Data mining é um processo utilizado pelas empresas para transformar dados brutos em informações úteis. O termo é muito utilizado na informática e vem do idioma inglês, que traduzido para o português significa mineração de dados.
Geralmente, data mining, às vezes chamada de dados ou de descoberta de conhecimento, é o processo de análise de dados de diferentes perspectivas e o resumo deles em informação útil. Informação que pode ser usada para aumentar os rendimentos, reduzir os custos ou ambos.
Ao usar o software para procurar padrões em grandes quantidades de dados, as empresas podem aprender mais sobre seus clientes e desenvolver estratégias de marketing mais eficazes, bem como aumentar as vendas e diminuir os custos.
O software de data mining é um, de uma série de ferramentas analíticas que agrega e analisa dados. Ele permite aos usuários analisar dados de diversas dimensões e ângulos diferentes, categorizá-los e resumir as relações identificadas.
Tecnicamente, o data mining é o processo de encontrar correlações ou padrões, entre dezenas de campos em grandes bancos de dados relacionais.
Porém, para o processo dar certo, o data mining dependerá da coleta eficaz dos dados e armazenagem, bem como do processamento do computador.
Os supermercados são usuários conhecidos de técnicas de data mining. Muitos deles oferecem cartões fidelidade gratuitos para os clientes, os quais lhes dão acesso a preços reduzidos, que não estão disponíveis para não clientes.
Esses cartões tornam mais fácil para as lojas rastrearem quem está comprando o quê, quando estão comprando e a que preço.
As lojas podem então utilizar esses dados, depois de analisá-los, para vários fins, tais como: oferecer descontos direcionados aos hábitos de compras dos clientes, para decidir quando colocar os itens à venda e quando vendê-los pelo preço integral.
Outro exemplo hipotético seria:
Uma cadeia de supermercados que utiliza a capacidade do software data mining para analisar padrões de compras locais. E através disso descobrir que quando os homens compram fraldas as quintas-feiras e sábados, por exemplo, eles também tendem a comprar cerveja.
Outras análises mostram que esses compradores tipicamente fazem suas compras semanais aos sábados e que as quintas-feiras compram apenas alguns itens. Então através disso, o varejista pode concluir que esses clientes compram a cerveja para o próximo fim de semana.
A cadeia de supermercados pode usar esta informação de várias maneiras, a fim de aumentar suas vendas. Como por exemplo, mudando o local de exposição da cerveja para perto do local das fraldas.
Dessa forma, poderiam contar certamente com a venda das fraldas pelo preço sem descontos as quintas-feiras.
Dados são quaisquer fatos, números ou textos que podem ser processados por um computador. Atualmente, as organizações acumulam uma vasta e crescente quantidade de dados em diferentes formatos e bases de dados diferentes. Isso inclui:
Os padrões, associações, ou relações entre todos esses dados podem fornecer informações. Por exemplo, a análise de dados sobre ponto de venda e transações de venda pode render informações sobre quando e quais os produtos estão sendo vendidos.
As informações podem ser convertidas em conhecimento sobre os padrões históricos e tendências futuras. Por exemplo, informações resumidas sobre as vendas no varejo de supermercados podem ser analisadas à luz dos esforços promocionais para fornecer o conhecimento do comportamento de compra do consumidor.
Assim, um fabricante ou revendedor pode determinar quais itens são mais suscetíveis a esforços promocionais.
Avanços drásticos na captura de dados, poder de processamento, transmissão e capacidades de armazenamento, estão permitindo que as organizações integrem suas diversas bases de dados em “armazéns de dados”.
O armazenamento de dados é definido como um processo de gestão centralizada de dados e recuperação.
Armazenamento de dados, como data mining, é um termo relativamente novo, embora o conceito exista há anos. O armazenamento de dados representa uma visão ideal de manter um repositório central de todos os dados organizacionais.
A centralização de dados é necessária para maximizar o acesso de usuários e análise. Impressionantes avanços tecnológicos estão tornando esta visão em realidade para muitas empresas.
Além disso, dramáticos avanços em software de análise de dados estão permitindo aos usuários acessarem esses dados livremente. O software de análise de dados é o que suporta o data mining.
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