Desafios e potencialidades do Business Intelligence no mercado de moda varejista em Cubatão-SP

Abstract

O presente estudo examina os principais fatores técnicos, operacionais e culturais que impedem a implementação de sistemas de business intelligence (BI) em micro e pequenas empresas (MPEs) do segmento varejista de moda de Cubatão-SP, com enfoque na loja Haline Tabatha Store. O problema investigado questiona quais elementos dificultam a adoção de BI nessas empresas. O referencial teórico, por sua vez, fundamenta-se em quatro pilares: BI como ferramenta de suporte decisório (Fedouaki et al., 2013), processos administrativos (Maximiano, 2006), gestão do conhecimento (Drucker, 1999) e gestão de estoque. A pesquisa adota abordagem aplicada, qualiquantitativa, com método indutivo, utilizando entrevistas semiestruturadas e questionários estruturados. A análise descritiva de dados reais coletados entre julho e setembro de 2025 revela padrões críticos: inversão do ciclo comercial, concentração de capital imobilizado e descontinuidade não gerenciada de categorias. Os resultados demonstram que a sistematização de dados operacionais transforma informações brutas em conhecimento acionável, embasando decisões estratégicas essenciais à viabilidade financeira de pequenos negócios. O estudo alinha-se ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável, contribuindo para modernização de práticas administrativas em MPEs através de decisões baseadas em dados.

This study examines the main technical, operational, and cultural factors that hinder the implementation of business intelligence (BI) systems in micro and small enterprises (MSEs) in the fashion retail segment of Cubatão-SP, focusing on Haline Tabatha Store. The research problem investigates which elements impede BI adoption in these companies. The theoretical framework is based on four pillars: BI as a decision support tool (Fedouaki et al., 2013), administrative processes (Maximiano, 2006), knowledge management (Drucker, 1999), and inventory management. The research adopts an applied, qualiquantitative approach with an inductive method, using semi structured interviews and structured questionnaires. The descriptive analysis of real data collected between July and September 2025 reveals critical patterns: inversion of the commercial cycle, concentration of immobilized capital, and unmanaged discontinuity of categories. The results demonstrate that the systematization of operational data transforms raw information into actionable knowledge, supporting strategic decisions essential to the financial viability of small businesses. The study aligns with the United Nations' Sustainable Development Goals 9 and 17, contributing to the modernization of administrative practices in MSEs through data-driven decisions.