Desenvolvimento

Saiba o que é Data Mining

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Data MiningConhecido 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:

Data Mining Livro 1 dm2.jpg

Sobre o autor / 

Daniel Accorsi

Analista Web/Sistemas formado em 2004 pela Universidade UniFil em Londrina/PR, MBA em Marketing Digital e Gestão de Projetos Web, blogueiro, desenvolvedor Kinect e fotografia como hobby. Me encontre no Twitter - @DanielAccorsi

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