este artigo tem o objetivo de definir mineração de dados, abordar suas técnicas e tarefas, além de descrever como ela contribuiu para o processo de descoberta do conhecimento.
Conteúdo boas práticas.
Autores: Larissa de Oliveira Pinheiro, Viliane de Souza Oliveira, Wagner Nevony e Rodrigo de Oliveira Spinola
Processo de descoberta de conhecimento em bases de dados
A mineração de dados é uma das etapas envolvidas no conceito do processo de descoberta de conhecimento (KDD). O KDD é um processo que permite extrair conhecimento de informações armazenadas em grandes bases de dados especializadas. Neste contexto, este artigo tem o objetivo de definir mineração de dados, abordar suas técnicas e tarefas, além de descrever como ela contribuiu para o processo de descoberta do conhecimento.
O tema é útil para todos que tenham interesse em descobrir informação útil em suas bases de dados. Descobriremos neste artigo que esta atividade pode ser apoiada pelo processo de descoberta de conhecimento e o uso da mineração de dados.
Empresas de qualquer setor empresarial possuem a necessidade de armazenar seus dados. A questão do armazenamento dos dados pode ser considerada, de certa forma, resolvida. Contudo, o que fazer com tanto dado? Como tirar proveito deles de forma a tornar a empresa mais competitiva? Neste contexto surgiu a área da mineração de dados.
A mineração de dados é uma tecnologia que foi definida a partir da junção de três áreas do conhecimento: estatística, inteligência artificial e banco de dados.
A mineração de dados em conjunto com a descoberta de conhecimento em bases de dados é uma das áreas mais promissoras da atualidade. Estas duas áreas estão fortemente associadas com a quantidade excessiva de dados que temos hoje e com a necessidade de transformá-los em informação útil para as organizações.
Alguns exemplos de áreas que fazem uso de técnicas de mineração de dados no apoio a suas atividades são:
· Bancos: identificar padrões para auxiliar no gerenciamento de relacionamento com o cliente;
· Cartão de Crédito: identificar segmentos de mercado, identificar padrões de rotatividade;
· Cobrança: detecção de fraudes;
· Medicina: indicação de diagnósticos mais precisos;
· Segurança: na detecção de atividades terroristas e criminais;
· Recursos humanos: identificação de competências em currículos;
· Varejo: para que um supermercado melhore a disposição de seus produtos nas prateleiras através do padrão de consumo de seus clientes;
Neste artigo serão abordados aspectos importantes relacionados à mineração de dados considerando questões como descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), suas tarefas e suas técnicas.