Mineração de dados em múltiplas tabelas fato de um data warehouse.

O progresso da tecnologia de informação permitiu que quantidades cada vez maiores de dados fossem armazenadas. Esses dados, no formato original de armazenamento, não trazem conhecimento, porém, quando tratados e passados por um processo de extração de conhecimento, podem revelar conhecimentos interessantes. Os data warehouses são repositórios de dados com alta qualidade. Um procedimento que vem sendo amplamente adotado nas grandes empresas é a utilização conjunta das tecnologias de data warehouse e da mineração de dados, para que o processo de descoberta de conhecimento pela alta qualidade dos dados do data warehouse. Data warehouses que envolvem mais de um assunto também envolvem mais de uma tabela fato (tabelas que representam o assunto do data warehouse). A análise em conjunto de múltiplos assuntos de um data warehouse pode revelar padrões interessantes como o relacionamento entre as compras e as vendas de determinada organização. Este projeto de pesquisa está direcionado ao desenvolvimento de técnicas de mineração de dados envolvendo múltiplas tabelas fato de um data warehouse, que é um novo tipo de mineração de regras de associação.The progress of the information technology has allowed huge amount of data to be stored. Those data, when submitted to a process of knowledge discovery, can bring interesting results. Data warehouses are repositories of high quality data. A procedure that has been adopted in big companies is the joint use of data warehouse and data mining technologies, where the process of knowledge discovery takes advantage over the high quality of the warehouses data. When the data warehouse has information about more than one subject, it also has more than one fact table. The joint analysis of multiple fact tables can bring interesting knowledge as, for instance, the relationship between purchases and sales in a company. This research presents a technique to mine data from multiple fact tables of a data warehouse, which is a new kind of association rule mining