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Data Warehouse, Data Mining e Business Intelligence

Apresentação dia 17/06 - Seminário de Banco de Dados 2
by

Diego Costa

on 18 June 2013

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Transcript of Data Warehouse, Data Mining e Business Intelligence

Seleção de Dados;
Limpeza de Dados;
Enriquecimento;
Transformação;
Mineração de Dados;
Relatório e Exibição da Informação descoberta;
Componentes:
Daniel Cavalcante
Diego Costa
Jucileide Souza
Moacir Vilas Boas
Vagner Sobrinho
O que é Data Mining?
O que é Data Warehouse?
Data Mining
Business Intelligence
Técnica para adquirir conhecimento a partir de dados, visando detectar vários tipos de padrões em grandes volumes de dados.
É uma coleção de dados orientada a assuntos, integrada, variante no tempo, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão (W. H. Inmon).
Objetivos:
Refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios.
PERGUNTAS ?????
Exemplos:
Aplicações para Assistência Médica
Aplicações em Ciência e Tecnologia
Aplicações para o Poder Judiciário
Data Mining
Como funciona?
Preparação
Data Mining
Análise de Dados
Data Mining - Preparação
Nessa etapa os dados são selecionados, purificados, pré-processados e em seguida são apresentados as técnicas de Data Mining.
Data Mining
Nessa etapa, ocorre efetivamente a mineração de dados.
Apresentação de Seminário
Data Mining - Análise de dados
Nessa etapa, o resultado do Data Mining é avaliado, visando determinar se algum conhecimento adicional foi descoberto, assim como definir a importância dos fatos gerados.
KDD - Descoberta de Conhecimento nos Bancos de Dados
Refere-se ao processo global de descobrimento de conhecimento útil em bases de dados.
Data Warehouse
Características:
Déposito de dados integrados
de múltiplas fontes;
Apoia análise de série temporal
e tendência;
São não voláteis;
Informações menos detalhada
e atualizada.
Data Warehouse
Compreendem um conjunto de programas que:
Extraem dados do ambiente de dados operacionais da empresa;
Revitalizam os sistemas da empresa;
Permitem que sistemas mais antigos continuem em operação;
Consolidam dados inconsistentes;
Extraem benefícios de novas informações oriundas das operações correntes;
Etc...
Data Warehouse
Extraindo informações...
Ferramentas de consulta e emissão de relatórios;
EIS (Executive Information Systems);

Ferramentas OLAP;

Ferramentas Data mining.

Ferramentas OLAP
(On-Line Analytical Processing)
Representa um conjunto de tecnologias projetadas para suportar análise e consultas "ad hoc".


Característica principal: permitir uma visão conceitual multidimensional dos dados de uma empresa.
Três componentes principais:
Um modelo de negócios para análises interativas;
Um motor OLAP para processar consultas multidimensionais contra o dado-alvo;
Um mecanismo para armazenar os dados a serem analisados.
A base de dados usada define se o pacote é um ROLAP ou um MOLAP.
Ferramenta Data Mining ...
Descobrir, de forma automática ou semi-automática, o conhecimento que está “escondido” nas grandes quantidades de informações armazenadas nos bancos de dados da organização, permitindo agilidade na tomada de decisão.
Previsão - o Data Mining pode mostrar como certos atributos dentro dos dados irão se comportar no futuro;


Identificação - Padrões de dados podem ser utilizados para identificar a existência de um item, um evento ou uma atividade;
Segundo Elmasri e Navathi, os propósitos são:
Tipos de Conhecimento
O conhecimento é normalmente classificado como Indutivo versus Dedutivo.
Indutivo: Descobre novas regras e padrões;

Dedutivo: Deduz novas informações.
Descrição do conhecimento
Descoberto:
DATA WAREHOUSE

DATA MINING

BUSINESS INTELLIGENCE
Representação do conhecimento
Regras de associação;
Hierarquias de Classificação;
Padrões Sequenciais;
Padrões dentro de série temporal;
Agrupamento.
Classificação - o Data Mining pode repartir os dados de modo que diferentes classes ou categorias possam ser identificadas com base em combinações de parâmetros;


Otimização - otimizar o uso de recursos limitados como tempo, espaço, dinheiro ou matéria-prima e maximizar variáveis de resultado como vendas ou lucros sob um determinado conjunto de restrições.
Seis fases:
Gartner Group - Década de 80
Objetivo:
Converter volume de dados em informçaões relevantes ao negócio, através de relatórios analíticos
Data Warehouse é o fundamento para os sistemas de Business Intelligence.
Termo proposto por E.F. Codd, em 1993
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