Aprimorando estoque em medias empresas com datamining

FACULDADE DE INFORMÁTICA E ADMINISTRAÇÃO PAULISTA – FIAP
Leandro Cardoso Boni
Raphael Palitol Leite

DATA MINING: GERANDO DIFERENCIAIS ESTRATÉGICOS EM MÉDIAS EMPRESAS

SÃO PAULO - SP

2012
Leandro Cardoso Boni
Raphael Palitol Leite

DATA MINING: GERANDO DIFERENCIAIS ESTRATÉGICOS EM MÉDIAS EMPRESAS

| Monografia apresentada para obtenção do Título de Bacharel pelo Curso Graduação de Sistemas de Informação da Faculdade de Informática e Administração Paulista. |

SÃO PAULO - SP

2012
SumáRIO

CAPÍTULO 2 – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 1 2.1 KDD 1 2.1.1 O que é? 1 2.1.2 Etapas do KDD 2 2.1.3 Como Surgiu KDD 4 2.1.4 Banco de Dados 5 2.1.4.1 Classes de banco de dados 7 2.1.5 Data Warehouse 7 2.2 MINERAÇÃO DE DADOS 9 2.2.1 O que é? 10 2.2.2 Técnicas de Data Mining 11 2.2.3 Diferença entre BI e Data Mining 13 2.3 ORGANIZAÇÃO DE ESTOQUE 14 2.3.1 Armazém 14 2.3.1 Tipos de Estoque 15 2.3.2 Processos, Métodos e Etapas 16 2.3.4 Layout de armazenagem 17 2.3.5 Endereço e localização 17 2.3.6 Movimentação de Materiais 19 2.3.6.1 Picking 21 2.3.7 Logística 22 2.3.8 Importância da organização do armazém 23 BIBLIOGRAFIA 25

CAPÍTULO 2 – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 KDD
A quantidade de dados armazenados pelas empresas cresce em ritmo acelerado. Segundo um estudo da Forrester Research Inc (2009, apud HAGGAR, 2009) a quantidade de dados armazenados pelas empresas dobra a cada três anos. Para Han, Kamber e Pei (2012, p. 2) este crescimento explosivo do volume de dados disponível é uma consequência da informatização de nossa sociedade, do rápido desenvolvimento de poderosas ferramentas de coleta e armazenamento de dados.
A necessidade de utilizar todos os dados como fonte para obtenção de vantagem competitiva impulsionou o conceito de Knowledge Discovery in Databases (KDD). KDD é a pesquisa de novos conhecimentos em algum domínio de aplicação, é um processo não trivial com fim de descobrir padrões válidos, novos,