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FERRAMENTAS DE BI E MINERAÇÃO DE DADOS

Diariamente as empresas acumulam grande volume de dados em seus aplicativos operacionais. São dados brutos que dizem quem comprou o quê, onde, quando e em que quantidade. É a informação vital para o dia-a-dia da empresa. Se fizermos estatística ao final do dia para repor estoques e detectar tendências de compra, estaremos praticando business inteligence (BI). Se analisarmos os dados com estatística de modo mais refinado, à procura de padrões de vinculações entre as variáveis registradas, então estaremos fazendo mineração de dados. Buscamos com a MD conhecer melhor os clientes, seus padrões de consumo e motivações. A MD resgata em organizações grandes o papel do dono atendendo no balcão e conhecendo sua clientela. Através da MD, esses dados agora podem agregar valor às decisões da empresa, sugerir tendências, desvendar particularidades dela e de seu meio ambiente e permitir ações melhor informadas aos seus gestores.
 
 
Pode-se então diferenciar o business inteligence (BI) da mineração de dados (MD) como dois patamares distintos de atuação. O primeiro visa obter a partir dos dados operativos brutos, informação útil para subsidiar a tomada de decisão nos escalões médios e altos da empresa. O segundo busca subsidiar a empresa com conhecimento novo e útil acerca do seu meio ambiente. O primeiro funciona no plano tático, o segundo no estratégico.
 
Data Mining ou Mineração de Dados consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados.
O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração; construção de modelo ou definição do padrão; e validação/verificação.
 
Atualmente, as organizações têm se mostrado extremamente eficientes em capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias ou pesquisas científicas, porém, ainda não usam adequadamente essa gigantesca montanha de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados em suas próprias atividades, sejam elas comerciais ou científicas.
A rápida taxa de inovação nas tecnologias de informática está exigindo que, cada vez mais, os profissionais estejam preparados e atualizados para conhecer e enfrentar os desafios da Tecnologia da Informação.
O conceito de Data Mining está se tornando cada vez mais popular como uma ferramenta de gerenciamento de informação, que deve revelar estruturas de conhecimento, que possam guiar decisões em condições de certeza limitada. Recentemente, tem havido um interesse crescente em desenvolver novas técnicas analíticas, especialmente projetadas para tratar questões relativas a Data Mining. No entanto, Data Mining ainda está baseado em princípios conceituais de Análise de Dados Exploratórios e de modelagem.
Data Mining é parte de um processo maior de conhecimento denominado Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD consiste, fundamentalmente, na estruturação do banco de dados; na seleção, preparação e pré-processamento dos dados; na transformação, adequação e redução da dimensionalidade dos dados; no processo de Data Mining; e nas análises, assimilações, interpretações e uso do conhecimento extraído do banco de dados, através do processo de Data Mining.
 

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