O crescimento maciço da quantidade de dados que as empresas, organizações e a sociedade foram obrigadas a lidar, reforça a necessidade de estudos sobre Business Intelligence, Business Intelligence Analytics e Big data. Este assunto permanece na agenda das empresas como uma das prioridades e vem se tornando cada vez mais relevante, visto que os dados e as informações compreendem a matéria-prima a partir da qual as empresas desenvolvem as suas estratégias de negócios para competir em um mundo mais complexo e rápido. Portanto, entender como explorar melhor os dados disponíveis é hoje uma disciplina de grande importância, não só como uma questão de negócios, mas também como um tema de pesquisa acadêmica. Neste cenário, onde se busca o melhor uso dos dados, o presente estudo tem como objetivo desenvolver uma pesquisa científica que permita medir a capacidade de uma organização transformar os dados em valor para o negócio. Embora certos aspectos do tema Business Intelligence, Business Intelligence Analytics e Big data já estejam bem definidos entre os pesquisadores, ainda há uma falta de compreensão e consenso sobre quais são os antecedentes do construto Business Intelligence Analytics (BIA) e quais combinações de variáveis levam a um melhor uso dos dados. Além disso, embora vários pesquisadores tenham endereçado o tema sucesso em BIA com diferentes abordagens, evidenciamos a falta de estudos que comprovem sua eficácia. Neste estudo, estamos propondo um modelo conceitual integrado para Business Intelligence Analytics Capability (BIAC), com escalas que possibilitem testar sua eficácia. Em última análise, o modelo proposto BIAC poderá ser posteriormente aplicado pelas empresas que desejem avaliar seu nível de maturidade na BIA.