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OIEEE MEU NOME É BRUCE!

OIEEE BRUCEEE..
RSRSRS

9.1. Conceito e aplicação nas organizações de Data Mining



A cada ano que passa, as companhias acumulam mais e mais informações emseus bancos de dados. Como conseqüência, esses bancos passam a conter verdadeiros tesouros de informação. Esta informação na verdade está implícita sob uma montanha de dados, porém emalguns casos fica difícil informações precisas para tomada de decisão.



O Data Mining é uma tecnologia usada para revelar informação estratégica escondida em grandes massas de dados. Éusada em diversas áreas, como análise de riscos, marketing direcionado, controle de qualidade, análise de dados científicos e outros. Data Mining Define o processo automatizado decaptura (garimpagem) e análise de enormes conjuntos de dados para extrair um significado.



Esta tecnologia está, basicamente, relacionada a Data Warehouse. Para que funcione, o DM deve serbem elaborado. A maioria dos métodos de DM é baseada em conceitos de aprendizagem de máquina, reconhecimento de padrões, estatística, classificação, clustenização e modelos gráficos.Para conhecer o Data Mining, o profissional de informática precisa ter um bom domínio da Análise de Cluster, Regressão, Árvore de Decisão, Redes Neurais e Estatística Descritiva,porém o foco de DM para Sistemas de Informação é o segmentar um grupo de dados e variáveis determinantes para cada perfil desejado para ter a informação polida na mesa do executivo.



O DMestá sendo bem utilizado nas empresas, na área de saúde em particular na medicina, na geografia, em sistemas geográficos geoprocesssados, etc. Um exemplo típico é segmentar clientespotenciais de uma livraria para promoção de vendas de livros por meio de catálogos e e-mails para alavancar as vendas.

SI de James A. O’Brien e 14 do livro SI de Claudio Boghi.
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