Arquitetura de mineração de dados: componentes, tipos e técnicas

Introdução

A mineração de dados é o processo no qual informações anteriormente desconhecidas, que poderiam ser potencialmente muito úteis, são extraídas de um conjunto de dados muito vasto. A arquitetura de mineração de dados ou arquitetura de técnicas de mineração de dados nada mais é do que os vários componentes que constituem todo o processo de mineração de dados. Aprenda ciência de dados para ganhar experiência em mineração de dados e permanecer competitivo no mercado.

Componentes da Arquitetura de Mineração de Dados

Vamos dar uma olhada nos componentes que compõem toda a arquitetura de mineração de dados.

1. Fontes de dados

O local onde obtemos nossos dados para trabalhar é conhecido como fonte de dados ou fonte dos dados. Há muitas documentações apresentadas, e pode-se argumentar também que toda a World Wide Web (WWW) é um big data warehouse. Os dados podem estar em qualquer lugar, e alguns podem residir em arquivos de texto, um documento de planilha padrão ou qualquer outra fonte viável, como a Internet.

2. Banco de Dados ou Servidor de Data Warehouse

O servidor é o local que contém todos os dados que estão prontos para serem processados. A busca de dados funciona mediante solicitação do usuário e, portanto, os conjuntos de dados reais podem ser muito pessoais.

3. Mecanismo de Mineração de Dados

O campo de mineração de dados está incompleto sem o que é indiscutivelmente o componente mais importante dele, conhecido como mecanismo de mineração de dados. Geralmente contém muitos módulos que podem ser usados ​​para executar uma variedade de tarefas. As tarefas que podem ser executadas podem ser associação, caracterização, previsão, agrupamento, classificação, etc.

4. Módulos para Avaliação de Padrões

Este módulo da arquitetura é empregado principalmente para medir o quão interessante é o padrão que foi desenvolvido. Para fins de avaliação, geralmente, um valor limite é usado. Outra coisa crítica a notar aqui é que este módulo tem um link direto de interação com o motor de mineração de dados, cujo principal objetivo é encontrar padrões interessantes.

5. GUI ou interface gráfica do usuário

Como o nome sugere, este módulo da arquitetura é o que interage com o usuário. A GUI serve como o elo muito necessário entre o usuário e o sistema de mineração de dados. O principal trabalho da GUI é ocultar as complexidades que envolvem todo o processo de mineração de dados e fornecer ao usuário um módulo fácil de usar e entender que permita obter uma resposta às suas consultas de maneira fácil de entender.

6. Base de Conhecimento

A base de todo o conhecimento é vital para qualquer arquitetura de mineração de dados. A base de conhecimento é normalmente usada como guia para o padrão dos resultados. Ele também pode conter os dados do que os usuários experimentaram. O mecanismo de mineração de dados interage frequentemente com a base de conhecimento para aumentar a confiabilidade e a precisão do resultado final. Até mesmo o módulo de avaliação de padrões tem um link para a base de conhecimento. Ele interage com a base de conhecimento em intervalos regulares para obter várias entradas e atualizações dela.

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Tipos de arquitetura de mineração de dados

Existem quatro tipos diferentes de arquitetura que foram listados abaixo:

1. Mineração de dados sem acoplamento

A arquitetura sem acoplamento normalmente não faz uso de nenhuma funcionalidade do banco de dados. O que o não-acoplamento geralmente faz é recuperar os dados necessários de uma ou uma fonte de dados específica. É isso; este tipo de arquitetura não tira nenhuma vantagem do banco de dados em questão. Devido a esse problema específico, o não-acoplamento geralmente é considerado uma má escolha de arquitetura para o sistema de mineração de dados. Ainda assim, é frequentemente usado para processos elementares envolvendo mineração de dados.

2. Mineração de dados de acoplamento solto

O processo de mineração de dados de acoplamento solto emprega um banco de dados para fazer a licitação de recuperação dos dados. Depois de encontrar e trazer os dados, ele armazena os dados nesses bancos de dados. Esse tipo de arquitetura é frequentemente usado para sistemas de mineração de dados baseados em memória que não exigem alta escalabilidade e alto desempenho.

3. Mineração de dados de acoplamento semi-apertado

A arquitetura Semi-Tight faz uso de vários recursos do warehouse de dados. Esses recursos dos sistemas de data warehouse geralmente são usados ​​para executar algumas tarefas relacionadas à mineração de dados. Tarefas como indexação, classificação e agregação são as que geralmente são executadas.

4. Mineração de dados de acoplamento apertado

A arquitetura de acoplamento rígido difere do resto em seu tratamento de data warehouses. O acoplamento estreito trata o data warehouse como um componente para recuperar as informações. Ele também faz uso de todos os recursos que você encontraria nos bancos de dados ou nos data warehouses para executar várias tarefas de mineração de dados. Esse tipo de arquitetura geralmente é conhecido por sua escalabilidade, informações integradas e alto desempenho. Existem três camadas dessa arquitetura que estão listadas abaixo:

5. Camada de dados

A camada de dados pode ser definida como o banco de dados ou o sistema de data warehouses. Os resultados da mineração de dados geralmente são armazenados nessa camada de dados. Os dados que essa camada de dados abriga podem ser usados ​​para apresentar os dados ao usuário final em diferentes formas, como relatórios ou algum outro tipo de visualização.

6. Camada de Aplicação de Mineração de Dados

O trabalho da camada de aplicação de mineração de dados é encontrar e buscar os dados de um determinado banco de dados. Normalmente, alguma transformação de dados deve ser realizada aqui para obter os dados no formato desejado pelo usuário final.

7. Camada frontal

Essa camada tem praticamente o mesmo trabalho que uma GUI. A camada front-end proporciona uma interação intuitiva e amigável com o usuário. O resultado da mineração de dados geralmente é visualizado de uma forma ou de outra para o usuário fazendo uso dessa camada de front-end.

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Técnicas de Mineração de Dados

Existem várias técnicas de mineração de dados que estão disponíveis para o usuário fazer uso; alguns deles estão listados abaixo:

1. Árvores de decisão

As árvores de decisão são a técnica mais comum para a mineração dos dados devido à complexidade ou falta dela nesse algoritmo específico. A raiz da árvore é uma condição. Cada resposta então se baseia nessa condição, levando-nos de uma maneira específica, o que eventualmente nos ajudará a chegar à decisão final.

2. Padrões Sequenciais

Os padrões sequenciais geralmente são usados ​​para descobrir eventos que ocorrem regularmente ou tendências que podem ser encontradas em quaisquer dados transacionais.

3. Agrupamento

Clustering é uma técnica que define automaticamente diferentes classes com base na forma do objeto. As classes assim formadas serão então usadas para colocar nelas outros tipos semelhantes de objetos.

4. Previsão

Essa técnica geralmente é empregada quando precisamos determinar com precisão um resultado que ainda está para ocorrer. Essas previsões são feitas estabelecendo com precisão o relacionamento entre entidades independentes e dependentes.

5. Classificação

Essa técnica é baseada em um algoritmo de aprendizado de máquina semelhante com o mesmo nome. Essa técnica de classificação é usada para classificar cada item em questão em grupos predefinidos, fazendo uso de técnicas matemáticas como programação linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.

Conclusão

Devido aos trancos e barrancos feitos no campo da tecnologia, o poder e a proeza do processamento aumentaram significativamente. Esse incremento na tecnologia nos permitiu ir além das formas tradicionalmente tediosas e demoradas de processamento de dados, permitindo-nos obter conjuntos de dados mais complexos para obter insights que antes eram considerados impossíveis. Isso deu origem ao campo de mineração de dados. A mineração de dados é um novo campo futuro que tem o potencial de mudar o mundo como o conhecemos.

A arquitetura de mineração de dados ou arquitetura do sistema de mineração de dados é como a mineração de dados é feita. Assim, ter conhecimento de arquitetura é tão importante quanto, se não mais, ter conhecimento sobre o próprio campo.

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