Introdução Os bancos de dados usados atualmente, em sua maioria

Introdução
Os bancos de dados usados atualmente, em sua maioria, se caracterizam por ser um ambiente no qual o
usuário irá realizar um número muito maior de ações de consulta do que de edição ou exclusão dos
dados inseridos nele. Por isso é imprescindível que exista um ambiente imutável para que esse banco
exista, caso contrário, tais interações seriam prejudicadas em muitos níveis.
Porém, com a evolução dos sistemas de informação surge uma nova necessidade, a de tratar dados não
mais estáticos, mas sim dados que estão em movimento, sendo enviados e recebidos em uma rede, um
fluxo de dados. Inúmeras aplicações tratam dados nesse tipo de estado, como por exemplo, Firewalls.
Para trabalhar com esse tipo de infra-estrutura é necessário consultas muito mais rápidas e mutáveis do
que as utilizadas nos sistema que usam o formato estático de dados. Para viabilizar essa necessidade de
grande agilidade foi criado o que chamamos de Modelo de Fluxo de Dados. Tal modelo consiste em uma
série de artefatos para construir um modelo amigável dos dados e seus estados. Com esses artefatos é
possível construir o sistema que utilize os dados no melhor momento possível e no estado que terá
melhor responsividade.
Fluxo de Dados: Um fluxo de dados é uma sequência contínua ordenada em tempo real, são muito
usados em telecomunicações, energia, astronomia e meteorologia, etc. Tem por características possui
um enorme volume dados que trafegam em alta velocidade. São contínuos e gerados em ambientes
dinâmicos de alta velocidade que mudam com o tempo.
Os elementos em fluxos de dados podem ser de variados tipos como registros ou documentos XML.
Estes dados podem ser classificados conforme o diferente aspecto que possuem. Assim, é possível
diferenciar os dados transacionais e os dados baseados em item, dados de tamanho fixo e variável,
dados de alta dimensão e simples. Estes critérios apresentam categorias que podem relacionar-se entre
si.
Segue abaixo um comparativo entre possíveis aspectos de um DataStream:
Transacional x Baseado por Item: Uma transação se trata de uma coleção de itens relacionados que são
agrupados de forma implícita em um fluxo de dados. Podemos usar como exemplo um conjunto de
compras em uma loja de varejo. Já um modelo baseado por item se trata de uma informação
transmitida por um único objeto no fluxo de dados, sendo o oposto de uma coleção de valores de uma
transação. Pode-se exemplificar com o uso uma fotocélula para medir a velocidade do saque de tenistas.
Alta dimensão x Simples: Forma como se apresenta um objeto, se for um valor escalar trata-se de uma
dado simples, se for uma coleção trata-se de um valor de alta dimensão.
Tamanho Fixo x Tamanho Variável: Dados de uma fotocélula ou de sensores são considerados de
tamanho fixo. Dados de um conjunto de compras, são dados de tamanho variável.
Taxa de Fluxo: Medição feita por unidade, por tempo, objetos por hora, objetos por minuto, produção
por minuto, produção por pulso de máquina.
Fundamentação Teórica
Os desafios da mineração de dados muitas vezes são solucionados utilizando técnicas de análise
estatísticas e outras técnicas bem conhecidas no ramo da computação. Estas soluções podem ser
caracterizadas em dois tipos; dados e tarefas. As soluções baseadas em dados tem o objetivo de
examinar apenas um subconjunto do conjunto de dados completo, ou transformar os dados em uma
representação menor.Já as soluções baseadas em tarefas utilizam fundamentos da teoria da
computação com objetivo de produzir soluções eficientes em tempo e espaço, muitas vezes acabam por
criar novas abordagens a fim de criar desafios computacionais.
Técnicas Baseadas em Dados

Amostragem (Sampling): Processo de escolha probabilística para um item ser processado ou
não. Os limites da taxa de erro são dados como uma função da taxa de amostragem. Um dos
problemas da utilização desta técnica é o desconhecimento do tamanho do conjunto de dados.
Seria importante a investigação de anomalias no conjunto avaliado, porém devido a alta taxa de
flutuação dos dados, a análise se torna inviável.

Balanceamento de carga: Processo de remoção de sequências de fluxos, sendo utilizada com
sucesso em consulta a fluxo de dados. Difícil utilização devido a perda de pedaços importantes
do fluxo de dados.

Sketching: Técnica de amostragem aleatória que sumariza o fluxo de dados. É bastante utilizada
na comparação de fluxos de dados. A desvantagem é a baixa precisão.

Estruturas de dados Sinópticas:Baseado em estruturas que representam os dados, sumarizam o
fluxo de entrada e produzem um resultado aproximado. Análise de histogramas, quantis e
momentos de frequência.

Agregação: Sumarizam o fluxo de entrada através de medidas estatísticas. Pode ser utilizada no
contexto da mineração de dados.
Técnicas baseadas em tarefas

Algoritmos de aproximação: Pode trazer uma solução aproximada com limites de erro superior
e inferior, são considerados difíceis problemas computacionais dado suas características de
continuidade e velocidade, o ambiente de geração normalmente é caracterizado por ter
recursos limitados. Tem atraído pesquisadores por ser uma solução direta para problemas de
mineração de dados.

SlidingWindow: Tem enfoque em fluxos de dados mais recentes. Trabalha com uma janela
deslizante de dados. Sumariza versões anteriores.

Algoritmo de saída granular: Introduz o primeiro recurso de aproximação para análise de dados.
Pode tratar dados altamente flutuantes. Faz análise de dados em um dispositivo com recurso
limitado que geram e recebem informações.
Técnicas de Mineração
A extração de dados é um procedimento que precisa ser executado com cuidado para manter a
integridade e coerência das informações. A execução deve ser feita com cuidados especiais para evitar e
diminuir ao máximo o risco de perda ou danificação do conhecimento. Para isso foram criadas diversas
formas de coleta de dados, cada qual com nuances próprias e pendendo para casos específicos
desejados pelo usuário.
Dentre os principais problemas nas técnicas que se deseja incorporar, encontram-se:
- Adaptabilidade ao fluxo de dados
A eficiência da técnica não deve ser comprometida de acordo com a quantidade de
dados processada durante sua execução, o desempenho deve oscilar minimamente e garantir sempre
um resultado dentro do padrão de aceitação esperado. O algoritmo deve estar pronto para se adaptar
perante uma variação significante no fluxo de dados.
- Escalabilidade
Similar à adaptabilidade, o algoritmo deve ser capaz de escalar o número seqüencial de
processos.
- Resultados em tempo útil
A execução dos processos deve ser ágil e gerar resultados com um grau de satisfação
dentro do aceitável. Não é permitida uma flutuação demasiada dependendo da quantidade de dados
com que se vai trabalhar.
Escolher dentre uma variada gama de técnicas de mineração pode às vezes ser um transtorno caso o
usuário não tenha claro que objetivos deseja alcançar com o processo.
As técnicas são variadas, mas apesar das diferenças, a maioria delas baseia-se em uma raiz lógica
comum. A seguir alguns exemplos das técnicas mais utilizadas e as situações e cenários nas quais elas
são mais apropriadas.
Mineração baseada em Classificação:

Árvore de Decisão: Faz uso de algoritmos baseados em grafos, gerando um modelo visual
facilmente interpretável. Facilita a previsão de resultados através de nós de decisão.

KNN: Avalia o fluxo de entrada e faz uma classificação através da similaridade com outros
conjuntos já existentes. É feita uma medida de verossimilhança e o resultado final determina a
classe do objeto avaliado. Utilizado também para regressões.

Naive Bayes: Um classificador que realiza suposições independentes de determinadas
características. A ausência ou presença de cada uma é avaliada singularmente, sem presumir
que isso afete o comportamento ou estado das demais.
Mineração baseada em Clustering:

Busca Local: É utilizada em problemas com um limite definido para variáveis de avaliação. A
análise dá por fim uma lista de possíveis soluções para o problema.

K Médio: Realiza a clusterização de n partições para dentro de k clusters através do cálculo das
médias de k.

Ensemble: Algoritmo de aprendizagem com supervisão. Utiliza-se de múltiplos modelos para
obter um melhor desempenho de predição do que o dos modelos usados singularmente.
Cada técnica apresenta pontos fortes e fracos que se destacam dependendo do problema ser resolvido.
Fica a cargo do usuário escolher aquela que melhor se adéqua à sua situação para obter um resultado
ótimo.
Ferramentas
SPSS Modeler Uma das ferramentas líder de mercado, desenvolvida pela SPSS,
ele suporta o processo CRISP-DM, além de possuir outras facilidades.
SAS Enterprise Miner Ferramenta desenvolvida pela empresa SAS. É uma das ferramentas mais
conhecidas para mineração. Possui módulos para trabalhar em todas as etapas do processo de
mineração.
Conclusão
Cada vez mais a Mineração de Dados torna-se uma ferramenta de apoio fundamental dentro das
organizações, auxiliando na gestão da informação. A maneira tradicional de gerir essas informações
tornou-se impraticável devido à enorme massa de dados coletada todos os dias. Levantar padrões de
relacionamento entre esses dados manualmente não é mais uma opção, trazendo cada vez mais
importância para as técnicas de mineração de dados.
Atualmente, os bens mais preciosos do projeto de desenvolvimento de um software são os dados. E o
fato desses dados serem cada vez mais mutáveis (transformando-se em um fluxo, e não algo estático)
faz com que a mineração dos dados torne-se uma tarefa bastante singular, sendo necessária a criação
de técnicas de mineração de dados para extrair, de forma satisfatória, as informações contidas nesses
fluxos de dados.
Apesar dos resultados interessantes obtidos pelas atuais técnicas de Mineração de Dados, há muito
ainda a ser feito. Há alguns problemas relacionados ao uso da mineração de fluxo de dados, como por
exemplo, segurança, ou então, o aumento da complexidade do fluxo de dados, que criam uma situação
complexa e desafiadora. Tal situação cria uma necessidade de freqüente aprimoramento das técnicas,
permitindo que as tomadas de decisão sejam cada vez mais acertadas.