Amarildo Aparecido Ferreira Junior

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A Grande Importância da Mineração de Dados nas 
Organizações 
 
Amarildo Aparecido Ferreira Junior¹, Késsia Rita da Costa Marchi¹, Jaime 
Willian Dias¹ 
¹Universidade Paranaense – (Unipar) 
Paranavaí – PR – Brasil 
amarildoferreirajr@hotmail.com, kessia@unipar.com.br, jaime@unipar.br 
 
Resumo: Este artigo abordará como a Mineração de Dados é de extrema 
importância para organizações que tenham um banco de dados muito grande 
e que necessitam tomar decisões de forma ágil. Também auxiliará as 
empresas que sofrem com queda de vendas em determinados períodos, queda 
de vendas de determinados funcionários e relatórios que não trazem todas as 
informações necessárias. A Mineração de Dados responde a todas essas 
questões citadas acima, mas para isso deve elaborar de forma criteriosa seu 
modelo. 
 
1. Introdução 
Na atualidade empresas estão investindo mais na automação do software, pelo fato de 
agilizar os níveis estratégico e gerencial para as tomadas de decisões, pois esses 
softwares armazenam os dados de forma duplicadas dentro do datawarehouse para 
relatórios complexos. 
Os softwares que possuem o BI (Business Intelligence) faz com que o setor que 
irá tomar as decisões, consiga observar nos relatórios as informações necessárias para 
poder avaliar o resultado que eles esperam, dependendo o grau de complexidade ou 
quantidade de informações armazenadas dentro do banco, esses relatórios podem 
demorar dias, semanas ou meses. 
Será detalhada a ferramenta WEKA que é uma suíte que contem diversas 
técnicas para minerar os dados e sendo open source, ele é quem faz a interação dos 
arquivos de dados ficarem de forma visual. 
 
2. Mineração de Dados (Data Mining) 
Nos anos 80, deu-se início a um novo ramo de computação, a mineração de dados, que 
surgiu da necessidade das empresas em relação ao grande volume de dados inúteis que 
eram estocados e tinha a função de extrair informação das bases de dados. 
Segundo Braga [2005], a mineração de dados é um processo de explorar grandes 
volumes de dados. 
Existem diversas etapas de mineração de dados, pois o administrador dos dados 
é que irá definir quais serão as etapas a serem seguidas, Carvalho [2005] definiu que a 
mineração de dados possui as etapas as quais serão mostradas a seguir e que podemos 
observar também na Figura 1 
Entender o problema: é a primeira fase de um projeto, pois o mesmo tem como 
objetivo principal identificar quais são os problemas que estão ocorrendo. 
 
Figura 1 - Modelo de Mineração de Dados. Vasconcelos [2013] 
 
2.1 Entendendo o Problema 
Observar quando a empresa estiver passando por um problema já que é necessário que o 
mesmo passe pela fase de entendimento do problema que está ocorrendo em 
determinado setor, será analisado o que está ocorrendo no setor para entender o motivo 
do problema. [Carvalho 2005] 
Será compreendido o porquê do problema ocorrido, por exemplo, qual foi o 
motivo pelo qual levou o setor de produção ter produzido tão pouco em determinada 
época do ano. 
 
2.2 Descobrindo o Conhecimento 
Está fase é aonde irá começar a descoberta de relações que serão obtidas pelos danos já 
armazenados, toda essa relação é encontrada da inteligência artificial, no caso existem 
diversas ferramentas específicas. [Carvalho 2005] 
 
2.3 Análise de Relações 
Nesta fase será efetuada uma exaustiva análise das relações obtidas, pode-se observar 
que através das relações obtidas com a mineração de dados às informações se 
relacionam entre si, por exemplo, qual foi o produto mais vendido em determinada 
época do ano entre outros. [Carvalho 2005] 
Agora que as informações obtidas estão analisadas pode-se tomar decisões de 
forma que o problema não venha acontecer novamente, caso não houvesse a mineração 
de dados, seria muito complicado chegar até a decisão. 
Depois destes procedimentos, a empresa cria padrões próprios para que esses 
problemas não ocorram novamente, pois agora tem as informações cabíveis do 
problema ocorrido. 
 
3. Weka 
O Weka é um software desenvolvido em Java, formado por um conjunto de 
implementações de algoritmos de diversas técnicas de Mineração de Dados com as 
especificações GPL (General Public License) como podemos ver a ferramenta na 
Figura 2, sendo utilizada por estudantes e professores de universidade, embora ela 
também seja muito utilizada por profissionais que desejam aprender os conceitos 
básicos de mineração de dados. Por ter sua interface gráfica, é possível conduzir 
processos de mineração de dados de forma simples, realizando avaliações dos resultados 
obtidos e a comparação de algoritmos. 
Seu ponto forte é a tarefa de classificação, mas também é capaz de minerar 
regras de associação e clusters de dados. 
 
 
Figura 2 - Ferramenta WEKA. Abernethy [2013] 
O Weka pode ser utilizado de três diferentes formas: interface gráfica, linha de 
comando e através de sua API. A interface gráfica fornece as diversas ferramentas para 
seus usuários através de janelas e seus elementos. A linha de comando é um meio 
utilizado para dar mais agilidade a processos repetitivos e acesso direto a 
funcionalidades que teriam mais passos a serem executados, caso fossem acessados via 
interface gráfica. A opção de acesso via API é utilizada por desenvolvedores de 
software por fornecer um meio prático para o uso das funcionalidades implementadas 
no Weka. Iremos exemplificar os diferentes problemas utilizando a interface gráfica, 
especificamente a ferramenta Explorer [Damasceno 2013]. 
 
4. Metodologia 
Para este artigo, foram utilizadas pesquisas em artigos científicos, sites da internet, 
leitura de livros. Com o conhecimento adquirido, realizou-se este artigo científico, tendo 
o fundamento de transmitir o conhecimento sobre o assunto pesquisado. 
 
5. Conclusão 
Este artigo tem a finalidade de transmitir conhecimento para quem não entende sobre o 
assunto de Mineração de Dados (Data Mining) e WEKA. Como era o objetivo do artigo, 
foi apresentado com clareza o assunto abordado. 
A mineração de dados não traz somente números em seus relatórios, traz 
números e respostas como, porque o produto X vendeu mais no mês de janeiro do que 
no mês de junho, porque o vendedor B vendeu mais no mês de abril do que no mês de 
janeiro. A mineração de dados é a solução para as organizações tomarem decisões de 
forma mais rápida. 
O WEKA também traz grandes benefícios por conseguir fazer muitas tarefas de 
mineração de dados, sendo open source que é um fator muito importante. 
 
6. Referências 
ABERNETHY, Michael. Mineração de Dados com WEKA, Parte 1: Introdução e 
Regressão <http://www.ibm.com/developerworks/br/opensource/library/os-weka1/>. 
Acesso em 04 de agosto de 2013. 
BRAGA, Luis Paulo Vieira. Introdução a Mineração de Dados. Rio de Janeiro: E- 
Papers Serviços Editoriais, 2005. 
CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining – A Mineração de Dados no 
Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e Administração. Rio de Janeiro: 
Editora Ciência Moderna LTDA, 2005. 
DAMASCENO, Marcelo - Introdução a Mineração de Dados Utilizando o WEKA 
<http://connepi.ifal.edu.br/ocs/anais/conteudo/anais/files/conferences/1/schedConfs/1
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FAVARETTO, Fabio e RHODEN, Carlos Alberto. Considerações Sobre Atividades de 
Identificação, Localização e Tratamento de Dados na Construção de um Data 
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GONÇALVES, Eduardo Corrêa. Mineração de Dados na Prática com Weka API, 
<http://www.devmedia.com.br/mineracao-de-dados-na-pratica-com-weka-api-
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VASCONCELOS, Lívia Maria Rocha de. CARVALHO, Cedric Luiz de. Aplicação de 
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http://www.inf.ufg.br/sites/default/files/uploads/relatorios-tecnicos/RT-INF_004-
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