Data Mining

Existenta unor volume imense de date a pus problema reorientarii utilizarii lor de la un proces de exploatare retrospectiv catre unul prospectiv. Data Mining poate avea mai multe definitii, insa toate converg in esenta catre miezul problemei, si anume ca acest concept reprezinta un proces de extragere de informatii noi din colectiile de date existente. Termenul de data are semnificatia de descriere a unui eveniment bine determinat care se produce in lumea reala si este perfect verificabil.

Prin tehnologia Data Mining se prelucreaza date care refera perioade anterioare (date istorice), care sunt examinate si sunt deja cunoscute, pe baza lorconstituindu-se un model. Acest model va putea fi aplicat situatiilor noi deacelasi tip cu cele deja cunoscute. Informatiile care se pot obtine prin Data
Mining sunt predictive sau descriptive. De exemplu directionarea actiunilor demarketing pot constitui o problema tipica predictiva. Detectarea fraudelorproduse cu carduri bancare reprezinta o problema tipica de aplicatie descriptiva.
Dezvoltarea tehnicilor de Data Mining se explica prin acumularea de volume pe care acestea le-au derulat de-a lungul anilor. De asemenea, concurenta tot mai acerba precum si cresterea exigentelor pietei au determinat firmele sa ia tot mai mult in considerare potentialul urias pe care il ofera arhivele de date. Alaturi de arhivele de date memorate pe suporturi informatice mai exista inca doi factori care au dus la necesitatea Data Mining: existenta si perfectionarea algoritmilor si a produselor program dedicate precum si cresterea capacitatii de memorare si prelucrare a calculatoarelor care permit tratarea corelativa a volumelor mari de date.