KDD

:: KDD Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos ::

Se encarga de la preparación de los datos y la interpretación de los resultados obtenidos, los cuales dan un significado a sus patrones obtenidos.

De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario los atribuye algun significado especial pasan a convertirse información.

KDD apunta a procesod automaticamente a grandes cantidades de datos para encontrar conocimientos utiles entre ellos.

El objetivo de la KDD es basicamente proporcionar informacion relevante, útil, válido y nuevo para el usuario.

::Metas del KDD::

• Procesar automaticamente grandes cantidades de datos crudos.
• Identificar los patrones mas significativos y relevantes.
• Presentarles como conociento apropiado para satisfacer las metas del usuario.
  

::Relacion con otras Disciplinas::

• Sistemas de informacion / Bases de Datos
• Estadistica, aprendizaje automatico / IA (inteligencia artificial)
• Reconocimiento de patrones
• Visualizacion de datos
• Computacion paralela / distribuida
• Interfaces de lenguaje natural a BD

::Proceso de KDD::
Consiste en usar metodos de mineria de datos (algoritmos) para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento de acuerdo a la especificacion de ciertos parametros usando una base de datos junto con pre procesamientos.