Data Mining

INTRODUÇÃO

A velocidade na ocorrência das mudanças em nossa sociedade e o aumento da competição dos mercados globais tem contribuído para um processo de questionamento de quais seriam os pilares fundamentais para o sucesso das organizações. Além disso, o ciclo de desenvolvimento de produtos e serviços nas organizações tem sido drasticamente reduzido e estas buscam cada vez mais qualidade, inovação e velocidade para permanecerem no mercado. Com isso, para ter competitividade, as organizações vêm sofrendo uma grande mudança na forma de gerir recursos materiais, pessoais e, principalmente as informações.

O que também pode ser percebido nos dias atuais é que o ambiente organizacional é cada vez mais mutável. Isso exige que as organizações tomem decisões de forma rápida e eficiente. Dessa forma, os gestores responsáveis pela tomada de decisão têm uma crescente necessidade de informações confiáveis dos ambientes interno e externo da organização. As informações, nas organizações configuram-se, então, um instrumento estratégico de apoio à tomada de decisão. Já que, o sucesso das organizações depende basicamente das decisões tomadas por seus gestores.

Desde que a informática passou a fazer parte do cotidiano das empresas, imensos volumes de dados têm sido sistematicamente coletados e armazenados. Mas, estes precisam ser transformados em informação para se tornar útil às organizações. Ou seja, é preciso transformar dados armazenados em informação para que esta possa ajudar a melhorar procedimentos, detectar tendências e características disfarçadas, e até prevenir ou reagir a um evento que ainda está por vir.

E essas informações, devem ser transformadas em conhecimento. Afinal, muitas vezes, más decisões são definidas, não pela inexistência de dados e informações e, sim, pela falta de transformações desses em conhecimento e/ou porque esses não estavam disponíveis no tempo e lugares certos para serem utilizados. Dessa forma, pode-se perceber que para sobreviver, atualmente, as organizações precisam aprender a diferenciar seus produtos e serviços através do conhecimento (CARVALHO, 2000).

Para que o conhecimento seja descoberto, torna-se necessário à aplicação de técnicas e ferramentas que agilizem o processo de extração de informações relevantes de grandes volumes de dados. Umas dessas técnicas que podem ser aplicadas é o processo de mineração de dados (Data Mining).

1.1. Dados, Informações e Conhecimento

Como já foi dito, conhecimento é um bem importantíssimo para que uma organização consiga sobreviver nesse ambiente turbulento no qual está inserida. Esse conhecimento é construído a partir de dados e informações coletados e processados.

A seguir têm-se os conceitos de dados, informações e conhecimento:

• Dados são fatos, imagens ou sons que podem ou não ser úteis ou pertinentes para uma atividade particular. São abstrações formais quantificadas, que podem ser armazenadas e processadas por computador.

• Informações são dados contextualizados, com forma e conteúdo apropriados para um uso particular. São abstrações informais (não podem ser formalizadas segundo uma teoria matemática ou lógica) que representam, por meio de palavras, sons ou imagens, algum significado para alguém.

• Conhecimento é uma combinação de instintos, idéias, informações, regras e procedimentos que guiam ações e decisões; têm embutido em si valores como sabedoria e insights. É a inteligência obtida pela experiência.

Com essas definições pode-se confirmar que para se tornarem úteis a organização, os dados precisam ser transformados em informação, e esta por sua vez, precisa ser transformada em conhecimento.

1.2. Histórico do Data Mining

Mineração de Dados é um ramo da computação que teve início nos anos 80, quando os profissionais das empresas e organizações começaram a se preocupar com os grandes volumes de dados informátizados estocados e inutilizados dentro da empresa. Nesta época, Data mining consistia essencialmente em extrair informação de gigantescas bases de dados da maneira mais automatizada possível. Atualmente, Data mining consiste, sobretudo, na análise dos dados após a extração, buscando-se, por exemplo, levantar as necessidades reais e hipotéticas de cada cliente para realizar campanhas de marketing. Assim, uma empresa de cartões de crédito, por exemplo, tem uma mina de ouro de informações: ela sabe os hábitos de compra de cada um dos seus seis milhões de clientes. O que costuma consumir, qual o seu padrão de gastos, grau de endividamento, etc. Para a empresa essas informações são extremamente úteis no estabelecimento do limite de crédito para cada cliente, e, além disso, contém dados comportamentais de compra de altíssimo valor.

2. O Que é Data Mining?

Num ambiente extremamente mutável, torna-se necessário à aplicação de técnicas e ferramentas que agilizem o processo de extração de informações relevantes de grandes volumes de dados. A metodologia da Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados veio preencher essa lacuna na necessidade de análise