Conhecimentos de Base Recomendados
Recomenda-se o conhecimento básico de análise de dados e de sistemas de gestão de bases de dados.
Métodos de Ensino
Os métodos de ensino/aprendizagem incluem:
– Expositivos.
– Experimentais.
– Participativos.
– Auto-avaliação e avaliação entre pares.
– Trabalho autónomo.
Resultados de Aprendizagem
Os objetivos da unidade curricular (UC) de Business Intelligence (BI), consistem em dotar os estudantes da capacidade de:
– Analisar e apresentar a investigação mais recente na área de BI.
– Conhecer os princípios fundamentais de desenho dos diferentes tipos de aplicações de BI para a tomada de decisão baseada em dados.
– Conhecer e aplicar os princípios fundamentais de visualização de dados para sistemas BI e de apoio à decisão.
– Orientar, avaliar e analisar projetos da área de BI, nomeadamente desenhar e criticar diferentes aplicações de BI para o apoio à decisão a nível operacional, tático e estratégico.
– Desenhar e desenvolver aplicações de BI.
– Analisar, criticar e desenhar reports standard, dashboards e scorecards para a tomada de decisão.
– Definir indicadores de desempenho com diferentes níveis de agregação. Conhecer, compreender e utilizar Key Performance Indicators (KPIs).
Programa
1. Introdução ao Business Intelligence and Analytics (BI&A).
Definição de BI&A.
Conceitos e técnicas chave no BI&A.
Tipos de sistemas e ferramentas de BI&A.
Avaliação e seleção de softwares de BI&A.
O papel do BI&A nas organizações.
2. Principais Key Performance Indicators (KPI’s) e Scorecards.
Definição e tipos de KPI’s e scorecards.
Relação entre scorecards e KPI’s.
Tipos de KPI’s e scorecards.
Identificar e selecionar KPI’s.
Criação e implementação de KPI’s e scorecards.
3. Visualização e dashboards.
Introdução à visualização de dados e importância da visualização em BI&A.
Tipos de técnicas de visualização de dados.
Definição de dashboards e o seu propósito.
Como escolher a visualização certa para os dados.
Conceber e construir dashboards eficazes e informativos.
4. Investigação, estudos de caso, aplicações e projetos.
Visão geral das implementações de BI&A.
Análise e comparação de soluções de BI&A.
Investigação em BI&A.
Exercícios usando dados do mundo real.
Análise e construção de dashboards num cenário real.
Docente(s) responsável(eis)
Fernanda Maria dos Reis Brito e Rodrigues CorreiaMétodos de Avaliação
A avaliação durante o período letivo (75%, com mínimos de 50%) engloba a participação e trabalho realizado nas aulas, o que inclui a auto-avaliação e avaliação entre pares:
- Elaboração de um artigo de revisão na área de Business Intelligence and Analytics (BI&A). Análise, apresentação e discussão nas aulas dos artigos de revisão elaborados.
- Elaboração de uma análise critica de uma companhia ou instituição do ponto de vista do BI&A. Apresentação e discussão nas aulas das análises críticas das companhias ou instituições.
- Realização de tutoriais e projetos, utilizando o Power BI. Apresentação e discussão nas aulas dos projetos elaborados.
Só são admitidos a exame os estudantes que obtiverem os mínimos nesta componente avaliada durante o período letivo.
Não é permitido repetir nem melhorar esta componente durante todo o ano letivo.
Avaliação no exame (25%, sem mínimos).
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Disponível no ISEC:
– Allington, M. (2021). Supercharge Power BI : Power BI is better when you learn to write DAX, thirth edition. Holy Macro! Books (1A-19-52 (ISEC) – 19140)
– B-On. (n.d.). Retrieved 2026, from https://www.b-on.pt/
– Correia, F. B. (2026). Material para BI, from página web de BI
– Grossmann, W., Rinderle-Ma, S. (2015). Fundamentals of business intelligence, Springer (1A-19-50 (ISEC) – 17904)
– Turban, E., et al. (2008) Business intelligence: a managerial approach. Pearson international (1A-19-8 (ISEC) – 14234)
– Santos, M. Y., Ramos, I. (2006). Business intelligence: tecnologias da informação na gestão de conhecimento. FCA (1A-19-2 (ISEC) – 13711; 1A-19-15 (ISEC) – 14771)
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Não disponível no ISEC:
– Carvalho, A. (2019). Exercícios de Power BI – Importação e visualização de dados. FCA Editor
– Eckerson, W.W. (2010). Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business, second Edition, Wiley
– Evergreen, Stephanie (2016). Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right
Data. USA. SAGE Publications Ltd
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– Jones, B. (2014). Communicating Data with Tableau: Designing, Developing, and Delivering Data Visualizations, first edition, O’Reilly Media
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– Kaplan R., Norton D. P. (2004) Strategy Maps: Converting Intangible Assets into Tangible Outcomes, Harvard Business School Press
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– Milligan, J. (2022). Learning Tableau 2022: Create effective data visualizations, build interactive visual analytics, and improve your data storytelling capabilities, fifth edition. Packt Publishing
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– Nogueira, N. (2018). Power BI – para gestão e finanças. FCA
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– Russo, J. (2015). Balanced scorecard para PME e pequenas e médias instituições, Lidel
– Santos, M. Y., Ramos, I. (2017). Business Intelligence – da informação ao conhecimento, thirth updated edition. FCA
– Sharda, R., Delen, D., & Turban, E., King, D. (2018). Business Intelligence: A Managerial Approach, Global Edition, fourth edition. Pearson
– Vasconcelos, J. B., Barão, A. (2017). Ciência dos dados nas organizações – aplicações em Python. FCA
– Wexler, S., Shaffer, J., and Cotgreave, A. (2017) The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data -Using Real-World Business Scenarios. John Wiley & Sons Inc
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