Explorando o Self-Service Business Intelligence (Self-SBI) nas PMEs: Impactos, benefícios e desafios

Abstract

No atual contexto de elevada incerteza e complexidade, a transformação digital e o desenvolvimento de competências digitais são essenciais para a competitividade das empresas. As pequenas e médias empresas (PMEs), que representam uma parte significativa do tecido empresarial português, encontram-se em desvantagem tecnológica face às grandes empresas. O Self-Service Business Intelligence (Self-SBI) surge como um meio promissor para fomentar uma cultura data-driven que potencie a melhoria da tomada de decisão. Contudo, a escassez de competências digitais e a dificuldade em identificar fatores críticos para uma implementação bem-sucedida constituem barreiras à adoção destas ferramentas. A literatura, especialmente no contexto de PMEs, revela-se escassa, pouco estruturada e carente de análises causais entre variáveis. Nesse sentido, o objetivo deste estudo é desenvolver um modelo que identifique, analise e hierarquize os impactos, benefícios e desafios associados à adoção do Self-SBI nas PMEs. Para tal, recorreu-se a uma abordagem construtivista, combinando técnicas como a Nominal Group Technique (NGT) e Interpretive Structural Modeling (ISM). Com o contributo de um painel de especialistas, identificaram-se 21 variáveis-chave, organizadas hierarquicamente e analisadas através de um modelo ISM. Com vista à consolidação dos resultados e à obtenção de recomendações, o estudo foi discutido junto da Agência Nacional de Inovação (ANI). O trabalho final oferece contributos relevantes para a literatura e para a prática, ao propor uma abordagem estruturada e participativa para apoiar a implementação estratégica do Self-SBI.

In today’s context of high uncertainty and complexity, digital transformation and the development of digital skills are essential for business competitiveness. Small and medium-sized enterprises (SMEs), which represent a significant portion of the Portuguese business landscape, face technological disadvantages compared to large companies. Self-Service Business Intelligence (Self-SBI) emerges as a promising means to foster a data-driven culture that enhances decision-making. However, a shortage of digital skills and difficulties in identifying critical success factors pose barriers to the adoption of such tools. The existing literature—particularly in the context of SMEs—is scarce, poorly structured, and lacks causal analysis between variables. Thus, the objective of this study is to develop a model that identifies, analyzes, and prioritizes the impacts, benefits, and challenges associated with the adoption of Self-SBI in SMEs. To this end, a constructivist approach was adopted, combining techniques such as the Nominal Group Technique (NGT) and Interpretive Structural Modeling (ISM). With input from a panel of experts, 21 key variables were identified, hierarchically organized, and analyzed using the ISM model. To consolidate the results and derive actionable recommendations, the study was discussed with the Portuguese National Innovation Agency. This work offers relevant contributions to both the literature and practice by proposing a structured and participatory approach to support the strategic implementation of Self-SBI.