Data mining e data warehouse

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  • Publicado : 26 de setembro de 2012
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GESTÃO EM LOGÍSTICA.















DATA MINING E DATA WAREHOUSE

ADMINISTRAÇÃO DA INFORMAÇÃO


Data Mining

Conhecido também como mineração de dados, sua função principal é a varredura de grande quantidade de dados a procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações gerando novos sub-grupos de dados. Usado comumente em grandes bancos de dados. Por enquantopodemos pensar que Data Mining é como um agregador e organizador de dados.
A formação de sub-grupos de dados é feito pelo Data Mining através da execução de algoritmos capazes de conhecer e aprender mediante a varredura dessas informações. Baseado em sistemas de redes neurais, esses dados são examinados e pensados, gerando uma nova informação associativa com outros dados. A formação deestatísticas também é uma de suas funções. Números estatísticos são gerados trazendo resultados comparativos e levando a uma tomada de decisão inteligente.

É gigantesco o resultado desse processamento, uma das mais fortes é a formação de hipóteses e principalmente regras de dados a serem apresentados ao usuário.
Com a geração de um volume cada vez maior de informação, é essencial tentar aproveitar omáximo possível desse investimento. Talvez a forma mais nobre de se utilizar esses vastos repositórios seja tentar descobrir se há algum conhecimento escondido neles. Um banco de dados de transações comerciais pode, por exemplo, conter diversos registros indicando produtos que são comprados em conjunto.

Quando se descobre isso pode-se estabelecer estratégias para otimizar os
resultados financeirosda empresa. Essa já é uma vantagem suficientemente importante para justificar todo o processo. Contudo, embora essa idéia básica seja facilmente compreensível, fica sempre uma dúvida sobre como um sistema é capaz de obter esse tipo de relação.

Que dados o Data Mining avalia?

Grandes corporações não sobrevivem sem um perfeito sistema de gestão. Perfeito pelo motivo de que hoje em diamilhares de informações são processadas diariamente, na rotina de pequenas e médias empresas essas informações ficam perdidas e esquecidas. Esses sistemas de gestão armazenam em seus bancos de dados os acontecimentos do dia-a-dia: estoques, pedidos, compras, orçamentos, contábil, financeiro, jurídico, pós-venda, relacionamento com cliente, vendas entre outros. Todos esses departamentos geram informaçõesindependentes. A função principal de um Business Intelligence é trabalhar todo esse histórico de acontecimentos inseridos diariamente e garantir que no final das contas todos os dados sejam visualizados como um todo, trazendo informações concretas, consistentes e decisivas, basicamente através da ação do Data Mining.

Os Passos do Data Mining

A literatura sobre o assunto trata com maisdetalhes todos os passos necessários ao Data Mining. Segundo, Groth (1998) e Han, Chen & Yu (1996). É suficiente apresentar os passos fundamentais de uma mineração bem sucedida (veja figura à abaixo). A partir de fontes de dados (bancos de dados, relatórios, logs de acesso, transações, etc) efetua-se uma limpeza (consistência, preenchimento de informações, remoção de ruído e redundâncias, etc). Distonascem os repositórios organizados (Data Marts e Data Warehouses), que já são úteis de diversas maneiras.
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Mas é a partir deles que se pode selecionar algumas colunas para atravessarem o processo de mineração. Tipicamente, este processo não é o final da história: de forma interativa e freqüentemente usando visualização gráfica, um analista refina e conduz o processo até que valiosos padrõesapareçam. Este é um dos conceitos importantes encontrar padrões requer que os dados brutos sejam sistematicamente "simplificados" de forma a desconsiderar aquilo que é específico e privilegiar aquilo que é genérico.

Em outras palavras, não há como explorar essa informação em particular para que no futuro a empresa lucre mais. Apenas com conhecimento genérico é que isto pode ser obtido. Por...
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