confeccao barata, rapida,confiavel e adaptavel aos modelos diversos de negocios. Ao usarem essasferramentas os gerentes gastam um tempo bem menor manipulando os dados econstruindo modelos conforme suas necessidades, usando melhor o tempo para asnecessarias analise e solucoes de problemas. Data WarehouseDefinicaoConsiste em organizardados corporativos da melhor forma, a fim de subsidiar os gerentes e diretoresdas empresas com informacoes para a tomada de decisao, num banco de dadosparalelo aos sistemas operacionais.ArquiteturaCada Data Warehouse deveser moldado conforme as necessidades dos usuarios, alinhado as suas areasfuncionais na empresa e de acordo com as condicoes de negocio e as pressoes decompetitividade. No entanto, sao quatro as arquiteturas mais utilizadas paraseu desenvolvimento:Arquitetura Top-Down: Essa abordagem entende o DataWarehouse como o ponto central do ambiente analitico da empresa, possuindoatomicidade ou transacao de dados que sao purgados de um ou mais sistemas eintegrados conforme a modelagem de dados normalizada da empresa. E nesteambiente que os dados sao enxugados, dimensionados e distribuidos para os DataMarts.Arquitetura Bottom-up: E uma abordagem que tem comocaracteristica principal o desenvolvimento inverso a abordagem Top-dowm.Arquitetura Hibrida: Tem como finalidade integrar as abordagens de TopDown e Bottom up, utilizando o que ha de melhor nas duas abordagense tirando proveito da orientacao do usuario e da velocidade que existe naabordagem Bottom-up sem prejudicar a integracao forcada por um DataWarehouse que existe na abordagem Top-Down.Arquitetura Federada: Uma ferramenta que esta suprindo os anseiosdos analistas de negocios e gerentes. Por intermedio do Data Warehouse ,atualmente, esses usuarios obtem ganhos qualitativos e quantitativos no suporteao processo decisorio. Menos tempo e perdido no acesso e analise de dados,sobrando o suficiente para que se voltem as estrategias para os negocios, combase em fatos e informacoes comprovadas e analisadas.Ferramenta OLAPAs ferramentas deprocessamento analitico on-line ou OLAP (on-line analytical processing)sao formadas por conjuntos de tecnologias projetadas, especialmente, parasuportar o processo decisorio e as estrategias de negocio com consultas,analise e calculos mais aprimorados nos dados corporativos, que estejam ou nao,armazenados. num Data Warehouse. O Processo KDDDefinicaoKDD (KnowledgeDiscovery in Databases - descoberta de conhecimento em bases de dados) etodo processo de descoberta de conhecimento util nos dados, enquanto DataMining refere-se a aplicacao de algoritmos para extracao de modelos dosdados. Etapas do Processo KDDE um processo dedescoberta de conhecimento em bases de dados que envolvem uma diversificadaabrangencia, como: estatistica, banco de dados, matematica, visualizacao dedados, inteligencia artificial e reconhecimento de padroes. Este processoutiliza tecnicas, metodos e algoritmos com origem dessas areas, em que oprincipal objetivo e a extracao do conhecimento partindo de grandes bases dedados, sendo formado por 5 etapas:Selecao dos Dados: Apos a definicao do dominio sobre o qual se querexecutar o processo de descoberta, o passo seguinte e a selecao e a coleta doconjunto de dados ou variaveis necessarias. A maioria das empresas ja possuibases de dados. No entanto, nem sempre todos os dados que serao utilizadosestao disponiveis em bases adequadas, o que torna necessario um trabalho decompatibilidade.Limpeza dos Dados: E a atividade atraves da qual dados estranhos ouinconsistentes e ruidos, sao tratados e onde sao estabelecidas as estrategiaspara a resolucao dos problemas de ausencia de dados.Transformacao dos Dados: Nesta etapa, como ja foi citado, o