Data mining: uma solução para grandes volumes de dados.

Abstract. The article introduces the Data Mining concepts, offering a vision of different authors about the solution. In general, all of them define the Data Mining as an inter-related information extracting process in large volumes of data, with the purpose of providing information for future predictions. The authors emphasize that the Data Mining process does not operate in isolation, but as part of the knowledge discovery process. Several rules of Data Mining are part of the knowledge discovery process; among the main addressed tasks are association, classification and regression, clustering and summarization. Finally, these rules are contextualized in the form of sample applications which implement them and which are used in today’s market.
Resumo. O artigo apresenta os conceitos de Data Mining, proporcionando a visão de diferentes autores sobre a solução. De modo geral, todos definem o Data Mining como um processo de extração de informações inter-relacionadas em grandes volumes de dados, com a finalidade de fornecer informações para previsões futuras. Os autores ressaltam ainda que o processo de Data Mining não opera de forma isolada, mas sim como parte do processo de descoberta do conhecimento. Diversas regras de mineração de dados compõem a descoberta do conhecimento, dentre as principais são abordadas as tarefas de associação, classificação e regressão, agrupamento e sumarização. Finalmente, estas regras são contextualizadas na forma de exemplo de aplicações que as implementam e que são utilizadas no mercado atual.
1. Introdução
Este artigo tem como objetivo apresentar os conceitos e o modo de funcionamento de Data Mining ou Mineração de Dados, cuja aplicação destina-se a encontrar padrões, anomalias e regras em grandes conjuntos de dados, possibilitando com isso a capacidade de decisões sobre atividades futuras.
Primeiramente serão apresentados os conceitos de Data Mining, confrontando a visão de diferentes autores e mostrando brevemente a evolução