Definição - O que significa Data Mining?
A mineração de dados é o processo de análise de padrões ocultos de dados de acordo com diferentes perspectivas para transformar esses dados em informações úteis e frequentemente acionáveis. Os dados são coletados e montados em áreas comuns, como data warehouses, e algoritmos de mineração de dados procuram padrões que as empresas podem usar para tomar melhores decisões, como decisões que ajudam a cortar custos, aumentar a receita ou atender melhor a clientes ou clientes.
A mineração de dados também é conhecida como descoberta de dados ou descoberta de conhecimento. É fundamental para a inteligência de negócios estabelecer decisões baseadas em dados.
Definirtec explica Data Mining
As principais etapas envolvidas em um processo de mineração de dados são:
- Extraia, transforme e carregue dados em um data warehouse
- Armazene e gerencie dados em bancos de dados multidimensionais
- Fornece acesso a dados para analistas de negócios usando software de aplicativo
- Apresente os dados analisados em formas facilmente compreensíveis, como gráficos
A primeira etapa da mineração de dados é reunir dados relevantes e críticos para os negócios. Os dados da empresa são transacionais, não operacionais ou metadados. Os dados transacionais lidam com as operações do dia a dia, como vendas, estoque e custo. Os dados não operacionais são normalmente previstos, enquanto os metadados se preocupam com o design lógico do banco de dados. Padrões e relacionamentos entre os elementos de dados geralmente podem render informações relevantes para melhorar os processos de negócios. Organizações com forte foco no consumidor lidam com técnicas de mineração de dados, fornecendo imagens claras dos produtos vendidos, preço, concorrência e dados demográficos do cliente.
Por exemplo, o gigante do varejo Walmart transmite todas as suas informações relevantes para um data warehouse com terabytes de dados. Esses dados podem ser acessados facilmente pelos fornecedores, permitindo-lhes identificar os padrões de compra dos clientes. Eles podem gerar padrões de hábitos de compra, dias mais comprados, produtos mais procurados e outros insights usando técnicas de mineração de dados.
A segunda etapa na mineração de dados é selecionar um algoritmo adequado - um mecanismo que produz um modelo de mineração de dados. O funcionamento geral do algoritmo envolve a identificação de tendências em um conjunto de dados e o uso da saída para definição de parâmetros. Os algoritmos mais populares usados para mineração de dados são algoritmos de classificação e algoritmos de regressão, que são usados para identificar relacionamentos entre elementos de dados. Os principais fornecedores de banco de dados, como Oracle e SQL, incorporam algoritmos de mineração de dados, como agrupamento e árvores de regressão, para atender à demanda por mineração de dados.