Diferente do OLAP, onde a análise dos dados parte das consultas de usuários, o data mining é orientado por descoberta. Segundo Laudon e Laudon (2010) o data mining descobre padrões e relacionamentos que estão ocultos nos grandes bancos de dados, a partir disso são criadas regras para prever comportamentos futuros.
As regras podem guiar a organização no processo de tomada de decisão, prevendo os efeitos das possíveis decisões. De acordo com os autores, os tipos de informações obtidas através do data mining podem ser divididos em associações, sequências, classificações, aglomerações e prognósticos, estes conceitos serão abordados em seguida, em quadro comparativo com outros autores.
Os sistemas de data mining são capazes de realizar análises de alto nível referentes à padrões e tendências, muitas vezes são utilizados para análise de padrões de consumo, possibilitando à organização, direcionar ações de marketing e comerciais.
Segundo Turban, Mclean e Wetherbe (2004), se os bancos de dados da organização tiverem um bom tamanho e também qualidade, com a utilização do data mining poderá resultar em novas oportunidades de negócios.
Os autores dividem as características do data mining em dois tópicos: previsão automatizada de tendências e comportamentos, e descoberta automatizada de padrões anteriormente desconhecidos.
No primeiro é explanada a capacidade do data mining em automatizar o processo de localização de informações em grandes bancos de dados para que sejam feitas previsões, tarefa que se fosse feita manualmente exigiria uma intensa e trabalhosa análise.
No segundo tópico é abordada a facilidade com que o data mining identifica, em um único processo, padrões antes ocultos, um exemplo dado pelos autores é a identificação de produtos que aparentemente não são relacionados, mas que são comprados juntos, como fraldas para bebê e cerveja.
Para os autores, bancos de dados maiores resultam em previsões mais acertadas, obtidas através dos cinco tipos de informação
Para uma melhor definição dos tipos de informações obtidas através do data mining, é apresentado no Quadro 1 as abordagens de autores diferentes, ampliando o conhecimento sobre o tema.
QUESTÃO CERTA: Há uma tecnologia que é empregada sobre grandes volumes de dados para descobrir novas informações em função de regras e padrões existentes nesses dados. Normalmente, tais informações não são obtidas simplesmente consultando os dados armazenados em bancos de dados. Por exemplo: uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos descobriu, em seu enorme banco de dados, por meio do uso dessa tecnologia, que o aumento das vendas de fraldas descartáveis, nas sextas-feiras, estava relacionada às vendas de cerveja, sendo que, geralmente, os compradores eram homens. Como oportunidade de negócio, a rede varejista colocou os produtos lado a lado, resultando em um aumento expressivo nas vendas de ambos os produtos. Para obter tais descobertas, essa tecnologia usa diversas técnicas, tais como associação, classificação e predição, dentre outras. Nesse caso, essa tecnologia é chamada de: Data mining.
QUESTÃO CERTA: Data Mining (Mineração de dados) é o termo usado para definir uma série de procedimentos, técnicas e ferramentas para recuperar e analisar dados de um Data Warehouse ou Data Mart.
