Assim como outros investimentos em tecnologia da informação, os sistemas de Business Intelligence (BI) também têm sido questionados em relação aos benefícios e retornos obtidos depois de sua implantação. Isso porque o produto de BI é inteligência, ou, em outras palavras, algum tipo de informação processada, e o valor da informação é difícil de avaliar. A presente pesquisa pretende contribuir ao estudo desse problema de pesquisa, abordando o tema da avaliação dos sistemas de BI por meio do modelo de sucesso de sistemas de informação proposto por DeLone e McLean. Além das dimensões tradicionais inter-relacionadas do modelo: capacidade de BI, qualidade da informação, satisfação dos usuários e nível de uso, foi incluída a variável a abordagem de decisão, pois um dos principais objetivos dos sistemas de BI é processar dados advindos de diferentes fontes, para produzir informação que sirva como suporte para a tomada de decisão. Uma vez que a capacidade de BI e a qualidade da informação são constructos multidimensionais, uma das contribuições desta pesquisa foi realizar um levantamento na literatura sobre as dimensões que operacionalizam esse constructo e avaliá-las empiricamente. A capacidade de BI foi definida em termos de acessibilidade, capacidades analíticas, flexibilidade e integração, e qualidade da informação em termos de atualidade, completude, oportunidade e precisão. O problema de pesquisa foi abordado por meio da metodologia de survey, em que os respondentes foram convidados a participar da pesquisa via e-mail e o questionário foi disponibilizado em forma eletrônica através da ferramenta SurveyMonkey. No total, foram obtidas 483 repostas, das quais 246 foram válidas. Já que o modelo conceitual proposto inclui múltiplas relações de interdependência, a técnica estatística selecionada para analisar os dados foi a modelagem de equações estruturais. O software utilizado foi o SmartPLS que testa o modelo estrutural por meio do método de mínimos quadrados ordinários. Foi possível comprovar empiricamente todas as relações de causalidade propostas entre as dimensões de sucesso dos sistemas de BI, a exceção da relação de moderação da variável abordagem de decisão na relação de causalidade entre satisfação e nível de uso. Um teste subsequente permitiu observar que essa variável poderia ser preditora do nível de uso. Segundo os resultados, é possível afirmar que o sucesso de BI pode ser definido em termos da capacidade de BI, qualidade da informação, satisfação dos usuários e nível de uso. A operacionalização realizada dos constructos multidimensionais "capacidade de BI" e "qualidade da informação" poderia dar luzes sobre quais características devem ser priorizadas na implantação e/ou desenvolvimento dos sistemas de BI nas empresas.

As well as other investments in Information Technology (IT), Business Intelligence (BI) systems have also been questioned in relation to the benefits and returns obtained after its implementation. These questions arise because the BI product is intelligence, or, in other words, some kind of processed information and the value of information is difficult to assess. This research aims to contribute to this by addressing the issue of evaluation of BI systems through the information systems success model proposed by DeLone and McLean, beyond the traditional dimensions that are interrelated: BI capabilities, quality of information, user satisfaction, and level of use. The decision approach was included as a variable since a key objective of BI systems is to process data coming from different sources to produce information that serves as a basis for the decision-making process. Once the BI capability and information quality are multidimensional constructs, one of the contributions of this study was to review the literature available about the dimensions that operationalize this construct and evaluate them empirically. BI capability was defined in terms of accessibility, analytical capabilities, flexibility and integration, and the information quality in terms of opportunity, completeness, timeliness and accuracy. The research problem was addressed by the survey methodology: the respondents were invited to participate in the survey via email and the questionnaire was made available in electronic form through the SurveyMonckey tool. A number of 246 responses were usable out of the 483 total responses that were obtained. Since the proposed conceptual model includes multiple interdependencies, the statistical technique selected to analyze the data was the structural equation modeling. The software used was the SmartPLS, which tests the structural model using the ordinary least squares method. It was possible to prove empirically all the causal relationships proposed between success dimensions of BI systems, except for the moderation effect of making-decision approach variable on the relationship between satisfaction and usage level. A subsequent test allowed us to observe that this variable could be a predictor of the level of use. According to these results, we can say that the success of BI can be defined in terms of BI capability, the quality of information, user satisfaction and the level of use. The operationalization of the variables BI capability and information quality as a multidimensional construct could enlighten the decision about which features should be prioritized in implementing the development of BI systems in companies.