-
Data Mining
A mineração de dados consiste em usar o computador para vasculhar imensos bancos de dados em busca de tendências que passam despercebidas aos olhos humanos. Como o Data WhereHouse possui bases de dados bem organizadas e consolidadas, as ferramentas de Data Mining ganharam grande importância e utilidade. Essa técnica, orientada para a mineração dos dados, oferece uma poderosa alternativa para as organizações descobrirem novas oportunidades e, acima de tudo, para traçarem novas estratégias para o futuro.
O propósito da análise de dados é descobrir previamente características dos dados, sejam essas características relacionamentos, dependências ou tendências desconhecidas.
Tais descobertas tornam-se parte da estrutura informacional em que decisões são formadas. Uma ferramenta típica de análise de dados ajuda os usuários finais na definição do problema, na seleção de dados e a iniciar uma apropriada análise para geração da informação.Data Mart
Os primeiros projetos sobre Data Warehouse (DW) referiam-se a uma arquitetura centralizada. Embora fosse interessante fornecer uniformidade, controle e maior segurança, a implementação desta abordagem não é uma tarefa fácil. Requer uma metodologia rigorosa e uma completa compreensão dos negócios da empresa. Esta abordagem pode ser longa e dispendiosa e por isto sua implementação exige um planejamento bem detalhado. Com o aparecimento de data mart ou warehouse departamental, a abordagem descentralizada passou a ser uma das opções de arquitetura data warehouse. Os data marts podem surgir de duas maneiras. A primeira é top-down e a outra é a botton-up.
Top-down: é quando a empresa cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos departamentalizados.
Botton-up: é quando a situação é inversa. A empresa por desconhecer a tecnologia, prefere primeiro criar um banco
de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de DW completo.
A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar num Data Warehouse.
A tecnologia usada tanto no DW como no Data Mart é a mesma, as variações que ocorrem são mínimas, sendo em volume de dados e na complexidade de carga. A principal diferença é a de que os Data Marts são voltados somente para uma determinada área, já o DW é voltado para os assuntos da empresa toda. Fonte: http://www.totall.com.br/bi/artigos.asp?sessao=148
-
Data Mart é um banco de dados departamental que subsidiará a formação de um DW corporativo
-
A questão apresenta vários erros.
1- os DataMarts são departamentais, não poderiam, isoladamente, prover subsídios para decisões estratégicas; 2- o processo de KDD (Knowledge Discovery in Database), existente em DataMining possui 6 fases:
1. Seleção de dados.
� 2. Limpeza de dados.
� 3. Enriquecimento.
� 4. Transformação.
� 5. Mineração.
� 6. Análise, assimilação, interpretação, avaliação, divulgação e exposição das informações.
Certamente, várias dessas etapas envolvem atividades humanas de análise, que não podem ser conseguidas de forma automatizada em sua plenitude!
Espero ter ajudado!
-
Atenção, não confundir com o conceito de "staging area" que é realizado fora do acesso dos usuários.
-
Os Data Marts sao um tipo de Data Warehouse porem com menor abrangencia, ou seja, aplicados sobre um escopo menor(departamental).
-
Data mart (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data warehouse (armazém de dados). Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos)
-
Para quem não entende os comentários sem o gabarito e não tem acesso a resposta.
Gaba: ERRADO
-
Está faltando objetividade e sobrando "falação" nos comentários. Acredito que a questão esteja estruturada noutra questão, o DataMining aceita maior intervenção humana no process de construção da informação, (vasculhando e buscando dados) do que os DW ou DM, que fazem isso de forma mais automática!
-
Nenhum desses três conceitos é automático. A mineração de dados abarca o aprendizado de máquina, então há um certo grau de inteligência artificial aplicada, mas isso não quer dizer de forma alguma que a intervenção humana fica em segundo plano. Segundo Laudon & Laudon, inclusive, essa é uma das falácias da mineração de dados: dizer que ela ocorre sem a intervenção humana. Além disso, temos que o Data Mart é apenas um subconjunto do Data Warehouse, então temos algumas confusões conceituais que invalidam a assertiva.
-
DataMarts são pedaços dentro do DW, ou seja, já são as informações armazenadas
DataMining sim é voltado para obtenção de informações
Gab.: Errado
-
De maneira, rápida e objetiva:
Data Mining → Coleta de informações
Data Mart → Subdivisões do DataWarehouse
-
A mineração de dados abarca o aprendizado de máquina, então há um certo grau de inteligência artificial aplicada, mas isso não quer dizer que a intervenção humana fica em segundo plano. Além disso, o Data Mart é apenas um subconjunto do Data Warehouse.
-
Mineração de dados --> semiautomática (ainda necessita da intervenção humana)
-
comparou dois conceitos que não tem nada a ver
-
Arthur Mendonça | Direção Concursos
Nenhum desses três conceitos é automático. A mineração de dados abarca o aprendizado de máquina, então há um certo grau de inteligência artificial aplicada, mas isso não quer dizer de forma alguma que a intervenção humana fica em segundo plano. Segundo Laudon & Laudon, inclusive, essa é uma das falácias da mineração de dados: dizer que ela ocorre sem a intervenção humana. Além disso, temos que o Data Mart é apenas um subconjunto do Data Warehouse, então temos algumas confusões conceituais que invalidam a assertiva.
-
Se fosse automática, como ele saberia quais dados são importantes??
-
Erro 1: É dizer que o processo de mineração é autônomo, precisando de pouca ou nenhuma supervisão.
O processo de mineração não é completamente automático. Apesar de haver o emprego de técnicas de inteligência artificial, a supervisão e ação humana é necessária durante todo o processo.
Erro 2: É comparar Data mining com DataMarts.
Data Mart é apenas um subconjunto do Data Warehouse.
-
Com relação a sistemas de suporte à decisão, julgue os seguintes itens.
Assim como o DataMining, os DataMarts são voltados para a obtenção de informações estratégicas de maneira automática, ou seja, com o mínimo de intervenção humana a partir da análise de dados oriundos de DataWarehouses.
se tem intervenção não são automáticos; e outra, data mining não é inexoravelmente usado em um DW, embora seja um costume.
AVANTE
-
Q81745 - O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados = C.
-
O processo de mineração de dados é:
- INTERATIVO: homem e máquina
e
- ITERATIVO: processo repetitivo até que se encontre algo útil
-
Os DataMarts não são voltados para a obtenção de informações estratégicas. Eles, na verdade, são subconjuntos de um Armazém de Dados – Data Warehouse sendo um repositório de dados para assuntos específicos.