• beatrizbenezra

O novo caminho para a inovação: os dados.

KDD é um processo que essencialmente garante que conhecimento útil seja extraído de dados. A capacidade das organizações em gerar, processar e aplicar este conhecimento permite à organização manifestar um comportamento diferenciado em prol da sua missão.

O processo de Mineração de Dados é apenas uma parte do processo de KDD. Enquanto a Mineração de Dados foca na geração de padrões de dados, o processo de KDD é muito mais amplo e integrado ao Negócio e seus objetivos.

O processo de extração de conhecimento a partir de grandes conjuntos de dados é um processo não trivial interativo e iterativo. A complexidade deste processo está principalmente na dificuldade de interpretar os resultados da aplicação de cada uma das suas tarefas e conjugar estas interpretações da forma em que devem ser executadas as tarefas a continuação. O processo de KDD é rotulado como interativo, indicando a necessidade da atuação eventual de especialistas como responsáveis pelo controle do processo. Estes aplicam os recursos computacionais e do Negócio em função dos fatos observados e dos resultados envolvidos. O termo iterativo indica a possibilidade de repetições das atividades do processo em busca de resultados satisfatórios.

A aplicação do processo de KDD permite identificar Padrões de Dados, estes devem ser interpretados pelo homem para se converterem em conhecimento. Um padrão descreve fatos ou tendências associadas a um conjunto de dados. Os padrões podem ser classificados em 2 tipos básicos: preditivos e descritivos. Padrões Preditivos são construídos com o intuito de resolver um problema específico de prever valores de um ou mais atributos. Os Padrões Descritivos apresentam informações que um especialista do domínio da aplicação pode não conhecer.



Os padrões encontrados durante o processo de KDD devem atender a 4 critérios, eles devem ser:

- Compreensíveis - permitindo um entendimento pelo Negócio. Isto implica em uma representação simples que os torne inteligíveis.

- Válidos - o novo conhecimento gerado deve ser adequado ao Negócio.

- Novos - devem acrescentar novos conhecimentos aos já existentes no Negócio.

- Úteis – na sua aplicação devem proporcionar benefícios ao Negócio.

A partir destes quatro critérios pode-se facilmente traçar um paralelismo com a geração de ideias ou insights, pontos de partida para o processo de inovação. Alguma dúvida de que o futuro da Inovação está vinculada ao uso dos dados?


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