Data Mining: como criar valor e tornar uma empresa mais competitiva?

Data Mining se caracteriza pela investigação de dados que tenham valor para uma empresa, contribuindo para a tomada de decisões.

Data Mining: como criar valor e tornar uma empresa mais competitiva?

Também chamado de mineração de dados, o Data Mining, processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, é um conjunto de ferramentas e técnicas que, através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação, permite que sejam investigadas informações à procura de diretrizes que tenham valor para a empresa, trazendo vantagens competitivas para as que se utilizam dela.

Afinal, desde a invenção e uso em massa dos computadores, grandes volumes de informação têm sido coletados e armazenados em bancos de dados. Mas não basta simplesmente guardá-los, é preciso explorar e extrair orientações que auxiliem na descoberta de conhecimento. E, neste contexto, identificar o que é relevante para criar valor a um determinado negócio seria uma tarefa impossível, não fosse o auxílio do Data Mining.

Para entender melhor o que é, suas técnicas, funções e como ele pode tornar sua empresa mais competitiva, acompanhe este artigo e descubra tudo o que você precisa saber sobre Data Mining. Boa leitura!

O que é Data Mining?

Projetado para explorar grandes quantidades de dados, geralmente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas, o Data Mining é um processo analítico, que possui o objetivo de encontrar padrões relevantes ou a relação sistemática entre variáveis. Seu processo consiste, basicamente, em três etapas: exploração, construção de modelo ou definição do padrão e verificação.

Com uma premissa de argumentação ativa, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os dados,  à procura de irregularidades, possíveis oportunidades e relacionamentos, identificando problemas que não tenham sido constatados pelo usuário e fazendo o diagnóstico do comportamento dos negócios, livrando, assim, a pessoa de ter que definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisá-los.

Para realizar a segmentação dos dados e avaliar a probabilidade de eventos futuros, encontrando respostas para perguntas que não poderiam ser respondidas por simples relatórios ou técnicas de pesquisa, o Data Mining utiliza algoritmos matemáticos sofisticados para essas descobertas de padrões, focando em grandes conjuntos de dados.

Importante ressaltar que o Data Mining, embora relacionado, tem o conceito diferente de data warehouse. Enquanto a mineração de dados é o conjunto de técnicas e processos de coleta e tratamento de dados, o data warehouse nada mais é do que o local virtual ou físico em que as informações recolhidas são armazenadas.

Quais são as técnicas de Data Mining?

O Data Mining tem origem em três pilares de sustentação. O primeiro é a estatística clássica, a mais antiga delas. Sem ela, a mineração de dados não existiria, pois analisa fatores, como variância e desvio-padrão.

A segunda linhagem é a Inteligência Artificial (IA), considerada a matriz do machine learning. Construída a partir dos fundamentos da heurística, diferentemente da estatística, a Inteligência Artificial (IA) tenta imitar a maneira como o homem pensa na resolução dos problemas estatísticos.

Já a terceira linha é machine learning, capacidade que as máquinas têm de acumular conhecimento e se tornarem inteligentes, sendo o resultado da soma entre a estatística e a Inteligência Artificial.

Com base nesses três pilares, o Data Mining compreende, ainda, muitas ramificações importantes, sendo algumas delas:

Redes neurais: essa técnica constrói representações internas de modelos achados em dados. São sistemas computacionais baseados numa aproximação à computação e fundamentados em ligações. Nós simples (ou "processadores") são interligados para formar uma rede. A inspiração original para esta técnica, se origina do exame das estruturas do cérebro e , por isso, ganhou esse nome.

Exemplos: SPSS Neural Connection, IBM Neural Network Utility, NeuralWare NeuralWork Predict.

Indução de regras: nela, vários algoritmos e índices são colocados para executar esse processo pela máquina, sendo uma parte muito pequena feita pelo usuário. Na indução de regras, elas são apresentadas aos usuários como uma lista chamada de “não encomendada”. Ela se refere à detecção de tendências dentro de grupos de dados, ou de regras sobre o dado.

Exemplos: IDIS da Information Discovey e Knowledge Seeker da Angoss Software.

Árvores de decisão: técnica que se baseia em testes de valores de dados, associando-os, em seguida, a itens de saída, como uma sequência de ramificações em forma de árvore. Baseia-se numa análise que testa, automaticamente, todos os valores dos dados, para identificar aqueles que são fortemente associados com os itens de saída selecionados para exame. Os valores que são encontrados com forte associação são os prognósticos-chaves ou fatores explicativos, usualmente chamados de regras sobre o dado.

Exemplos: Alice d’Isoft, Business Objects BusinessMiner, DataMind.

Análise de séries temporais: é a fundação de todas as outras tecnologias, sendo a mais antiga envolvida fortemente com o usuário e exigindo engenheiros experientes para construir modelos que detalham o comportamento da informação, através de métodos clássicos de matemática.

Exemplos: S+, SAS, SPSS.

Visualização: esse modelo consiste na manipulação de dados estatísticos, conforme parâmetros definidos, previamente, por meio de ferramentas de visualização, mapeando o dado minerado de acordo com dimensões especificadas.

Exemplos: IBM Parallel Visual Explorer, SAS System, Advenced Visual Systems (AVS) Express - Visualization Edition.

Qual a função da ferramenta de Data Mining?

Com a mineração de dados, é possível desenvolver uma série de competências e estratégias para gerir pessoas e tarefas. Entre elas:

Reconhecer padrões: ao minerar dados e pela sua posterior estruturação, é possível reconhecer tendências de comportamento e, a partir disso, tomar decisões. Como no caso de grandes redes varejistas, por exemplo, ao prever o padrão de consumo dos seus clientes.

Analisar dados: os dados são a matéria-prima para o Business Intelligence (BI) e esses elementos, obtidos por meio do Data Mining, são posteriormente processados e analisados por ferramentas e profissionais capacitados.

Modelar processos: processos também podem ser modelados a partir da mineração de dados, pois é a partir dela que se extrai informação para pautar decisões. Como exemplo, o caso de indústrias que buscam novos métodos de produção em linhas que economizem tempo.

Quais são as etapas do processo de Data Mining?

Além de ser um conceito, o Data Mining também é um conjunto de técnicas que consiste em um método que, para ser colocado em prática, precisa seguir algumas etapas. São elas:

Identificação do problema

O primeiro passo para realizar a mineração de dados é definir o problema. Assim, no começo, o principal objetivo é entender o que deve ser solucionado e estabelecer metas realistas para realizar o trabalho. Dessa forma, sua empresa precisa traçar os objetivos a serem atingidos por essa atividade e a expectativa geral em relação aos resultados que serão colhidos.

Coleta, exploração e integração dos dados

Em seguida, a equipe se dedica a coletar, explorar e integrar os dados brutos propriamente ditos. Isso pode ser feito por meio de algoritmos programados especificamente para essa finalidade. É nessa etapa que as ferramentas estatísticas começam a ser utilizadas. Além disso, esse é o momento no qual os analistas coletam, descrevem o que foi obtido e exploram os dados iniciais. A qualidade dos dados coletados também começa a ser testada, de modo a começar a descartar o que não agregará valor ao negócio.

Estruturação e seleção dos dados

Dependendo de onde venham os dados, são lançados métodos para estruturá-los, ou seja, transformá-los em informação inteligível e que possa ser utilizada de forma prática. Este é o momento para excluir tudo que seja irrelevante aos objetivos determinados no início do trabalho. A principal diferença dessa etapa para a anterior, é que a exploração e integração se concentram mais na eliminação de dados reincidentes e duplicados. Já a seleção se ocupa de preparar os dados por métodos diversos de filtragem, combinações variadas e preenchimento de valores vazios.

Limpeza dos dados

A limpeza elimina situações como a inserção errônea de dados no sistema, informações conflituosas, nomes duplicados e reincidentes. Após a limpeza dos dados, é preciso garantir que as informações sejam realmente mineráveis. Só assim você garante que a continuidade das tarefas gerará conhecimento relevante para o negócio.

Modelagem e análise de dados

Etapa em que é definida a técnica pela qual o problema detectado poderá ser solucionado. Avançando na implementação do processo de Data Mining, chega-se à fase de análise, quando todos os estágios anteriores são revistos. É aqui que os resultados alcançados são avaliados e discutidos.

Implementação da mineração de dados

Por fim, temos o processo propriamente dito. Com todas as informações já filtradas e devidamente tratadas, é possível utilizar uma série de técnicas para estabelecer padrões, tendências e correlações gerais, dentro de uma base de dados comum. Com isso, os dados se tornam, de fato, um conhecimento relevante para o negócio. A partir daí, as estratégias comerciais serão desenvolvidas.

Como trabalhar com Data Mining?

O Data Mining permite tirar proveito de todo o conhecimento que pode ser extraído dos bancos de dados, permitindo que as empresas utilizem essa ferramenta para classificar os clientes, com base no potencial de compra, bem como ser utilizada na caracterização de clientes, como bons pagadores ou não, embasar a criação de mecanismos anti fraudes para administradoras de cartão de crédito, entre outros.

Outra grande utilidade dessa ferramenta, é permitir a identificação de tendências de mercado, minerando as informações das redes sociais, a fim de entender o comportamento dos usuários.

A mineração de dados pode ser aplicada em todos os campos do conhecimento humano, com resultados eficazes em diversos segmentos e atividades, como medicina, vendas, comunicações e finanças.

Agora que você já sabe como essa ferramenta pode contribuir para a criação de diferenciais para os negócios, que tal começar a utilizá-la? Mas é importante saber que, para isso, é preciso ter muita atenção, já que sua gestão é fundamental para que as informações obtidas se transformem em valor para o seu negócio.

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