Data Mining: você realmente entende o que é e a sua importância?
A informatização e a aplicação de novas tecnologias se tornaram fundamentais para o funcionamento de empreendimentos dos mais variados ramos do mercado. Diante dessa realidade, coletar e analisar dados ficou mais fácil, e é exatamente por isso que você precisa entender o que é Data Mining.
Embora esse conceito esteja se difundindo em diversas áreas e seja essencial para uma gestão mais precisa de qualquer organização, muitos profissionais ainda não conhecem ou não compreendem as suas aplicações. Você é um deles? Então, continue a leitura deste post e tire suas dúvidas sobre o tema!
O que é Data Mining?
O conceito de Data Mining ainda está se solidificando no mercado, mas, em uma tradução livre para a língua portuguesa, podemos entendê-lo como mineração de dados. Trata-se de um processo que consiste em explorar os dados gerados por uma organização, seus negócios, funcionários e clientes, buscando um padrão que possa ser compreendido.
Em uma empresa, por exemplo, isso pode ser aplicado para avaliar quais consumidores compraram quais produtos, quando isso ocorreu, como foi o pagamento, entre outros detalhes. Essas informações brutas podem ser traduzidas por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI), permitindo uma melhor compreensão do público atendido pelo negócio.
Quais são as ramificações do Data Mining?
Redes neurais
São sistemas informatizados baseados em ligações que, assim como “neurônios”, formam uma rede de elementos, similar à estrutura formada no cérebro humano. São exemplos dessas ferramentas: a SPSS Neural Connection, NeuralWare e IBM Neural Network Utility.
Indução de regras
Também chamada de rule induction, está relacionada à identificação de tendências em determinados grupos de dados, ou seja, as “regras” que limitam o tratamento dessa informação. Uma ferramenta que trabalha com esse método é a IDIS, da Information Discovery.
Árvore de decisão
As ferramentas que utilizam essa tecnologia, como o BusinessMiner e o DataMind, testam automaticamente todos os valores para identificar os que se associam aos itens de saída, delimitados para análise.
Análise de séries temporais
Por meio de estatísticas e métodos clássicos de matemática são construídos modelos que descrevem o comportamento do dado. A interpretação dos resultados requer expertise e um trabalho direcionado das equipes e máquinas. São exemplos de ferramentas S+ e SAS.
Visualização
É realizado o mapeamento do dado conforme dimensões especificadas para que o usuário interprete-o por meio do monitor. Alguns exemplos: IBM Parallel Visual Explorer, Advanced Visual Systems (AVS) Express e SAS System.
Qual é a importância do Data Mining?
Como você viu, o Data Mining permite que uma empresa tenha uma gestão muito mais eficiente de seus recursos e suas ações. Sua importância se dá principalmente porque, no âmbito organizacional, milhares de informações são processadas diariamente.
Sem esse recurso, esses dados poderiam ser perdidos, esquecidos ou subutilizados na rotina de diversos empreendimentos, de forma que não pudessem contribuir para a melhoria da gestão.
Com a informatização dos processos, fica mais simples utilizar os subsídios gerados naturalmente pela atuação do negócio. Sistemas de gestão, por exemplo, armazenam em seu banco os pedidos, compras, vendas, prazos, orçamentos, nível do estoque e outras informações estratégicas que podem ser visualizadas a qualquer momento.
Trabalhando adequadamente esse histórico de acontecimentos e visualizando a situação como um todo, gestores e empreendedores conseguem tomar decisões mais consistentes e acertadas por meio da interpretação possibilitada pelo Data Mining.
A previsibilidade de demanda também é um benefício do Data Mining, principalmente para empresas que lidam com sazonalidade e outros índices variáveis e precisam antever cenários para embasar suas ações.
Em relação à segurança — outro fator muito importante para as organizações —, o Data Mining privilegia a detecção de fraudes em sistemas financeiros e inconsistências em softwares utilizados para a gestão do negócio.
Dessa forma, o Data Mining pode, por exemplo, auxiliar empresas de cartão de crédito a identificar utilizações fora do padrão de consumo do cliente.
Como é o processo do Data Mining?
O processo do Data Mining pode ser dividido em várias etapas. Elas envolvem a exploração ou mineração, a construção de um modelo e a definição de um padrão de avaliação ou verificação. Confira detalhes nos próximos tópicos.
Mineração
Essa fase abrange o processo de busca de dados por meio da extração, recuperação, transformação e envio de informações para um sistema de data warehouse.
Nessa fase, a programação e o aprendizado de máquina, baseado em inteligência artificial, buscam formas de otimizar as fontes de dados e extraí-las com maior eficiência.
Armazenamento
Abrange o armazenamento em um sistema de banco de dados. É preciso conhecimento para gerenciar um grande volume de informação, assim como métodos adequados para recuperá-los posteriormente, após a análise.
Modelagem
O acesso aos dados por usuários e analistas permite que seja delimitado o problema e selecionados os dados e as ferramentas para analisá-los. As ferramentas são capazes de modelar as informações, descobrir padrões e identificar problemas ou oportunidades escondidas.
Avaliação
Nessa fase, os dados coletados são analisados pelos usuários, que utilizam ferramentas, tecnologias e softwares. Por meio de pesquisa, apoio profissional e conhecimentos em matemática, estatística e probabilidade, eles definem padrões ou índices que embasarão a próxima etapa.
Apresentação
Nessa fase, a habilidade de storytelling é utilizada para criar as apresentações dos dados apurados, de forma útil e compreensiva. Além disso, podem ser utilizados relatórios com base em gráficos, fluxogramas e outras ferramentas de visualização da informação.
As informações também podem ser alocadas em softwares que organizam novamente esses dados, seguindo parâmetros preestabelecidos pelos usuários, para servir como base para tomada de decisão.
Com um diagnóstico mais preciso do comportamento do negócio, as empresas podem realinhar suas estratégias e se manter competitivas, maximizando seu potencial de lucratividade.
Quais são os precursores do Data Mining?
O Data Mining descende fundamentalmente de três linhagens: a estatística clássica, a inteligência artificial e a chamada Machine Learning, que pode ser compreendida como um casamento entre a estatística e a inteligência artificial.
A estatística clássica é a ciência que se vale das teorias probabilísticas para explicar a frequência de determinados eventos, possibilitando a previsão de fenômenos futuros.
Já a inteligência artificial é um ramo da computação que busca, por meio de símbolos computacionais, construir mecanismos que simulem a capacidade do ser humano de resolver problemas.
Por fim, a Machine Learning é uma disciplina científica que se preocupa com o desenvolvimento de algoritmos que permitam que os computadores aprendam com o banco de dados.
A união dessas três ciências é fundamental para o desenvolvimento de um processo de análise preciso e avançado como o Data Mining, usado para reconhecer padrões complexos e fornecer informações para que os gestores tomem decisões conscientes e embasadas.
Agora que você entendeu o que é Data Mining, que tal descobrir como o Data Science impacta estratégias de marketing para melhorar ainda mais o desempenho do seu negócio?