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No início de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), o CRISP-DM recomenda, em relação ao levantamento do hardware existente, que o processo de KDD seja realizado em plataforma com arquitetura não expansível, que forneça suporte e acesso somente à base de dados homogênea.
O uso da mineração de dados permite, por exemplo, que as empresas mais bem planejem a logística de distribuição dos seus produtos, prevendo picos nas vendas.
O modelo de referência CRISP-DM, composto por quatro fases não cíclicas, permite o fluxo unidirecional, ou seja, pode ir e voltar entre as fases.
Atualmente, conforme a tecnologia evolui, novos termos vão surgindo, particularmente com o aumento da importância dos dados na criação de estratégias de crescimento e tomadas de decisão. Nesse contexto, dois termos se destacam, descritos a seguir:
I. É um repositório central de informações que podem ser analisadas para tomar decisões mais adequadas. Os dados fluem de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes. Analistas de negócios, engenheiros de dados, cientistas de dados e tomadores de decisões acessam os dados por meio de ferramentas de inteligência de negócios (BI), clientes SQL e outros aplicativos de análise.
II. É um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação. As ferramentas empregadas analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. Sendo assim, cabe ao usuário utilizar o conhecimento para produzir vantagens competitivas.
Os termos descritos em I e II representam os conceitos, respectivamente, de: