Um projeto de BI transforma dados brutos em decisões estratégicas por meio de etapas estruturadas: coleta, tratamento, armazenamento, modelagem e visualização. Saiba em detalhes as características e o que cada uma representa na prática. 

Projeto de BI é o conjunto estruturado de etapas que transforma dados brutos de uma empresa em informações confiáveis para a tomada de decisão. Mais do que uma ferramenta ou um dashboard, um projeto de business intelligence envolve coleta, tratamento, armazenamento e visualização de dados, tudo conectado a objetivos reais de negócio.  

Muitas empresas acumulam dados em diferentes sistemas e ainda assim têm dificuldade de entender o que está acontecendo. Isso porque o problema está na ausência de um processo estruturado para tratá-los e torná-los úteis de fato. 

Neste artigo, você vai conhecer as X fases essenciais de um projeto de BI da coleta à visualização e entender o que cada etapa representa na prática. 

1. Levantamento de requisitos: o ponto de partida 

Antes de qualquer dado ser coletado, é preciso entender o negócio. Essa etapa começa com entrevistas ou formulários com as áreas envolvidas para mapear as dores, os indicadores que precisam ser acompanhados e as perguntas que os dados precisam responder.  

Também é nessa fase que se avalia a saúde dos dados disponíveis. Ou seja, se as fontes existem, se são confiáveis e se o cliente realmente coleta o que precisa para gerar os indicadores desejados.  

Ser transparente sobre o que é possível entregar é fundamental: prometer um KPI sem base de dados estruturada é um erro comum que compromete a credibilidade do projeto.  

Sem esse alinhamento inicial, o projeto pode entregar dashboards tecnicamente corretos, mas sem relevância para quem vai usá-los. 

2. Coleta e integração dos dados 

Com os requisitos definidos, o próximo passo é conectar as fontes de dados disponíveis — ERPs, CRMs, planilhas, bancos de dados relacionais, APIs externas e plataformas digitais.  

Essas fontes podem gerar dados estruturados (tabelas, registros) ou não estruturados (textos, logs), e cada tipo exige um tratamento específico.  

Nessa etapa também se constrói o dicionário de dados: um documento que mapeia cada campo das tabelas — nome, tipo de dado, tamanho, chave primária ou estrangeira e descrição. Esse mapeamento é essencial para evitar ambiguidades.  

Um campo chamado “código” sem descrição pode ser código de vendedor, código de produto ou código de filial, e confundir isso em análises posteriores gera erros graves.  

3. Tratamento e limpeza dos dados 

Dados brutos raramente estão prontos para análise. Nessa fase, parte central do processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), os dados passam por múltiplos estágios de tratamento.  

O primeiro estágio trata inconsistências básicas: remoção de valores nulos, correção de problemas de encoding (caracteres quebrados), eliminação de espaços em branco e registros duplicados.  

O segundo cuida da padronização: formatos de data, capitalização de campos de texto, unificação de nomenclaturas.  

O terceiro aplica as regras de negócio do cliente: cálculos, agregações e filtros específicos que determinam como os dados chegam prontos para consumo.  

Esse fluxo pode ser organizado em camadas de armazenamento progressivas — frequentemente chamadas de bronze, silver e gold — nas quais cada camada representa um nível maior de refinamento.  

Dados de baixa qualidade comprometem não só o resultado do projeto de BI, mas a tomada de decisão em si. Por isso, essa etapa não pode ser subestimada. 

4. Armazenamento e modelagem 

Os dados tratados são carregados em um repositório centralizado, o data warehouse, onde ficam organizados e prontos para consumo pelas ferramentas de visualização. Diferente de um banco de dados transacional, o data warehouse é projetado para leitura e análise de grandes volumes históricos, não para gravação contínua de transações.  

A modelagem de dados define como as tabelas se relacionam. O modelo mais comum em projetos de BI é o star schema: uma tabela fato central — que registra os eventos do negócio, como vendas, atendimentos ou pedidos — conectada a tabelas de dimensão, que fornecem o contexto para análise: por produto, por período, por vendedor, por região.  

Esse modelo permite cruzar os dados por múltiplas perspectivas sem comprometer a performance das consultas.  

5. Definição de KPIs e criação dos dashboards 

Com a base estruturada, é hora de definir os indicadores-chave de desempenho (KPIs) e construir os painéis de visualização.  

Antes de criar qualquer gráfico, é preciso ter clareza sobre quem vai consumir aquele dashboard — um relatório estratégico para a diretoria exige um nível de granularidade diferente do que um painel operacional para o time de vendas. 

Boas práticas de visualização incluem:  

• respeitar a leitura em Z (informações mais importantes no topo esquerdo, descendo em granularidade) 
• usar tipos de gráfico adequados ao dado (barras e colunas para comparação, linhas para tendência, matrizes para detalhamento) 
• evitar sobrecarga visual 
• garantir acessibilidade para pessoas com daltonismo.  

Em ferramentas como o Power BI, os cálculos de KPIs são feitos com DAX, uma linguagem de fórmulas que permite criar métricas dinâmicas diretamente no modelo de dados.  

Manutenção, evolução e a Mult-Connect como parceira 

Um projeto de BI não termina no primeiro deploy. Novos dados entram nos pipelines, regras de negócio mudam, e as perguntas da empresa evoluem.  

Por isso, monitorar a integridade das atualizações, refinar os modelos e treinar os usuários que vão consumir os dashboards são partes tão importantes quanto a construção inicial.  

Business Intelligence é sobre enxergar o negócio com clareza, antecipar cenários e tomar decisões mais seguras. 

Na Mult-Connect, atuamos de ponta a ponta em projetos de BI: entendemos o negócio, organizamos e integramos as fontes de dados, criamos modelos analíticos e entregamos visualizações — estratégicas e operacionais — sempre alinhadas aos objetivos de cada empresa. Também cuidamos da governança e da qualidade dos dados ao longo de todo o processo. 

Empresas como BNDES, Anfacer, ADM, Revvity, Vibrant Ingredients, CNI, ABICS, Abiec e Ancat já confiam na Mult-Connect para transformar dados em inteligência de negócio. 

Se a sua empresa precisa sair do achismo e evoluir para uma cultura orientada por dados, estamos prontos para apoiar essa jornada. Fale com a Mult-Connect.

FAQ – Projeto de BI 

O que é um projeto de BI? 

É o processo estruturado de coletar, tratar, armazenar e visualizar dados para apoiar a tomada de decisão nas empresas. 

Qual é a primeira etapa de um projeto de BI? 

O levantamento de requisitos, ou seja, entender as dores do negócio e quais perguntas os dados precisam responder antes de qualquer desenvolvimento. 

O que é ETL em um projeto de BI? 

É o processo de Extração, Transformação e Carga. Os dados são extraídos das fontes, tratados e carregados em um repositório centralizado para análise. 

O que é um data warehouse? 

  É o repositório centralizado onde os dados tratados são armazenados e organizados para consumo pelas ferramentas de visualização e análise. 

O que é modelagem de dados no BI? 

É a estruturação das tabelas e seus relacionamentos. O modelo mais comum é o star schema, com uma tabela fato conectada a tabelas de dimensão. 

O que são KPIs no contexto de BI? 

 São indicadores-chave de desempenho que traduzem os objetivos do negócio em métricas mensuráveis e acompanháveis nos dashboards. 

O projeto de BI termina quando o dashboard é entregue? 

Não. Manutenção, atualização dos modelos e treinamento dos usuários são partes essenciais para garantir que o projeto continue gerando valor. 

Como a Mult-Connect apoia projetos de BI? 

Atua de ponta a ponta: do levantamento de requisitos à sustentação contínua, com foco em estruturação de dados, modelos analíticos e dashboards alinhados ao negócio.