Los medio convencionales de búsqueda de información, son "procesados" según la prioridad que se necesiten. Aun así, existe mucha información que una base de datos puede llegar a otorgar y que en el fondo no son considerados.
Emergiendo de varias posturas, el concepto de "datamining" es considerado tan solo una parte de un gran proceso llamado "KDD" (siglas en ingles) o en español llamado "Proceso de Extracción de conocimiento", que seria la base de toda la implementación real de datamining.
La KDD, en términos simples, es la extracción de conocimiento de información nueva encontrada concluida con la información previamente conocida.
En este proceso, se realiza la gestión completa de concluir que datos puedo llegar a necesitar, evaluar e interpretar dentro de todo un sistema de información o una base de datos; KDD es la acción de recopilar una base de datos de 'X' necesidad, dividir esos datos en distintos factores necesarios, complementar esos datos con información encontrada de la misma fuente, buscar toda nueva información que pueda surgir de los datos originales, reorganizar y esquematizar la nueva información, y por ultimo, darle sentido o proyectar la información obtenida a base un recurso que se necesite.
Una imagen que representa conceptualmente este proceso es:
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| Esquema de KDD. |
El termino de KDD, es tan solo una expresión a lo que avitualmente conocemos como recopilacion de información e interpretación de la misma, para TODO tipo de estudio o investigación conocida.
La introducción de este concepto conocido como KDD, es para otorgar mayor énfasis de la importancia del concepto de "datamining" en los sistemas generales de investigación.
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