Data Mining: o que é e qual a sua importância para as empresas?
Se você é familiarizado com o universo corporativo, sabe que lidar com uma tonelada de dados é quase uma rotina.
Sabe também que esses dados estão armazenados em bancos digitais, contendo todo tipo de informação: pessoal, científica, comercial, governamental etc.
Por esse motivo, é fundamental filtrar todas as informações, identificar quais são relevantes e, assim, descobrir como utilizá-las nas estratégias do negócio. E é aí que entra o Data Mining.
Quer saber mais sobre o conceito e descobrir como ele pode impulsionar a competitividade da sua empresa? Então, siga com a leitura e confira o artigo que a equipe do CodeBlog preparou para você!
O que é Data Mining?
Traduzido para o português como ‘Mineração de Dados’, o Data Mining é um processo analítico, que explora grandes volumes de dados para encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis e então, autenticá-las. É como um detetive, que acha as pistas e valida todas elas.
O processo é dividido em três etapas: exploração, construção de modelo e validação.
Dessa forma, as ferramentas de Data Mining atuam na análise dos dados, identificando problemas ou oportunidades e diagnosticando todo o comportamento de um negócio.
Com um conjunto completo de informações em mãos, cabe ao usuário decidir como elas serão utilizadas para promover vantagens competitivas.
Na prática, o Data Mining segmenta os dados, avalia possíveis cenários futuros e encontra respostas para perguntas por meio de algoritmos matemáticos sofisticados.
O conceito, focado em grandes conjuntos de dados, é definido pela descoberta automática de padrões, predição de resultados e criação de informações acionáveis.
Como funciona o Data Mining?
O Data Mining não é tão complexo quanto parece, principalmente porque a mineração dos dados é construída com base em modelos, que são subdivididos em várias etapas.
Primeiro, o usuário define o problema a ser solucionado e seleciona as tabelas que deseja analisar.
Em seguida, é iniciado o treinamento do modelo, onde o algoritmo é executado sobre as tabelas selecionadas e gera um conjunto de regras e padrões. (É nesse momento que o usuário escolhe o conjunto de dados que será investigado).
Por fim, chega a etapa da consulta de dados, onde o usuário utiliza as regras e padrões descobertos pelo algoritmo para obter informações valiosas.
Sem dúvidas, este é um poderoso aliado para transformar os dados em insights valiosos para o seu negócio.
As etapas do Data Mining:
No parágrafo anterior, você conferiu um exemplo prático e visualizou as etapas do Data Mining de maneira genérica. Para compreender melhor do que se trata cada uma delas, trouxemos explicações mais detalhadas. Veja nos próximos tópicos:
Etapa 1: definição de problema
O primeiro passo para a realização da mineração de dados é definir o problema que será abordado. Para isso, é necessário compreender quais falhas precisam ser solucionadas ou quais processos devem ser otimizados e, então, estabelecer metas realistas.
Nessa etapa, é fundamental traçar objetivos claros em relação aos resultados que serão coletados.
Etapa 2: exploração e integração de dados:
A segunda etapa é marcada pelas ferramentas estatísticas.
É nesse momento que os analistas realizam a coleta, descrevem o que foi obtido, iniciam a exploração dos dados iniciais e checam a qualidade das informações, descartando as consideradas 'irrelevantes' para o negócio.
Etapa 3: Preparação e seleção dos dados:
Enquanto a etapa 2 inicia a exclusão das informações que não são úteis para os objetivos aplicados, a etapa 3 é focada na eliminação dos dados reincidentes e duplicados.
Além disso, também prepara esses dados a partir de inúmeros métodos de filtragem, utilizando combinações diversas e preenchimento de valores vazios.
Etapa 4: Limpeza de dados:
A verdadeira limpeza dos dados ocorre apenas na quarta etapa do processo, e é caracterizada por uma avaliação mais criteriosa dos dados selecionados.
Além disso, essa etapa também realiza o tratamento dos dados, caso eles apresentem problemas.
A limpeza é o procedimento que garante que os dados sejam, realmente, mineráveis. Para isso, verifica adições errôneas de dados no sistema, informações conflituosas, duplicadas e reincidentes, para assegurar o prosseguimento das tarefas e, principalmente, a geração de conhecimento relevante para as tomadas de decisão.
Etapa 5: Mineração:
Na quinta etapa do processo, depois de filtrar e tratar todas as informações, a mineração dos dados é, finalmente, concretizada.
O processo requer a utilização de uma série de técnicas que atuam no estabelecimento de padrões, tendências e correlações gerais dentro de uma base comum.
Exemplos disso são as redes neurais artificiais e as árvores de decisão - modelos matemáticos e representações gráficas que comunicam aos gestores quais são os padrões que podem ser explorados pelo negócio.
Dessa forma, o que era somente um indício se transforma em conhecimento sólido para o negócio, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias comerciais mais assertivas.
Data Mining: por que apostar?
A aplicação do Data Mining é uma excelente aliada no impulsionamento de negócios. Afinal, entre suas tantas aplicações, a ferramenta permite que as empresas classifiquem os clientes com base em seu potencial de compra, direcionando-os para ofertas personalizadas e explorem suas bases de dados de vendas, visando associações entre produtos para criação de ofertas combinadas.
Além disso, também possibilita a criação de mecanismos antifraude para as administradoras de cartão de crédito, por meio de modelos de classificação de pagadores.
Por fim, mas não menos importante, o Data Mining também ajuda a identificar tendências de mercado, utilizando dados das redes sociais para compreender o comportamento dos usuários.
Agora que você já conhece os benefícios do Data Mining, é hora de agir!
Que tal aproveitar todo o poder dessa ferramenta para criar vantagens competitivas para o seu negócio?
Lembre-se de gerenciar adequadamente as informações obtidas por meio da mineração de dados, para que elas se transformem em valor real para a sua empresa.
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Um grande abraço e até o próximo post!
