Basicamente, a função do Data Mining é utilizar de grandes bases de dados para trazer insights sobre comportamentos que se repetem de maneira consistente. Isso se deve a elaboração de algoritmos que conseguem identificar padrões em meio a esses dados e estabelecer correlações entre eles.
Data mining é um processo em que a tecnologia é utilizada para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma grande quantidade de dados, permitindo encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade.
Etapas do Data Mining
Definição e Objetos no Data Mining O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração, construção de modelo ou definição do padrão e validação/verificação.
Esse processo teve seu início com o boom da internet no começo dos anos 2000. Leia mais sobre Indústria 4.0. Na Indústria 4.0 os smartphones, por exemplo, permitem tanto a Inteligência Artificial quanto a Inteligência Coletiva fazerem parte das decisões do dia a dia das pessoas.
Reflete apenas o passado dos dados em pequena ou grande escala. Não há inteligência no sistema, sendo necessário profissionais da gestão para interpretar as informações e tomada de decisão. Permite fazer a predição e descoberta de fatores relevantes ao negócio em pequena escala usando inteligência computacional.
O data mining é um recurso valioso para traduzir dados e transformá-los em conhecimento estratégico para o seu negócio. Ao identificar padrões de comportamento e tendências de consumo, é possível entender melhor o público e, consequente, investir na otimização da experiência do cliente.
Esse processo teve seu início com o boom da internet no começo dos anos 2000. Leia mais sobre Indústria 4.0. Na Indústria 4.0 os smartphones, por exemplo, permitem tanto a Inteligência Artificial quanto a Inteligência Coletiva fazerem parte das decisões do dia a dia das pessoas.
Data mining, ou mineração de dados, é uma técnica que faz parte de uma das etapas da descoberta de conhecimento em banco de dados. Ela é capaz de revelar, automaticamente, o conhecimento que está implícito em grandes quantidades de informações armazenadas nos bancos de dados de uma organização.
BI, Data Mining e Big Data
| Caracteristicas | BI (Business Intelligence) | Data Mining |
|---|---|---|
| Volume de dados | Alto, porém limitado ao processamento dos bancos de dados relacionais/dimensionais | Baixo, trabalho por amostragem (pequenas parcelas) de dados com alto custo de procesamento |
Existem aplicações de data mining para todas as áreas funcionais da empresa, bem como para o trabalho científico ou governamental. É como usar o data mining para analisar detalhadamente padrões em dados sobre consumidores e, a partir disso, montar campanhas de marketing um-a-um ou identificar clientes lucrativos. (LAUDON & LAUDON, 2011, p. 159)
A mineração de dados (MD) surge para essa finalidade e pode ser aplicada tanto para a pesquisa científica como para impulsionar a lucratividade da empresa madura, inovadora e competitiva.
Os passos fundamentais de uma mineração bem sucedida a partir de fontes de dados (bancos de dados, relatórios, logs de acesso, transações, etc.) consistem de uma limpeza (consistência, preenchimento de informações, remoção de ruído e redundâncias, etc.). Disto nascem os repositórios organizados ( Data Marts e Data Warehouses ).
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