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UNIFEI – Universidade Federal de Itajubá Instituto de Engenharia de Produção e Gestão Administração de Empresas Data Warehouse & Data Mining Alice Beraldo.

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1 UNIFEI – Universidade Federal de Itajubá Instituto de Engenharia de Produção e Gestão Administração de Empresas Data Warehouse & Data Mining Alice Beraldo – Glalber Monteiro – Larissa Gomes – Matheus Reis – Paula Ribeiro – Vinícius Noronha – ADM – 11

2 Sumário Introdução Conceitos de Data Ware House e Data Mining Sistemas Gerenciais Custos Aplicações Estudos de caso Conclusão Data Warehouse & Data Mining 2/20

3 Introdução GRANDE VOLUME DE DADOS MUITAS INFORMAÇÕES X DIFICULDADE DA ANÁLISE DE INFORMAÇÕES DIFICULDADE NA TOMADA DE DECISÕES Data Warehouse & Data Mining 3/20

4 Volume dos Dados Fonte: Santos, Crescimento do volume de dados Data Warehouse & Data Mining 4/20

5 Data Warehouse

6 Banco de dados para apoio a decisão Dados arrumados e etiquetados em prateleiras de fácil acesso Disponível para consultas e não transações Data Warehouse & Data Mining 6/20

7 Extraindo informações Ferramentas de consulta e emissão de relatórios; EIS (Executive Information Systems); Ferramentas OLAP; Ferramentas Data Mining. Data Warehouse & Data Mining 7/20

8 Data Mining

9 Definição Data Mining (ou mineração de dados) é o processo de extrair informação válida, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados, usando-as para efetuar decisões cruciais. Data Warehouse & Data Mining 9/20

10 Data Mining Análise Prévia Previsão Tomada de decisões É um conjunto de técnicas automáticas para descobrir conhecimento implícito em grandes quantidades de dados Mineração de dados é a tarefa central da descoberta de conhecimento. Data Warehouse & Data Mining 10/20

11 Busca do conhecimento Data Warehouse & Data Mining 11/20

12 Sistemas Gerenciais Data Ware House Sistema de Informação Gerencial – SIG –Busca de dados –Processamento –Transformação em informações Data Mining Sistema de Apoio à Decisão – SAD –Identifica tendências –Mostra caminhos Data Warehouse & Data Mining 12/20

13 Custos Proporcional a infraestrutura Depende do nível estratégico Eficiência e eficácia Precisão Data Warehouse & Data Mining 13/20

14 Aplicações –Vendas e Marketing Identificar padrões de comportamento de consumidores Associar comportamentos à caracter í sticas demogr á ficas de consumidores Campanhas de marketing direto (mailing campaigns) Identificar consumidores leais Data Warehouse & Data Mining 14/20

15 Aplicações em potencial –Bancos Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito) Identificar características de correntistas Mercado Financeiro –Médica Comportamento de pacientes Identificar terapias de sucessos para diferentes tratamentos Fraudes em planos de saúdes Comportamento de usuários de planos de saúde Data Warehouse & Data Mining 15/20

16 Estudos de caso

17 Enviava 1 milhão de malas diretas para correntistas Somente 2% respondia as correspondências Hoje o banco de dados armazena as movimentações dos clientes nos últimos 18 meses O Data Mining permite analisar tendências de movimentações O banco envia cartas somente para quem tem mais chance de responder – retorno 30% Data Warehouse & Data Mining 17/20

18 A Sprint, um dos líderes no mercado americano de telefonia de longa distância, desenvolveu, com base no seu armazém de dados, um método capaz de prever com 61% de segurança se um consumidor trocaria de companhia telefônica dentro de um período de dois meses. Com um marketing agressivo, conseguiu evitar a deserção de clientes e uma perda de 35 milhões de dólares em faturamento. Data Warehouse & Data Mining 18/20

19 Conclusão

20 Referências bibliográficas Disponível em Acessado em: 20/06/2009 CARDOSO, O. N. P.; MACHADO R. T. M., Gestão do Conhecimento usando Data Mining: estudo de caso na UFLA, 2005 CARVALHO, I. C., Métodos de Mineração de dados (Data Mining) como suporte à tomada de decisão, 2002 JESUS, A. P.; MOSER, E. M.; SILVA, J. U., Personalização de Sistemas WEB utilizando Data Mining: um estudo de caso aplicado na Biblioteca Central da FURB. Arakaki, E. M.; GUERRA, M. F. L., Descoberta de conhecimento em Base de Dados e Mineração de Dados. Disponível em: Acessado em: 19/06/2009 Data Warehouse & Data Mining 20/20


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