Nos últimos trinta anos a conjuntura na qual as organizações atuam passou por profundas transformações, criando um contexto complexo, altamente competitivo e instável. No intuito de se manterem competitivas, é imperativo que as organizações criem mecanismos para responderem às pressões externas. Tais respostas podem ser obtidas por meio de estratégias de aumento na produtividade nas operações; aumento na agilidade para atuar em novos mercados; melhoria no processo de tomada de decisão e melhoria na Qualidade da Informação (QI). A TI vem desde a década de 70 evoluindo na construção de sistemas de inteligência de negócios (BI - Business Intelligence) para apoiar e melhorar o processo de tomada de decisão. Um dos principais objetivos do sistema de BI é disponibilizar informações com qualidade para os seus usuários. Na literatura científica ainda não há uma convergência de opiniões dos autores na definição de quais dimensões da QI devem ser utilizadas no contexto de sistema de BI sob a perspectiva do usuário. A identificação de quais dimensões da QI são relevantes no contexto de sistema de BI na percepção do usuário é o problema desta pesquisa. Foi realizada uma revisão da literatura, a qual identificou trinta dimensões da qualidade da informação para o contexto de sistema de BI. A metodologia para resolver esse problema é de natureza exploratória, utilizando a estratégia de levantamento para coleta de dados, estudo de caso e método quantitativo para as análises. O estudo de caso único ocorreu em uma empresa de grande porte do setor financeiro brasileiro, a qual possui uma grande quantidade de sistemas de BI e de usuários. Um questionário web foi utilizado para coleta dos dados. Foram coletadas 170 observações válidas. Para análise dos resultados, foram empregadas análises descritivas e técnicas de análise multivariada de dados, como a Regressão Múltipla, a Análise Fatorial Exploratória e a Análise de Correspondência (Homals). Nos resultados foram identificadas vinte dimensões da QI relevantes para o contexto de sistema de BI na perspectiva do usuário, que formam quatro categorias: "Qualidade de Conteúdo", "Qualidade Intrínseca e da Acessibilidade", "Valor Agregado" e "Qualidade Contextual". Também foi possível identificar que as características dos usuários interferem nas suas percepções em relação à QI do sistema de BI. Os resultados ajudam a guiar pesquisas futuras sobre a QI no contexto de BI e possui aplicações práticas para as empresas que desejam avaliar a percepção dos seus usuários em relação à QI presente no sistema de BI.

In the past thirty years the conjuncture in which organizations operate faced deep transformations, creating a complex context, highly competitive and instable environment. In order to keep competitive, it is imperative that companies generate mechanisms to respond these external pressures. These answers can be created by productivity increasing strategies; increasing the agility to function in new markets; improvement of decision making-processes and enhancing Information Quality (IQ). Since the 1970 decade, IT has been evolving in Business Intelligence (BI) systems construction to support and improve the decision-making process. One of the main goals of BI system is to provide IQ for users. On the scientific literature there is still no convergence between the authors regarding the definition of which IQ dimensions must be used in context of BI system from a user perspective. The identification of which IQ dimension is relevant in context of BI system from the user perspective is the research problem. Thirty information quality dimensions were identified on the literature review for BI context. The research method of this study is exploratory, based on online survey strategy for data collection and quantitative methods for analysis. A single case study was conducted in a big financial company in Brazil, which has a great amount of BI systems and users. A total of 170 responses were considered valid. Descriptive statistics and multivariate data techniques as Multiple Regression, Exploratory Factor Analysis and Multiple Correspondence Analysis (Homals) were used for analysis. Results highlight twenty IQ dimensions which are important in context of BI system from a user perspective, which forming four categories: "Content Quality", "Intrinsic and Accessibility Quality", "Aggregated Value" and "Contextual Quality". Also, the results suggest that the characteristics of the users leverage their perceptions on IQ in context of BI. These findings guide future researches about IQ in context of BI and may also have practice contributions for companies that want to evaluate IQ from user perspective.