Administração, perguntado por anambochetti, 8 meses atrás

Atualmente, existe uma grande diversidade de ferramentas que podem ser adotadas para apoiar a gestão no processo de tomada de decisão dentro das organizações. A evolução tecnológica agregada a essas ferramentas e o desenvolvimento de processos de tomada de decisão baseados em dados ganharam relevância no cenário das organizações, popularizando a expressão Business Intelligence, usada para referenciar o conjunto arquitetura de sistemas, banco de dados, ferramentas analíticas, aplicativos e metodologias.

​​​​​​​​​​​​​​A partir da verificação desses registros e das possibilidades das ferramentas, descreva cinco estratégias de análise de dados que poderão ser obtidas por Data Mining e usadas por seus gestores na tomada de decisão de forma estratégica.

Anexos:

Soluções para a tarefa

Respondido por alilad001
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Resposta:

1. Planejamento estratégico

A primeira etapa é de entendimento de qual será o objetivo do processo de mineração de dados e como ele está alinhado com os objetivos estratégicos da empresa.

Quanto mais específico e detalhado o planejamento for, melhor.

Você pode inserir metas e indicadores a serem melhorados com o processo, por exemplo.

2. Seleção de dados

O segundo passo é o momento de pensar em quais dados, de quais fontes, serão importantes para utilizar como insumos e obter os resultados esperados, segundo a definição do primeiro passo.

A partir daí, os dados que importam para os objetivos são selecionados, permitindo que se foque apenas nas informações realmente relevantes.

A fase de seleção e limpeza desses dados é a mais demorada de todo o processo, mas garante um resultado confiável no final.

3. Modelagem de dados

Na terceira fase, são aplicadas técnicas de mineração de dados propriamente dita, a partir das quais os dados selecionados são processados por algoritmos para que sejam identificados padrões, correlações, problemas, etc.

Existem várias técnicas que podem ser aplicadas.

Mais à frente, no tópico “Tipos de técnicas utilizadas”, falaremos sobre as principais.

4. Avaliação dos resultados

Após feito o data mining nos dados selecionados, chegou a hora de avaliar os resultados, sempre considerando o contexto dos objetivos que foram traçados no início do processo.

O que os insights gerados comunicam e como essas informações podem ser úteis segundo os interesses da empresa?

5. Apresentação e ações

No caso dos profissionais especializados em ciência de dados, estatística e algoritmos, o trabalho termina com a apresentação dos insights mais importantes aos diretores da empresa.

Explicação:

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