Trindade, Maria Alice MoreiraBrito, Alexandre Branco de2026-01-082026-01-082025-07-072025-04-01http://hdl.handle.net/10400.14/56443In the current digital age, data has become one of organizations' most valuable assets, and the ability to transform this data into actionable insights is a key competitive advantage. Business Intelligence is growing in supporting decisionmaking by helping companies make sense of large volumes of data through structured, technology-driven processes. This master's dissertation aims to develop a decision support dashboard that facilitates data analysis and promotes more effective strategic decision-making. To achieve this, the Action-Research methodology was adopted and applied to the context of Salvador Caetano Africa, which serves as the case study. The work was carried out in two iterative cycles: the first focused on data normalization, and the second on the design of the dashboard. The main findings of this work highlight the importance of a well-structured dataset as the foundation for any BI solution, the interconnection between data preparation and dashboard development, and the relevance of using Data Analysis Expressions to create dynamic and meaningful visualizations. Ultimately, this project significantly reduced time spent on price positioning analysis, enhanced data reliability, and improved overall productivity.Na era digital atual, os dados tornaram-se um dos ativos mais valiosos para as organizações, sendo a capacidade de os transformar em insights acionáveis uma vantagem competitiva crucial. A Business Intelligence tem vindo a assumir um papel cada vez mais relevante no apoio à tomada de decisão, ao permitir que as empresas interpretem grandes volumes de dados através de processos estruturados e suportados por tecnologia. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo desenvolver um dashboard de apoio à decisão que facilite a análise de dados e promova a decisões estratégicas mais eficazes. Para isso, foi adotada a metodologia de Action- Research, aplicada ao contexto da Salvador Caetano Africa, que serve como caso de estudo. O trabalho decorreu em dois ciclos iterativos: o primeiro dedicado à normalização dos dados, e o segundo na conceção de um dashboard. As principais conclusões deste trabalho destacam a importância de um dataset bem estruturado como base para qualquer solução de BI, a interligação entre a preparação dos dados e o desenvolvimento do dashboard, bem como a relevância da utilização de Data Analysis Expressions para criar visualizações dinâmicas e significativas. Em última análise, este projeto permitiu uma redução significativa do tempo necessário para a análise de posicionamento de preços, aumentou a fiabilidade dos dados e melhorou a produtividade global.engBusiness intelligence toolsDecision makingData visualizationDashboardData normalizationFerramentas de business intelligenceTomada de decisãoVisualização de dadosNormalização de dadosmaster thesis204064341