Uma análise comparativa sobre ferramentas de mineração de dados adotadas na academia e na indústria

de M. N. Viana, Thiago Affonso (2012). Uma análise comparativa sobre ferramentas de mineração de dados adotadas na academia e na indústria. Revista Tecnologia, 33(1), article no. 9.

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Abstract

Hoje em dia, existe uma grande quantidade de dados sendo produzidos através da utilização de sistemas de informação. Todos os dias, muitas informações são armazenadas em diversos bancos de dados, principalmente corporativos. Assim sendo, o processo de mineração de dados vem sendo amplamente difundido e utilizado, seja na academia ou na indústria, como um método de auxílio à tomada de decisão em áreas como medicina, meteorologia, áreas financeiras, entre outras. O uso de mineração de dados mostra-se eficiente quando se deseja obter informações que, a princípio, não são perceptíveis, no entanto, através de combinações promovidas nos dados, podem ser descobertas e usadas como fontes estratégicas para o apoio na tomada de decisões. Todavia, esse processo não é viável se não for realizado de maneira automatizada, e para isso, existem ferramentas que utilizam a mineração de dados para gerar resultados, tornando o processo de descoberta de conhecimento e mineração de dados mais rápido e eficiente. O trabalho aqui proposto descreve um estudo comparativo entre três ferramentas de mineração de dados, as quais foram escolhidas após uma pesquisa de uso na academia e na indústria da cidade do Recife-PE. Essas ferramentas foram analisadas sob duas perspectivas: desempenho, medido a partir do tempo necessário para o processamento dos dados de cada uma das ferramentas; e precisão, estudada a partir do percentual de acertos e erros gerados nos dados de saída das ferramentas.

Today there is a large amount of data being produced through the use of information systems. Every day a lot of information is stored in various databases, especially corporate ones. Thus, the process of data mining, has been widely used, either in academia or industry, as a method to help in decision support in areas such as medicine, meteorology, financial, among others. The use of data mining has proved his effectiveness when wanting to obtain informations that, in principle, are not noticeable, however, promoted by combining the data can be discovered and used as sources to support strategic decision making. However, this process is not viable if not performed in an automated manner, and for that there are tools that use data mining to generate results, making the process of knowledge discovery and data mining faster and more efficient. The present work describes a comparative study of three data mining tools, which were chosen after a research of use in the academia and industry in the city of Recife / PE. These tools were analyzed on two perspectives: performance, measured from the time required for processing the data from each one of the tools and precision, studied from the percentage of right and wrong answers generated in the output of the tools.

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