Descoberta de conhecimento utilizando o processo KDD

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As t�cnicas de mineraç�o de dados tem ganhado bastante espaço nos �ltimos anos, sendo processos essenciais para a descoberta de conhecimento em bases de dados. Essas t�cnicas visam explorar grandes quantidades de dados com o intuito de encontrar padr�es consistentes de relacionamentos entre os atributos das bases de dados. Isso pode ser utilizado, por exemplo, para auxiliar na tomada de decis�es sobre estrat�gias e vantagens competitivas na gest�o de pizzaria. Por meio da aplicaç�o de algoritmos espec�ficos de mineraç�o de dados em uma base de dados de pizzaria, o resultado dessas an�lises pode ser utilizado para planejamento estrat�gico. Por exemplo, a previs�o de vendas pode ser utilizada para planejamento de compra de mat�ria prima, a identificaç�o dos sabores das pizzas pode levar a empresa a realizar algum tipo de promoç�o de vendas, enquanto que a identificaç�o de grupos de clientes pode levar a empresa a planejar uma estrat�gia de marketing para recomendaç�o de produtos similares. Ou seja, a aplicaç�o de t�cnicas de mineraç�o de dados pode ser considerada como um diferencial competitivo para as empresas, j� que este tipo de conhecimento n�o pode ser obtido pela utilizaç�o de softwares tradicionais.
Autores: Jos� Adair Fabricio, Jones Granatyr e Heitor Murilo Gomes

As informaç�es chegam a grandes quantidades e mudam numa velocidade muito r�pida. � importante armazenar essas informaç�es em grandes bases para filtr�-las, estud�-las e transform�-las em conhecimento afim de que possam ser �teis ao traçar estrat�gias e tomar decis�es. O uso de ferramentas de extraç�o do conhecimento possibilita tratar as informaç�es e apresent�-las numa forma clara, precisa e de f�cil compreens�o aos tomadores de decis�es e gestores, auxiliando-os no planejamento de aç�es de marketing e nas mais diversas atividades que requerem aç�es decisivas.

Os avanços cont�nuos na �rea da Tecnologia da Informaç�o t�m gerado grandes quantidades de informaç�es, que s�o consequentemente armazenadas em grandes bases de dados. As diversas tecnologias existentes, como computadores, celulares, leitores de c�digos de barras, sistemas gerenciadores de banco de dados viabilizam a proliferaç�o de in�meras bases de informaç�es, que precisam ser trabalhadas, analisadas e transformadas em informaç�es �teis, que possam gerar conhecimento. � imposs�vel ao ser humano tratar todas essas informaç�es sem o aux�lio de ferramentas apropriadas, da� a necessidade do desenvolvimento de t�cnicas de mineraç�o de dados, que auxiliem o homem a selecionar, analisar, interpretar e relacionar os dados para desenvolver estrat�gias de aç�o em cada contexto.

O processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) foi formalizado em 1989 em refer�ncia a procura de conhecimento a partir de bases de dados. Seu objetivo principal � extrair conhecimento de grandes bases dados. A descoberta do conhecimento envolve uma sequ�ncia de fases que devem ser obedecidas, iniciando-se com a coleta de informaç�es, passando pelo tratamento e, por fim, a apresentaç�o do resultado final da extraç�o do conhecimento.

Para trabalhar com o processo de KDD, faz-se necess�rio ter objetivos definidos, saber quais resultados deseja-se atingir e ter conhecimento do dom�nio da aplicaç�o. Nesse processo, tr�s profissionais s�o envolvidos:

Analista de dados: conhece as ferramentas aplicadas ao processo, como algoritmos e intelig�ncia computacional, mas nem sempre conhece o dom�nio ao qual os dados pertencem;
Especialista no dom�nio: tem conhecimento do dom�nio dos dados e sabe onde aplic�-los;
Usu�rio (pessoa ou empresa): quem far� uso das informaç�es resultantes do processo de KDD.

Processos de extraç�o do conhecimento - KDD

O processo de KDD � composto por cinco fases: seleç�o de dados, pr�-processamento, transformaç�o, mineraç�o e interpretaç�o/avaliaç�o. Trata-se de um processo iterativo, pois poder� ser repetido quantas vezes for necess�rio na busca de melhores resultados, mas tamb�m � considerado um processo interativo devido � participaç�o de profissionais como o usu�rio final, o especialista do dom�nio e o analista do dom�nio. Esse processo � aplicado na identificaç�o de padr�es compreens�veis, v�lidos, novos e potencialmente �teis a partir de grandes bases de dados. Embora cada fase do processo de KDD seja independente, podendo ser tratada individualmente, existe uma forte depend�ncia entre elas. Assim, para que seja feita uma correta transformaç�o dos dados, � necess�rio ter uma base de dados corretamente modelada. Da mesma maneira, para que os dados sejam devidamente preparados, � necess�rio ter como objetivo a aplicaç�o de ferramentas de extraç�o do conhecimento, como um algoritmo da mineraç�o de dados para atingir o objetivo pretendido. Na "

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Descoberta de conhecimento utilizando o processo KDD

Este artigo apresenta o processo de KDD, apresentando em um estudo de caso de uma pizzaria como seguimos desde a coleta dos dados até a descoberta do conhecimento.

Processos de extraç�o do conhecimento - KDD

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