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Previous issue date: 2015-09-09 / CNPq / Os sistemas de suporte à decisão são utilizados para auxiliar os gestores na tomada de decisão, inclusive, de alto nível. Eles implementam todas as etapas do processo de extração de conhecimento em banco de dados (KDD - Knowledge-Discovery in Databases) e o ambiente de consultas a dados e conhecimento, incluindo simulação de cenários sobre os indicadores do negócio (KPIs - Key Performance Indicators). As ferramentas OLAP (Online Analytical Processing) oferecem um ambiente para consultas que permite a análise de um grande volume de dados, por meio de cruzamento entre dados, apresentação de perspectiva de processamento multinível (hierarquias) para os dados e funções de perfuração e fatiamento dos conjuntos entre outras. Estas ferramentas têm interface amigável com o decisor humano apresentando gráficos, modelos e sumarizações, mas são limitadas a operações diretas e à validação de conhecimento humano sobre os dados do negócio. No processo de KDD, a mineração de dados usa inteligência artificial e estatística para extração de conhecimento dos dados e para apoiar a decisão humana em atividades de inferência e previsão. OLAM (Online Analytical Mining) é um conceito equivalente ao OLAP para navegação sobre o conhecimento extraído e sobre o efeito da sua aplicação na tomada de decisões sobre o desempenho do negócio tanto nos indicadores técnicos de inteligência artificial quanto nos KPIs. No entanto, não foi encontrado ferramental genérico que permita realizar de forma sistemática o OLAM. A proposta desse trabalho é mostrar que algumas operações fundamentais de OLAM podem ser implementadas por meio de ferramentas OLAP, mediante amostragem de dados com independência estatística submetidos à mineração e a certas transformações de dados. O trabalho é validado por meio de um problema de decisão binária, no qual a resposta do algoritmo de mineração de dados (escore de propensão) sobre a massa de dados estatisticamente independente passa a ser uma medida no data warehouse. O trabalho demonstra que essa abordagem permite a geração de cubos associado à classe-alvo e aos KPIs para avaliação de desempenho, tornando a ferramenta OLAP capaz de realizar OLAM. Ao final, o trabalho analisa as principais limitações das ferramentas OLAP que as impede de implementar OLAM com mais flexibilidade e as implicações conceituais e operacionais para serem superadas. / Decision support systems are used to assist managers inclusive in making high-level decisions. They implement all stages of knowledge extraction process in database (KDD - Knowledge Discovery in Databases) and the environment queries to data and knowledge, including simulation scenarios on the business indicators (KPIs - Key Performance Indicators). The OLAP (Online Analytical Processing) provides an environment for queries that allows analysis of large volumes of data through data merging, multilevel processing perspective presentation (hierarchies) for data and drilling functions and slicing of among other sets of functions. These tools have user-friendly interface with the human decision maker presenting graphics, models and summarization, but are limited to direct operations and human knowledge validation on business data. In the process of KDD, data mining uses artificial intelligence and statistical techniques for knowledge extraction in inference and forecasting activities for supporting human decision. OLAM (Online Analytical Mining) is a concept equivalent to OLAP to navigation on the extracted knowledge and the effect of applying them in making decisions about business performance both in technical indicators artificial intelligence as the KPIs. However, it was not found generic tools that allows perform systematically the OLAM. The purpose of this paper is to show that some fundamental operations of OLAM can be implemented by means of OLAP tools, sampled data with statistical independence subject to certain mining and data transformations. The job is validated by means of a binary decision problem, in which the response data mining algorithm (propensity score) statistically independent data about the mass becomes a measure in the data warehouse. The work demonstrates that this approach allows the generation of cubes associated with class-blalvo and KPIs for performance evaluation, making OLAP tool capable of performing OLAM. Finally, the paper analyzes the main limitations of OLAP tools that prevents them from implementing OLAM with more flexibility and the conceptual and operational implications for trying to overcome.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/27670 |
| Date | 09 September 2015 |
| Creators | SANTOS FILHO, Mailson Melo dos |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/3524590211304012, ADEODATO, Paulo Jorge Leitão |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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