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Pode-se aplicar o processo de Mineração de Dados tanto estruturas normalizadas, quanto "desnormalizadas".
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Nem sempre é indispensável o uso de Data Warehousing no processo de Data mining.
Segue um artigo sobre o assunto (http://www.batebyte.pr.gov.br/modules/conteudo/conteudo.php?conteudo=527) onde é mencionado:
"O palestrante chamou a atenção para alguns conceitos errados sobre o Data Mining. Na verdade as ferramentas de Data Mining não descobrem informações/conhecimento sem qualquer intervenção humana, não substituirá as ferramentas para OLAP e Data Mining não necessariamente precisa de um Data Warehouse. Ele apresentou também algumas conclusões interessantes. Para utilizar Data Mining são necessários diferentes conhecimentos: expert em banco de dados, expert em estatística/data mining e expert no domínio do negócio."
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ERRADO. Matei a questão com este trecho: '(...) é indispensável o uso de técnica conhecida como Data Warehousing(...)'
Segundo Navathe(2011,p.698),"A mineração de dados PODE ser usada junto com um data warehouse para ajudar com certos tipos de decisões."
**Portanto, o próprio Navathe usa o termo 'pode', o que traz uma ideia de possibilidade, e não uma obrigatoriedade. Logo, é dispensável o uso conjunto de ambas as tecnologias, DW e DM.
Bibliografia:
SISTEMAS DE BANCO DE DADOS-NAVATHE-6 EDIÇÃO 2011.
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Se não precisa de um DW eu vou minerar os dados de onde?
Num BD normal?
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[Fonte: Abrahan Silberschatz, Sistema de Banco de Dados]
"Outros tipos de mineração de dados incluem agrupamento, exploração de texto e visualização de dados" Página 505
"A exploração de texto se aplica a técnicas de mineração de dados ao documentos textuais. Por exemplo, existem ferramentas que formam clusters sobre páginas que um usuário visitou; isso ajuda os usuários quando eles navegam pelo histórico de sua navegação para encontrar páginas que visitaram anteriormente. A distância entre as páginas pode ser baseada, por exemplo, em palavras comuns nas páginas" Página 504
"Os sistemas de visualização de dados ajudam os usuários a examinar grandes volumes de dados e detectar padrões visualmente. Apresentações visuais dos dados - como mapas, diagramas e outras representações gráficas - permitem que os dados sejam apresentados de forma compacta aos usuários. Uma única tela gráfica pode codificar tanta informação quanto um número muito maior de telas de texto" Página 504
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No processo de Data Mining (mineração de dados), é indispensável o uso de técnica conhecida como Data Warehousing, uma vez que a mineração de dados deve ocorrer necessariamente em estruturas não normalizadas (FN0).
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[Fonte: Abrahan Silberschatz, Sistema de Banco de Dados]
"Outros tipos de mineração de dados incluem agrupamento, exploração de texto e visualização de dados" Página 505
"A exploração de texto se aplica a técnicas de mineração de dados ao documentos textuais. Por exemplo, existem ferramentas que formam clusters sobre páginas que um usuário visitou; isso ajuda os usuários quando eles navegam pelo histórico de sua navegação para encontrar páginas que visitaram anteriormente. A distância entre as páginas pode ser baseada, por exemplo, em palavras comuns nas páginas" Página 504
"Os sistemas de visualização de dados ajudam os usuários a examinar grandes volumes de dados e detectar padrões visualmente. Apresentações visuais dos dados - como mapas, diagramas e outras representações gráficas - permitem que os dados sejam apresentados de forma compacta aos usuários. Uma única tela gráfica pode codificar tanta informação quanto um número muito maior de telas de texto" Página 504
Nem sempre é indispensável o uso de Data Warehousing no processo de Data mining.
Segue um artigo sobre o assunto (http://www.batebyte.pr.gov.br/modules/conteudo/conteudo.php?conteudo=527) onde é mencionado:
"O palestrante chamou a atenção para alguns conceitos errados sobre o Data Mining. Na verdade as ferramentas de Data Mining não descobrem informações/conhecimento sem qualquer intervenção humana, não substituirá as ferramentas para OLAP e Data Mining não necessariamente precisa de um Data Warehouse .Ele apresentou também algumas conclusões interessantes. Para utilizar Data Mining são necessários diferentes conhecimentos: expert em banco de dados, expert em estatística/data mining e expert no domínio do negócio."
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Questão para reforçar o entendimento:
CESPE - STJ - 2018
O processo de mineração de dados está intrinsecamente ligado às dimensões e a fato, tendo em vista que, para a obtenção de padrões úteis e relevantes, é necessário que esse processo seja executado dentro dos data warehouses. ERRADO.
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A mineração de dados pode ocorrer em vários tipos de repositórios, geralmente com um grande volume de dados. O DW ajuda a realizar as tarefas de mineração, pois geralmente já passou pelo processo de ETL e está organizado de forma a otimizar a realização de análises. Contudo, esse não é um requisito obrigatório para que se minere dados. A mineração pode ocorrer até mesmo em conjuntos de dados não estruturados!
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Gabarito: Errado.
Você pode matar a questão lembrando para um DW que seja utilizado o Floco de Neve os dados estarão normalizados e caso se utilize a Estrela, os dados estarão mais condensados porque não estão normalizados.
Bons estudos!
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Nunca que um negócio desses vais estar certo quando afirma: "uma vez que a mineração de dados deve ocorrer necessariamente em estruturas não normalizadas"
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Nishimura neles!
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Não é obrigatório o uso de Data Warehouse, normalmente utilizam a arquitetura cliente/servidor.
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O data mining , tbm pode ocorrer em dados não estruturados .Questão errada.
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ERRADO.
O uso bem-sucedido das aplicações de data mining depende da construção de um data warehouse, mas isso não significa que ele seja indispensável.
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ERRADO
Não é necessário/obrigatório ter um data warehouse (sistema de gerenciamento de dados) para aplicar a Mineração de dados.
- Não há essa necessidade obrigatória que a questão afirma.
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DATA MINING (DM) NÃO DEPENDE DO DW, PORÉM ALIADO AO DW POSSUIRÁ MAIOR DESEMPENHO O DM PODE SER APLICADOS A BANDO DE DADOS CONVENCIONAIS.