Minería de Datos.

La Minería de Datos es la etapa más importante del KDD; es la que integra los procesos

de aprendizaje y métodos estadísticos para la obtención de hipótesis de patrones y modelos.

Podríamos decir que Minería de datos es  el proceso de extracción de información o conocimiento de un conjunto grande de datos. Formalizando un poco más, lo podemos definir como una etapa particular en el proceso KDD, donde la Minería de Datos aplica algoritmos específicos o técnicas específicas para la extracción de patrones de los datos.

Tenemos que tener claro que el proceso de minería de datos genera muchos tipos de patrones, pero lo más importante es determinar qué patrones son útiles e interesantes y cuales no. Un patrón es interesante si cumple con ciertas condiciones, si es fácil comprender lo; es válido con cierto grado de certeza, para otro conjunto de datos, ya sea nuevo o de prueba.

Es importante destacar que la Minería de Datos, en forma muy general, puede procesar

distintos tipos de datos, de diferentes fuentes como archivos planos (texto, binario,. .. ),

base de datos relacionales, base de datos heterogéneas, base de datos orientadas a objetos,

datawarehouse, base de datos transaccionales, base de datos espaciales, base de datos

multimedia y base de datos temporales, entre otras.