Figura 1.3: Inteligencia de Negocios BI.
La Minería de Datos es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD (Knowledge Discovery from Databases): “paso consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración de patrones a partir de los datos preprocesados” [3].
Para conseguirlo hace uso de diferentes tecnologías que resuelven problemas típico de agrupamiento automático, clasi>cación y asociación de atributos, etc.
La Minería de Datos es, en principio, una fase dentro de un proceso global denominado Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, aunque >nalmente haya adquirido el signi>cado de todo el proceso en lugar de la fase de extracción de conocimiento [5].
Es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos.Está muy ligada a las Bodegas de Datos ya que las mismas proporcionan la información histórica con la cual los algoritmos de minería tiene la información necesaria para la toma de decisiones [4].
El Data Mining (DM) es un conjunto de técnica de análisis de datos que permiten:
- Extraer Patrones, Tendencias y Regularidades para describir y comprender mejor los datos.
- Extraer Patrones y Tendencias para predecir comportamientos futuros.
Debido al gran volumen de datos este análisis:
- Ya no puede ser manual (ni incluso facilitado por herramientas de Almacén de Datos).
- Ha de ser (semi-) automático.
En los sistemas estándar de gestión de bases de datos las consultas se resuelven accediendo a distintos conjuntos de datos almacenados.
Los sistemas de Data Mining (DM) in>eren conocimiento de las bases de datos en forma de Estructuras y Patrones. Este conocimiento supone un nuevo conjunto de información en base a la cual se responden las consultas.
