações necessárias para a melhoria do processo. 
Instrução
É utilizado para verificação e correção de comportamento de 
aprendizado e incorpora como subsistema um sistema de 
diagnóstico e de reparo. O sistema de instrução é focado no 
estudante, portanto seu funcionamento consiste em ir intera-
gindo com o treinando.
Sistemas de Informações Gerenciais
47
Como pudemos ver, os sistemas especialistas podem ser utilizados 
para fins estratégicos, como desenho de cenários futuros, mas também 
para questões operacionais, como diagnóstico e reparo. Em alguns casos, 
os sistemas especialistas podem ser utilizados como consultores aos usuá-
rios, fornecendo recomendações especializadas para áreas determinadas.
RESUMINDO:
E então? Gostou do que lhe mostramos? Aprendeu mesmo 
tudinho? Agora, só para termos certeza de que você real-
mente entendeu o tema de estudo deste capítulo, vamos 
resumir tudo o que vimos. Estudamos os conceitos de Bu-
siness Intelligence, bem como suas características e fun-
ções. Além disso, compreendemos quais são as principais 
funções dos sistemas especialistas.
Sistemas de Informações Gerenciais
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