Como a mineração de dados pode ajudar no processamento e armazenamento de dados?
Grandes empresas coletam e armazenam muitos dados, tanto que a maioria se perde e é difícil de encontrar sem uma organização adequada. Há alguns anos existem várias soluções para salvar e armazenar essas informações. O termo mais comum usado para este processo é chamado de “Backup” das informações.
Com o passar dos anos, as empresas estão crescendo cada vez mais e, consequentemente, é cada vez mais difícil garantir que o Backups os dados são feitos salvando as informações necessárias. Hoje, Data Mining é um conceito que vem crescendo e recentemente começou a ser aplicado no armazenamento adequado de dados. Este processo de “Data Mining” ou “Data Mining” começou a ser utilizado inicialmente para encontrar padrões repetitivos em grandes bases de dados e assim poder aplicar esta informação em diferentes processos.
A mineração de dados é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados, a fim de prever resultados. Para chegar a esse resultado, é necessário primeiro realizar o pré-processamento dos dados.
O pré-processamento de dados é uma etapa do KKD (processo de descoberta de informações) que é responsável por: limpar, integrar, transformar e reduzir os dados a serem levados para a mineração de dados. O principal objetivo desta etapa é reduzir ou eliminar padrões não úteis. Também tem a função de reduzir o conjunto de dados para melhorar a eficiência da próxima etapa (data mining). Vale ressaltar que uma vantagem de realizar esse pré-processamento é que dados de qualidade podem ser obtidos ou informações incompletas podem ser recuperadas.
O armazenamento de dados ou geração de Backups é uma área tecnológica que cada vez mais se beneficia do “Data Mining”. Este último começou a ser implementado neste momento de processos para poder reduzir a quantidade de dados armazenados e organizá-los adequadamente.
Para realizar o pré-processamento de dados, as seguintes etapas ou etapas devem ser atendidas:
1. Conjunto de dados: coletar os dados que a empresa acumulou.
2. Limpar dados: selecionar os dados relevantes, necessários e úteis.
3. Engenharia de recursos: Classifique os dados selecionados. Após esta etapa os dados podem ser para treinamento ou para formar um novo dado.
3.1 dados de treinamento: são os dados usados para treinar um modelo. Pode ser feito através de:
- Aprendizado de algoritmo
- modelo de trem
3.2 Novos dados: Através dos dados já existentes, novos dados úteis podem ser gerados.
4. modelo de pontuação. É saber como a nova informação vai ser interpretada e validar a sua qualidade, para isso são utilizadas técnicas especiais (exemplo: fórmulas).
5. Avaliação do modelo: esta é a etapa final, onde o modelo é avaliado para verificar se está funcionando corretamente antes de ser levado para a mineração de dados.
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