FUNDAÇÃO EDUCACIONAL SERRA DOS ÓRGÃOS

FACULDADES UNIFICADAS

CENTRO DE CIÊNCIAS HUMANAS E SOCIAIS

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO DE

EMPRESAS

DATA MINING E DATA WAREHOUSE

BRUNO DA COSTA

TERESÓPOLIS

JUNHO/2006

Conhecer a importância do data mining e data warehouse para a Administração

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO.....................................................................................................3

2. DATA WAREHOUSE...........................................................................................4

2.1. EXTRAINDO INFORMAÇÕES DO DATA WAREHOUSE............................5

3. DATA MINING......................................................................................................6

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS.................................................................................7

BIBLIOGRAFIA...........................................................................................................8

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1. INTRODUÇÃO

No mundo atual dos negócios a empresa precisa não só reter a informação

disponível, mas criar a partir dela condições de obter vantagens competitivas sobre

seus concorrentes. E para se obter a informação adequada depende-se não só da

disponibilidade de dados, mas também de como estes são coletados, armazenados

e interpretados.

Quem consegue tomar decisões corretas num curto espaço de tempo aumenta suas

chances de sucesso e de permanência no mercado. Por isso, esta tarefa exige dos

profissionais tomadores de decisão, tais como executivos, gerentes e analistas,

sistemas de suporte à decisão, chamados de SAD (Sistema de Apoio a Decisão) ou

SAE (Sistema de Apoio ao Executivo), mais recursos para análise, suportando

consultas ad hoc, interfaces gráficas apropriadas, etc.

Dessa forma o Data Warehouse numa organização se faz necessário para que os

dados de diversas áreas da empresa possam ser integrados e extraídos uma

riqueza maior de informações através de ferramentas como o Dada Mining, visando

que produtos e serviços possam ser melhorados sem aumentar os custos, tornando

a organização cada vez mais competitiva.

2. DATA WAREHOUSE

Foi no final da década de 1940 e no início da década de 1950 que através de

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pesquisas operacionais, teorias comportamentais e científicas de gerência e

controle de processos estatísticos que formaram a base para os sistemas de apoio

à decisão. O princípio básico, e ainda é, coletar dados operacionais do negócio e

reduzi-los de maneira que pudessem ser utilizados para ajudar a entender e

modificar o comportamento da empresa.

Já entre 1960 e 1970 pesquisadores de Harvard e do MIT começaram a utilizar

computadores para auxiliar no processo decisório. Seu uso era limitado a

automatizar a geração de relatórios.

A partir de 1980 que começou a utilização de banco de dados relacional para fins de

apoio à decisão, sendo que os primeiros usos comerciais foram: a consulta ad hoc e

geração de relatórios.

No primeiro livro dedicado a data warehouse (Building the Data Warehouse) o autor

W. H. Immon define o termo como “um depósito de dados orientado por assunto,

integrado, não volátil, variável com o tempo para apoiar as decisões da gerência”,

onde o termo não volátil significa que, os dados inseridos não possam ser

modificados, ou seja, somente leitura. Mas de todas as características notamos que

a integração é mais importante de todas, pois ela é a responsável por padronizar os

dados de todos os sistemas que irão compor a base de dados do warehouse.

Para que esse conteúdo de depósito de dados, criado a partir dos negócios da

organização, auxilie a análise e permita o acesso às várias faces das informações

apresentando a realidade da empresa ele deve se tornar um tipo de banco de dados

especializado, onde os dados colhidos de diversas fontes devem ser reunidos, de

maneira organizada e eficiente. Isso se faz necessário porque para o processo de

construção de um data warehouse é preciso ter em mente que o conhecimento virá

a partir da transformação do dado.

Portanto, podemos dizer que o data warehouse é um sistema de coleta de dados,

junto a vários sistemas das diversas áreas da organização de modo a agrupá-los

disponibilizando o acesso desses dados aos usuários.

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2.1. EXTRAINDO INFORMAÇÕES DO DATA WAREHOUSE

Existem várias maneiras de recuperar informações de um data warehouse, as

formas de extração mais comuns no mercado hoje são:

• Ferramentas de consulta e emissão de relatórios;

• SAE (Sistema de Apoio ao Executivo);

• Ferramentas OLAP;

• Ferramentas Data Mining.

3. DATA MINING

Utilizando-se métodos de análise estatística e de inteligência artificial é possível

desenvolver o processo do data mining ou mineração de dados na organização.

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Descobrindo a partir de padrões e associações de dados novas relações entre

produtos, prever vendas, traçar novas estratégias do negócio, identificar

comportamento e necessidade de consumidores, localizar áreas com potencial

lucrativo, etc., que não poderiam ser descobertos a olho nu devido ao grande

volume de dados.

O data mining é considerado como sendo a principal fase do processo do

descobrimento de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery

in Databases), área de pesquisa em evidência no momento, que envolve

inteligência artificial.

A extração de conhecimento do banco de dados ganhou força com o surgimento do

data warehouse. Isto porque como para o data warehouse é necessário que os

dados estejam de forma organizada e consolidada fica facilitado o processo do data

mining.

Outro fator que contribuiu para o crescimento do data mining foi a “Machine

Learning” (combinação entre estatística e inteligência artificial). Para descobrir

relacionamentos a estatística utiliza-se de conceitos como distribuição normal,

variância, análise de regressão, desvio padrão e intervalos de confiança. A

inteligência artificial baseia-se na estrutura de pensamento humano. Desta forma a

Machine Learning faz com que os programas aprendam a medida em que estudam

os dados, acrescentando novas regras de decisão.

As novas relações obtidas pela análise de dados devem ser utilizadas pela

organização de maneira que essa demonstre reação quando houver detecção de

problemas e seja estimulada quando vislumbrar novas possibilidades de negócio.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Para a permanência no mercado de hoje é preciso que as empresas estejam

sempre aprimorando suas rotinas e preparadas para mudanças. Por isso, novas

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informações que forem obtidas através de ferramentas como o Data Mining podem

contribuir para que a organização melhore o relacionamento com seus clientes,

administre melhor seu negócio, detecte novos nichos de mercado, auxilie na

definição de estratégia da corporação, etc, ficando assim à frente de sua

concorrência. Para que o Data Mining seja desenvolvido de forma mais eficiente se

faz necessário na organização o Data Warehouse, porque uma vez que os dados

de diversas áreas da empresa estejam integrados possibilitará a extração de um

maior número de informação.

Dominando essas tecnologias os tomadores de decisão terão maior eficiência no

mundo dos negócios já que seus produtos e serviços poderão ser melhorados sem

aumentar os custos e que suas decisões não serão em função de intuições ou

especulações, mas sim em fatos, diminuindo-se a margem de erro e acelerando os

negócios tornando a organização cada vez mais competitiva.

BIBLIOGRAFIA

DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de dados. tradução da 7ª ed. americana. Rio de Janeiro: Campos, 2000.

CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining: A mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. 2ª ed. São Paulo:

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Érica, 2001.

OLIVEIRA, Wilson José de. Data Warehouse. Florianópolis: Visual Books, 2002.

A utilização do data warehouse na geração de informações para tomada de decisão. http://www.fsanet.com.br/contabeis/noticia.php?id=1491. Acesso em 08 de maio de 2006.

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