Aplicação de um sistema para mineração de dados de vendas

Aplicação de um sistema para mineração de dados de vendas
Fábio R. Bot da Silva¹

Gustavo A. Giménez-Lugo¹ ²

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Silvio Bortoleto¹ [e-mail] ¹ UNICENP – Centro Universitário Positivo – Curitiba, PR, Brasil
² UTFPR – Universidade Tecnológica Federal do Paraná – Curitiba, PR, Brasil
RESUMO
Grandes volumes de dados requerem alto desempenho para viabilizar a descoberta de conhecimento.
O presente trabalho descreve uma ferramenta de mineração distribuída, inspirada no algoritmo a priori (Agrawal e Srikant, 1994), na forma de um algoritmo de alto desempenho. Como estudo de caso é detalhado o processo de descoberta de combinações simultâneas em transações de vendas, determinando o grau de interesse dos conjuntos descobertos através da freqüência com que ocorrem.
Palavras-Chave: Mineração. Descoberta. Conhecimento. BI.

1. INTRODUÇÃO
Atualmente as empresas enfrentam um cenário de competição acirrada na disputa por nichos de mercado cada vez menores. A capacidade de adaptação ao mercado, buscando constantemente melhorar a eficiência, passou a ser elemento de sobrevivência das empresas.
Segundo Kimball (2002) o poder das soluções de Business Intelligence pode proporcionar à organização uma substancial vantagem competitiva em relação a seus competidores.
Este artigo demonstra os resultados obtidos com a implementação de uma ferramenta distribuída para mineração de dados, cujo desenvolvimento foi motivado pela necessidade de obter informações estratégicas, visando o incremento de vendas. A ferramenta procura descobrir padrões de consumo através da análise dos conjuntos de vendas realizadas na mesma transação, determinando o grau de interesse do conjunto descoberto pela freqüencia com que o mesmo ocorre. Trata-se então, da descoberta de conjuntos freqüentes através da mineração dos dados de vendas.
A mineração destas informações em grandes bases de dados demanda uma