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 enquanto podemos 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 de estatísticas 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. Falaremos como isso é exibo um pouco mais pra frente.

Que dados o Data Mining avalia?

Grandes corporações não sobrevivem sem um perfeito sistema de gestão. Perfeito pelo motivo de que hoje em dia milhares 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 informações independentes. 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.

Pra onde vai?

Essa mineração de informação na base de dados do sistema resulta -como já mencionado- em novas informações mais detalhadas e principalmente organizada (dependendo muito do algoritmo sendo executado). O Data Mining alimenta uma base de dados já comentada aqui no Alvo Conhecimento: o Data Warehouse, base única e totalmente estruturada para garantir a tomada de decisão em nível de usuário, através de relatórios customizados. Saiba mais sobre Data Warehouse aqui.

Como é feita a mineração?

Essa varredura nos dados “históricos” requer que eles sejam filtrados a fim de desconsiderar o que é específico sobre algum assunto e valorizar tudo que for generalizado dentro do sistema, ou dados genéricos. Se por acaso uma faculdade recebe muitos pedidos de descontos num determinado dia, significa que houve uma procura comum, e não uma regra sobre “pedir descontos em um dia especifico”. O que quero dizer é que não há ma associação entre pedido de desconto e dia específico como uma regra. O que importa para o Data Mining é que em um determinado dia houve um padrão de acontecimentos, e isso ele ira considerar.

É simples, para localizar os padrões de um sistema, basta iniciarmos naqueles que se repetem. Por quê? Como diz na Wikipédia: “O cérebro dos seres humanos utiliza-se de processos similares, pois muito do conhecimento que temos em nossa mente é, de certa forma, um processo que depende da localização de padrões”.

Finalizando

O assunto é bem amplo, meu objetivo aqui é trazer uma noção geral. Nada impede de continuarmos em outros posts. Existem muitas referências na internet sobre Data Mining e como criar esses algoritmos de uma forma que apresente a melhor solução para sua aplicação.

Algumas dessas referências:

Data Mining – Home Page
Open Directory Projeto (Data Mining)
Programa de Mineração de Dados – Universidade da Flórida
Lista de profissionais que trabalham com Data Mining
Tutoriais

Leitura Recomendada:

Tenho visto desenvolvedores e blogueiros reclamarem sobre as adversidades da vida. Inseridos em situações negativas que na maioria são por motivos “bestas”. Leio esses fatos em blogs de colegas, Twitters, e-mails e etc. Estava analisando (sem muito esforço) e as fontes desses relatos são na maioria de pessoas que trabalham com tecnologia. Muitas vezes me identifico, eu mesmo cometo muitos absurdos e caio numas que “só comigo mesmo”, quem sabe um dia eu exponho os causos num blog.

O que há conosco? Somos tão diferentes assim? A natureza prioriza em nós as bizarrices da vida? Como tenho lido sobre situações malucas que acontecem no nosso meio!! Ao colocar o pé no mundo real, até parece que coisas acontecem! Coisas invisíveis nos perseguem. Será que o preconceito é tão grande que afeta a inter-relação sobre os seres humanos? Penso, só pode haver uma conexão extra natural.

Pare e pense sobre sua vida, o que tem acontecido nos últimos dias? Reflita nos acontecimentos que considerados pura “coincidência”. Não! Eu não estou chapado, não bebi e muito menos cheirei para escrever este post. Para eu escrever sobre isso (afinal, não foge do propósito) é porque realmente tenho visto anormalidades no nosso meio (ou normalidades, depende muito do indivíduo).

Fala sério! Imagine um bando de nerd reunido num só lugar, como no Campus Party! Só sai coisa louca. Nos conflitamos com o mundo real, não há uma aceitação sobre nosso modo de viver. Nós que definimos as regras, afinal, quem vive hoje sem tecnologia? Internet por exemplo, somos fontes de pesquisas, doutores lêem o que escrevemos. Somos a maioria nos buscadores. Fontes de renda têm crescido a cada dia em nosso meio, pessoas que dependem da internet para sobreviver, mas que não tem a mínima noção do como “a coisa” funciona.

Sofremos muito! Tudo tem um preço. Somos atacados constantemente. Você consegue ter uma conversa sobre sua área com pessoas “normais”? Com certeza não. É muito chato para eles, chato porque é demais para a cabecinha. Mas estes mesmos não conseguem viver sem essas “chatices”. Tenho um grande amigo, conversamos sobre ciência, invenções, tecnologia, teorias de Einstein, coisas de tempo/espaço etc. Imagine a perturbação na força quando iniciamos esse papo perto de outras pessoas, chego até dar risada sozinho por aqui.

Não me arrependo do que sou. Se eu fosse executar todas as idéias, muita coisa aconteceria para o bem daqueles que me cercam, fisicamente como virtualmente. Tenho certeza que você também. Sobre as perseguições e as bizarrices que me acontecem por ser o que sou, bom, isso já não ligo mais, é o preço que vou pagar pelo resto de minha vida, ser sistemático é um deles.

“Agora mesmo, fiz alguma coisa que desconheço, mas me chamaram de louco.”
Eu mesmo.

Hoje findamos 1 ano de existência. O Alvo Conhecimento teve seu início através do espaço de blog gratuito cedido pela Locaweb a seus assinantes. Lembro-me que o objetivo era compartilhar conhecimento sobre desenvolvimento web unindo dicas e conceitos de comportamento. Algo realmente inédito. E temos continuado o trabalho, muitos posts sobre comportamento, organização e tecnologia. Nessa mesma época o blog teve muito sucesso com seus conteúdos originais e posts relacionados também a capítulos específicos de livros que tenho lido. Um retorno satisfatório para um começo.

Passou-se um bom tempo. Pelo motivo do sucesso inicial, resolvi criar um domínio, profissionalizar. Criei também uma logo (que provavelmente sofrerá mudanças) para garantir uma comunicação visual para o blog. Ainda estou na Locaweb, hospedado em um sub-domínio redirecionado. Tive alguns problemas nessa transação de endereço: primeiro é que eu divulgava erroneamente meu RSS, não oferecia o link do FeedBurner. Segundo, perdi todos os comentários dos leitores. O blog cedido pela Locaweb era limitado e não tinha a possibilidade de fazer modificações mais específicas, como plugins, templates, acesso aos arquivos etc. Mas o que me chateou mais foi não ser possível fazer a exportação dos comentários. Reiniciei em novo endereço “zerado” de comentários, porém com todos os posts (pelo menos). Essa situação foi explicada no primeiro post pós-mudança. Então deixei o antigo blog no ar com um último post informando a mudança.

Hoje dou continuidade e procuro criar posts inéditos com informações completas, sempre com referências, fontes (quando houver) e dicas de leituras e blogs. Por esse motivo não há uma atualização diária. Não tenho interesse em notícias, temos ótimos blogs por aí que oferecem esse tipo de conteúdo.

Eu, Daniel Accorsi

Nunca pensei em desistir! Se analisarmos bem 80% dos resultados de uma pesquisa no Google se refere à blogs. Essa é a minha grande alegria, esse tipo de realidade me motiva. Ainda não sou tão conhecido como blogueiro, mas fico muito grato com alguns retornos de leitores, como exemplo a participação de alguns posts em trabalhos de faculdade. Sou grato também com comentários positivos de amigos e leitores. É notório o reconhecimento quando há uma escrita original e bem elaborada. Ainda não fui atrás de parcerias ou contatos diretos com outros blogueiros para troca de informações, não consegui fazer isso ainda, mas tenho me comunicado com alguns via Twitter e e-mail.

Parabéns!

Desejo os parabéns também a todos que acompanham o Alvo Conhecimento e a todos que divulgam de qualquer forma. Continue lendo, assinando e principalmente participando dos posts. Todos nós temos muito a aprender em conjunto, esse é o objetivo principal. Mande suas sugestões.

Parabéns para você!

Conceito

Estarei explicando aqui de forma bem simples o que significa o conceito de Data Warehouse, muito comentado em desenvolvimento de software. Pode ser traduzido como “depósito de dados”. Indico que seja dito na versão original, é mais comum sua utilização. Sua função principal é o armazenamento de informações de um banco de dados referente a uma ou mais atividades de uma empresa de forma consolidada, voltada à tomada de decisões. É como um agrupamento inteligente de dados de uma mesma fonte, como: origem, formato, nomes, tipo de negócio, regras, conexões entre outros. Este princípio é muito discutido quando relacionado a Business Intelligence. Tudo isso favorece um resultado completo ao usuário, sem a necessidade de executar várias consultas (relatórios), cruza-las e finalmente chegar a um resultado. Por enquanto pense que em Data Warehouse os relatórios são exibidos dinamicamente de acordo com a necessidade focando pontos estratégicos. Seu objetivo é trabalhar com uma grande quantidade de informação e principalmente dados históricos. Estamos falando de sistemas transacionais (OLTP*), que, de uma forma bem ampla, são sistemas responsáveis por registrar todos os acontecimentos de uma organização. Se analisarmos bem, são os acontecimentos históricos que nos levam a uma melhor tomada de decisão e à prevenção de eventos futuros. Esses dados estão no Data Warehouse. Por definição esses dados armazenados não mudam, exatamente por serem dados históricos, salvo quando é necessário executar correções em alguma informação específica. Um detalhe importante é que esses dados estão disponíveis somente para consulta. Uma base modificável deixa de ser uma Data Warehouse. O que faz a leitura dessa base histórica e inalterável é chamado de OLAP**, nada mais do que um processador das informações contidas na Data Warehouse. É através dele que o usuário consegue visualizar os resultados palpáveis através de relatórios consistentes e inteligentes (a possibilidade de tomada de decisão descrita acima).

História

Nos últimos anos houve um aumento considerável nos sistemas de gestão empresarial, e como conseqüência os dados também cresceram. Bancos de dados evoluíram para atender a esse crescimento tecnológico e toda uma atmosfera de gestão informatizada foi gerada. Nessa evolução, os sistemas (OLTP) não conseguiram cumprir a tarefa de analisar esses dados para garantir um resultado confiável ao usuário. Era preciso trabalhar num contexto de dados distintos para uni-los externamente. Foi aí que um projeto acadêmico na década de 80 realizou os primeiros testes em conceitos de Data Warehouse. A partir daí começou a tornar realidade nas grandes corporações.

Finalizando

Toda essa família de resultados, tecnologia e operações é chamada de Business Intelligence, e tem crescido até então. Hoje podemos encontrar sistemas de gestão oferecendo resultados completos e inteiramente customizados pelo usuário. A Data Warehouse é o núcleo dos sistemas de informação e fonte de apoio à decisão nas soluções de Business Intelligence.

Saiba como formar uma estrutura Data Warehouse através de algoritmos Data Mining.

Leitura recomendada

* OLTP – Online Transaction Processing

** OLAP – Online Analytical Processing

Nesse número 5 fiz um pack bem grande. Sem perceber acabei deixando acumular, porém ficou uma coleção muito boa de links. Divirta-se!

Começamos com um especial: CSS Hacks & Issues. O pessoal disponibilizou 8 dicas e truques em CSS para garantir a qualidade e compatibilidade de seus trabalhos. Vejam os tópicos:

1. Introduction
2. Browser-Specific selectors
3. Transparent PNG’s in IE6
4. Removing dotted links
5. Applying a width to inline elements
6. Centering a fixed width website
7. Image replacement technique
8. Min-width

Abra os exemplos aqui: SolidStateGroup

Coleções

25 Icones vetoriais
Etiquetas vetoriais
20 Icones png
CSS Templates
Mais CSS Templates
Icones (Camera Icon, Air Mail, Safari e 150 Pixel Icons e mais)
Fresheezy – Temas para WordPress e outros
Fontes no estilo caneta de pena
Mais 30 fontes estilizadas
500 formas (shapes) de estrelas para Photoshop
42 estilos de botões para Photoshop (tendência web 2.0)
19 ícones de alta qualidade
100 ícones de alta qualidade
Mais 100 ícones de alta qualidade
Actions interessantes para Photoshop
Temas para blogs
Ícones de pasta
Bruhes de alta resolução para Photoshop
5000 ícones
Excelente dingbat fonts
Site só com brushes
Mais brushes para Photoshop

Scripting

iCarousel – OpenSource JavaScript
Plugin para jQuery – Efeito de transição de imagens
GlassBox – Crie muitos efeitos com este plugin usando Prototype e Script.aculo.us
Polar Clock
Facebox – plugin jQuery para exibir janelas estilo Facebook
Spry – Frameword da Adobe para programar Ajax
Piwik – OpenSource Web Analytics
Fading Header
Flowplayer – Excelente vídeo player para seu site
Cropper UI – Recorte suas imagens em JavaScript (Prototype + Scriptaculous)
MoreCSS – JavaScript que usamos no dia-a-dia
Personalize seu blog WordPress com a função query_posts()
Password Strength Checker – JavaScript para verificar complexidade de senhas
10 efeitos em JavaScript para seu site

Stuff

Optimus Maximus Keyboard
Excelente, abandonware!

Serviços online

Compartilhamento de fotos “proibidas”
Vetorizador de imagens
Emuladores de celulares (maioria das marcas e modelos)
Pingue seu blog em vários serviços de uma vez só
Valide seu feed
Descubra o valor de seu site
Gerador de selos
Organizador pessoal
izzyMenu – Criador de menus em CSS
Crie abas com o YUI Tabs
“Muléres”, simule sua maquiagem (não sei como cheguei aqui e nem quero saber)

Tutoriais

Marcação a ferro quente
Efeito Grama

Referências / Conceitos

Diferença de cores na renderização entre Firefox e Safari
Blog sobre logo design
Outro blog sobre logo design
Evolução das marcas famosas
Aviary – Suite para aplicações RIA
Galeria de demos usando a API do Google Maps
Entenda RSS
Referência completa HTML
60 excelentes referências para CSS

Ufa! Fim, envie seus comentários.

Divulgue seus posts originais aqui na série “Dicas Interessantes” no Alvo Conhecimento, entre em contato comigo. A referência será também publicada.

Esqueça meu post sobre o cooler movido a pistão. Bom! Pensando bem, não precisa esquecer, apenas dêem mais atenção a este. Recebi em meu e-mail uma novidade que me chamou ainda mais atenção, no mesmo assunto, voltado a resfriadores de chips. A empresa Thorn Micro Technologies acaba de criar um cooler com tamanho merecedor do Guinness. Em seu diâmetro ultra-fino, consegue refrigerar um notebook inteiro. Sua tecnologia não usa motores ou qualquer tipo de componente móvel, como nos coolers mecânicos. Chamado de cooler de estado sólido, que produz uma corrente de ar três vezes maior do que um cooler convencional, mesmo medindo um quarto do tamanho. Sem levar em consideração que é um dispositivo silencioso e que apresenta baixo consumo de energia.

Incrível é sua capacidade de refrigeração, como mencionado. Os maiores coolers mecânicos conseguem produzir fluxo entre 0,7 e 1,7 metros por segundo. Já o cooler de estado sólido produz fluxo de 2,4 metros por segundo. Consegue medir o grau de intensidade levando em consideração os nossos atuais? Seu tamanho é de apenas um centímetro cúbico, acredite!

Imagem: Thorn Micro Technologies

Como funciona? Vento corona!

É formado por uma série de fios que produzem plasma em micro-escala. Fazemos uma pausa, você sabe o que é plasma? Segundo a fonte: “é um gás ionizado que possui elétrons livres suficientes para transmitir eletricidade”. Continuando, esses fios se encontram no interior de superfícies meia-cana (imagine um cano cortado na longitudinal, exemplo abaixo). Completando a estrutura, uma placa é posta sobre todo esse conjunto de fios, funcionando como uma espécie de tampa. Através de uma corrente elétrica aplicada nesses fios, os íons do plasma empurram as moléculas de ar do fio para a placa, gerando vendo.

Exemplo de cano cortado na longitudinal

Conclusão

Sinceramente, eu achei que aquele cooler de pistão fosse uma revolução no assunto refrigeração. Não somente em processadores, mas num mundo de possibilidades. Com essa nova tecnologia, envolvendo inclusive nano tecnologia descobriu-se que podemos produzir eventos físicos de grande escala através de dispositivos miniaturizados. Chegou-se a este produto comercializável em resultado de uma pesquisa sobre motores de vento iônico.

Confira aqui o gráfico comparativo entre os diversos tipos de coolers. A linha em azul é o comentado aqui. A área em cinza demonstra a melhor região de resfriamento.

Fonte: Inovação Tecnológica

UPDATE: O site Gizmodo disponibilizou um vídeo do cooler em funcionamento, veja aqui.