Mineração de Dados - Data Warehouse, Data Mining, BI e OLAP - Revista ClubeDelphi 146

Notavelmente, dentro do contexto de aplicações direcionadas ao ramo comercial ou industrial, o banco de dados é o coração do sistema, armazenando toda ou a maior parte dos dados das instituições, bem como provendo todos os recursos básicos necessários para que os mesmos possam ser devidamente resgatados. Com o passar do tempo, em meio a tantos avanços tecnológicos acessíveis, enormes volumes de dados são acrescidos às bases, que muitas vezes dobram de tamanho em poucos anos ou em curtos períodos de tempo, onde é comum que antigas informações, contas e movimentos registrados acabem caindo “no esquecimento” e sendo pouco utilizados para uma análise mais profunda sobre a vida da organização, sem contar que as pesquisas e relatórios tradicionais podem não proporcionar a exibição e interpretação das informações com uma visão amplamente diferenciada, o que implica em muitos os casos no mau aproveitamento do conhecimento e entendimento para a alta administração. De fato, podem existir tendências e padrões implícitos nas informações armazenadas que poderiam propiciar maiores níveis de detalhamento da situação da organização aos gestores, além de apresentar constatações interessantes que podem ser úteis em campanhas de marketing, por exemplo, como as probabilidades e características dos consumidores. Diante de fatores como estes, surge a necessidade de ferramentas e mecanismos que permitam que os dados possam ser analisados de uma forma otimizada em todos os sentidos, uma vez que os mesmos são de extrema importância, pois, armazenam toda a trajetória da instituição, auxiliando no processo de planejamento, análise de mercado, administração e apoio à decisão, onde tais informações estão escondidas ou não são percebidas em meio ao grande volume de dados. Um dos recursos básicos para o emprego de diversas tecnologias é o Data Warehouse (armazém de dados), que em síntese, é utilizado para armazenar conjuntos de dados organizados por assuntos, mantendo todo um histórico. Outro recurso da atualidade e um dos mais importantes quando o objetivo é a busca de conhecimento, é o Data Mining (Mineração de Dados). O Data Mining é um processo que consiste basicamente na identificação de informações relevantes que estão presentes em grandes bancos de dados, Data Warehouses ou repositórios, através de diversas técnicas, tais como associações, padrões consistentes, anomalias, estruturas e etc, sendo resultante da união de várias áreas, como é o caso da estatística e da inteligência artificial, e é uma ferramenta essencial para o processo de descoberta de conhecimento em base de dados, também denominado KDD (Knowledge Discovery in Databases). Quanto ao processo de Data Mining, o mesmo pode ser dividido basicamente em três etapas, sendo elas a exploração, a definição dos padrões e a validação dos dados.

Por permitir a extração de informações valiosas das bases de dados e apresentar uma nova visão de análise, possibilitando a definição de fatores estratégicos, a tecnologia Data Mining pode ser empregada para fornecer a base para diversos segmentos, como é o caso de Business Intelligence (BI). Em suma, o recurso de Business Intelligence ou Inteligência de Negócios pode ser definido como um conjunto de métodos e conceitos que podem ser implementados através de Softwares com o intuito de utilizar os dados importantes da organização para auxiliar no processo de tomada de decisões, proporcionando melhorias para a alta administração e reunindo todas as informações preciosas em um único lugar. Sendo assim, esta ferramenta também tem o objetivo de transformar os dados em conhecimento, que por sua vez é utilizado para obter diversas vantagens em meio ao mercado altamente competitivo. Dentro de todo este contexto, outra tecnologia que existe para prover uma melhor e mais flexível análise das informações, é a OLAP (On-Line Analytical Processing ou Processamento Analítico On-Line). Ela permite uma visão conceitual de forma multidimensional das informações da organização, onde existem consultas que disponibilizam os dados relacionados a medidas, decompostas em diversas dimensões. Esta tecnologia permite que as informações sejam visualizadas e analisadas de diferentes perspectivas pelo usuário, mantendo toda a estrutura de dados adequadamente.

Dentro do contexto de visão multidimensional existem alguns termos que são empregados, como é o caso de Dimensão, Membro, Hierarquia, Medida e Cubo. O termo Dimensão faz referência a uma unidade de análise cujo objetivo é agrupar as informações de negócio que possuem relação, se tornando o cabeçalho de colunas e linhas. Já o termo Membro diz respeito a um subconjunto de determinada dimensão, onde uma dimensão pode ter vários membros. Em seguida, Hierarquia é a denominação adotada para definir todos os níveis que pertencem a uma dimensão, podendo a mesma ser ou não balanceada. Quando é balanceada, os subníveis são equivalentes e quando não, a equivalência hierárquica não ocorre. O termo Medida é adotado para definir uma dimensão que é especial e deve ser empregada na realização de comparações. A denominação Cubo é utilizada para identificar uma estrutura capaz de armazenar as informações de negócio de uma maneira multidimensional, possibilitando uma análise dos dados de uma forma facilitada e mais refinada.