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Atualmente, a descoberta de conhecimento em banco de dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) é bastante utilizada na academia e pouco utilizada no mercado. As organiza‡äes que utilizam o processo KDD, geralmente o fazem adquirindo softwares com metodologias definidas, como o CRISP-DM. Porém, grande parte das aplica‡äes de KDD é feita utilizando a metodologia própria do responsável pelo processo, que geralmente nÆo segue um padrÆo. Através do método científico interpretativista, dos conceitos de Domain-Driven Data Mining - D3M, com auxílio da Metodologia para Modelagem de Processos (Business Process Management - BPM) e do SPEM - Softwares and Systems Process Engineering Meta-Model, este trabalho propäe um novo método, com caráter pedagógico, denominado Pictorea, para desenvolvimento, acompanhamento e documenta‡Æo das etapas e atividades de um projeto KDD.

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Bacharel em Sistemas de Informa‡Æo e Mestre em Informática pela PUCMINAS na área de Data Mining. Leciona desde 2008 e atualmente é professor da Universidade Belo Horizonte UNIBH. Possui mais de 12 anos de experiência em análise e desenvolvimento de sistemas e atualmente trabalha como arquiteto de software.

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