Uma arquitetura estendida para data mining integrado ao processo decisório - Feldens, Miguel A.; Pavan, Altino (Cadernos de Informática, 2010)
O termo data mining é empregado no meio acadêmico há quase uma década como “aprendizado a partir de bases de dados”. A área surgiu com background de anos de pesquisas em aprendizado de máquina, redes neurais e estatística. Dentro de um processo mais amplo, chamado descoberta de conhecimento em bases de dados [FAY 96], seu objetivo é extrair conhecimento novo, útil e interessante a partir de bases de dados. Em termos das organizações onde o data mining é aplicado [BER 97], tais ferramentas apóiam a extração de valor a partir das bases de dados, ativo comumente sub-utilizado. Apenas recentemente a mineração de dados tem conquistado espaço nas organizações onde, ao aplicar data mining a grandes volumes de dados, sujeitos a redundâncias, inconsistências, distribuídos e armazenados em formatos distintos, foi encontrado o primeiro “gargalo” para se obter sucesso na aplicação da tecnologia: a preparação e qualificação de dados. Integrar esquemas, deduplicar entidades [REG 00], padronizar a representação de diversos atributos e disponibililizar repositórios de dados para aplicações analíticas foram alguns dos desafios onde data warehousing [KIM 96] e data mining se encontraram. Atualmente, novos desafios são encontrados em outras etapas deste processo, tal como a aplicação de resultados, que é o tema deste trabalho.