DataMining

Objecto de estudo O objecto deste trabalho consiste no estudo de Datamining, a sua definição, aplicações, benefícios e desvantagens.

Introdução Hoje em dia, a maioria das empresas/organizações produz mais dados numa semana do que muitas pessoas irão ler em toda uma vida!
Ora, quanto mais dados menos informação. É pois preciso uma aplicação de processos de análise inteligente, visando manipulação automática de quantidades imensas de dados e que proporcione uma larga aplicação nos mais variados ramos da indústria, comércio, medicina, governo, administração, etc.
Os dados armazenados digitalmente sofreram um aumento drástico nos últimos 40 anos e continuam a crescer cada vez mais. Os mais comuns meios de tratamento de dados falham quando se deparam perante enormes quantidades de dados. O Datamining é especialista neste tipo de desafios.

O Datamining é capaz de inter-relacionar informações antigas com as do presente e predeterminar as de futuro, pois consegue prever o comportamento do consumidor, e anunciar de que modo se deve gerir produtos e negócios, permitindo assim o aumento de performance numa determinada empresa/organização.
Assim, o Datamining tem vindo a ser utilizado pelas empresas/organizações cujos responsáveis ambicionam uma melhor gestão, produtividade, modo de negociar e uma resposta perante a rivalidade/concorrência. As principais empresas aderentes são instituições bancárias, seguradoras e empresas de segurança.
Dados em bruto raramente tem benefícios directos. O seu verdadeiro valor é verificado na habilidade de extrair informações úteis para suporte de decisão ou exploração e entender o fenómeno de gestão de bases de dados.

Conceito de Datamining Apesar do termo Datamining ter se tornado bastante popular nos últimos anos, existe ainda uma certa confusão quanto a sua definição. Datamining é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de