Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000437994-Texto+Completo-0.pdf: 1640213 bytes, checksum: 26f32168808fae3383c6bd3a3b9c87fc (MD5) Previous issue date: 2011 / Organizations acting on several markets have been using the benefits offered by the use of Data Mining - DM techniques as a complementary activity to their support systems to the strategic decision. However, to the great majority of the organizations, the deployment of a DM Project ends up not being feasible due to different factors, such as: Project duration, high costs and mainly by the uncertainty as to getting results that may effectively help the organization to improve their business processes. In this context, this paper presents a process based on the process of knowledge Discovery in Database - KDD which aims to identify opportunities to the application of DM techniques through the induction and ranking of decisions generated by the exploration of semi automatic Online Analytical Processing Models-OLAP. The built process uses stored information in a OLAP model prepared on the basis of used information by Customer Relationship Management - CRM and Business Intelligence - BI typically used by the organization to support strategic decision making. In relation to the information selected for this research, it has been carried out in a semi automatic way, a series of experiments using DM techniques which the results are collected and stored for later evaluation and ranking. The process was built and tested with a significant number of experiments and later evaluated by business experts in a large financial institution where this research was developed. / Organizações atuantes nos mais diferentes mercados, têm utilizado os benefícios oferecidos pela utilização de técnicas de Data Mining – DM como atividades complementares a seus sistemas de apoio a decisão estratégica. Porém, para a grande maioria das organizações, a implantação de um projeto de DM acaba sendo inviabilizada em função de diferentes fatores como: duração do projeto, custos elevados e principalmente pela incerteza quanto à obtenção de resultados que possam auxiliar de fato a organização a melhorar seus processos de negócio. Neste contexto, este trabalho apresenta um processo, baseado no processo de Knowledge Discovery in Database – KDD, que visa identificar oportunidades para aplicação de técnicas de DM através da indução e ranqueamento de árvores de decisão geradas pela exploração semiautomática de modelos On-Line Analytical Processing - OLAP. O processo construído utiliza informações armazenadas em um modelo OLAP preparado com base nas informações utilizadas por sistemas de Customer Relationship Management - CRM e Business Intelligence – BI, tipicamente utilizados por organizações no apoio a tomada de decisão estratégica. Neste trabalho é apresentada uma série de experimentos, gerados de forma semiautomática, utilizando técnicas de DM, cujos resultados são coletados e armazenados para posterior avaliação e ranqueamento. O processo foi construído e testado com um conjunto significativo de experimentos e posteriormente avaliado por especialistas de negócio em uma instituição financeira de grande porte onde esta pesquisa foi desenvolvida.