Você provavelmente já ouviu falar que a informação vale ouro. De fato, quando bem utilizados, os dados podem ser peças chaves para a prosperidade de empresas, por exemplo. Mas, encontrar bons dados em meio a tanta informação exige a ação do data mining.
Nesse artigo vamos explicar o que é data mining, qual sua utilidade e sua importância nos dias atuais. Continua conosco!
O que é data mining?
O data mining é uma etapa da análise de dados conhecida como KDD, acrônimo para o termo em inglês Knowledge Discovery in Databases. O termo se refere ao processo de busca por padrões ocultos, válidos e de potencial uso em meio a grandes volumes de dados.
KDD, ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, em português, é uma expressão que surgiu na década de 1990 em comunidades de bancos de dados.
Tendo em vista que hoje existe um alto volume de informações, e que só cresce cada vez mais, é comum que gestores fiquem perdidos e não saibam como as utilizar.
E devido a essa situação, se torna difícil separar o que é informação útil e eficaz para tomada de decisões do que não terá uso. Assim, o data mining entra como uma forma de organizar os dados, a fim de encontrar o que é mais relevante.
Para isso, são traçadas relações entre os dados que, entre outras ações, podem trazer eventuais problemas para o negócio da empresa ou algo que está dando errado.
Este processo, também conhecido como mineração de dados, serve como auxílio uma vez que ele funciona como uma forma de procurar por padrões nestes dados.
Alguns exemplos aqui, são regras de associação ou até mesmo sequências temporais, e a intenção é a de detectar eventuais relacionamentos sistemáticos entre possíveis variáveis, encontrando novos subconjuntos de informações em um grande grupo de dados.
Para isso, a mineração é formada por uma série de ferramentas e técnicas por meio de algoritmos de aprendizagem ou de classificação, com base em redes neurais e estatística.
Como funciona o data mining?
O data mining pode ser aplicado em ações diferentes e a fins diferentes, como para:
- aumento de receita;
- diminuição de custos;
- melhorar o atendimento aos consumidores;
- aperfeiçoar estratégias de marketing;
- detectar fraudes.
Em suma, esse processo serve para extrair informações úteis dentro de um lote de dados. Assim, é feita então a exploração de grandes massas de dados, com o intuito de adquirir estes dados.
Para isso, porém, são utilizadas uma série de ferramentas de data mining como softwares que analisam padrões.
Além disso, se trata de uma ferramenta com alta versatilidade que pode ser aplicada em diferentes mercados e até em pesquisas científicas.
Seu funcionamento se dá em três etapas:
- exploração: processo de exploração de um grande número de dados;
- construção de modelo: momento em que são encontrados padrões consistentes ou relações entre as informações;
- verificação: aqui, as informações são validadas e detectadas em novos conjuntos.
Todas as fases são feitas de forma automatizada, através de algoritmos de classificação ou aprendizagem com base em redes neurais e estatísticas.
Qual é a função da mineração de dados?
Como citado anteriormente, as técnicas de mineração de dados são utilizadas para identificar dados úteis que podem ser aplicados em diferentes setores de uma empresa.
Um exemplo de aplicação é dentro do marketing, ao analisar o comportamento do usuário quando interage com algum website determinado.
Contudo, ele pode ser utilizado em diversos outros setores, como na educação, mercado financeiro, no mundo dos negócios e até por agências de investigação de crimes.
As aplicações mais significativas da prospecção de dados são:
- análise de comportamento de clientes por parte das empresas;
- antecipação de demandas, uma vez que o comportamento de consumo pode ser previsto;
- melhor análise de concorrência.
Para este último ponto, vale lembrar que a mineração de dados pode ser aplicada em conjunto com a business intelligence (BI), a fim de gerar melhores resultados.
Este termo é utilizado para se referir ao processo de coleta, organização, análise, monitoramento e compartilhamento de informações como suporte à gestão de um negócio.
Sendo assim, a intenção em aliar o BI com o data mining é conquistar uma vantagem competitiva dentro de um mercado tão disputado como o que existe atualmente.
Qual a importância do data mining?
A primeiro momento, a prospecção de dados é uma ação que permite uma gestão mais eficiente dos recursos e das ações de uma empresa. Sendo assim, é possível analisar que a sua importância se dá à medida em que diversas informações são processadas diariamente.
Em contraponto, sem esta ferramenta os dados correm um alto risco de se perderem, serem esquecidos ou até mesmo substituídos. Como consequência, em nenhum destes casos ele seria empregado a fim de auxiliar na melhora da gestão da organização.
Além disso, vale pontuar que, detendo de informatização nos processos, fica mais simples fazer uso de subsídios gerados naturalmente pela ação da companhia.
Através da interpretação que é possibilitada por meio do data mining, se torna possível que os empreendedores e gestores tomem decisões mais acertadas e consistentes.
Cabe ressaltar ainda que pode ser utilizada uma análise sobre o big data da empresa, sendo similar a mineração de informações.
A diferença é que aqui o processo será feito em escala ainda maior, quanto a quantidade e tipos de dados, por se tratar de períodos maiores.
De tal forma, ele pode auxiliar no momento de fazer previsões para indicar eventuais caminhos de mudanças estratégicas na forma de administração da empresa.
A mineração de dados pode ajudar empresas?
Tendo em vista que cada vez são coletadas mais informações pelas empresas, e a fim de poder realizar corretamente o tratamento de dados, a aplicação do data mining se torna de grande utilidade para as empresas.
Uma vez que ela é uma prática que examina dados coletados para gerar novas informações, que servem para o negócio em si.
Com esses dados coletados, as empresas podem aprender mais sobre os clientes e conseguem planejar estratégias para desenvolver o sucesso do negócio.
Assim, as instituições são capazes de entender a sua posição no mercado e segmentar o público conforme as preferências e o comportamento que possui.
De tal forma, ela se torna capaz de possuir um relacionamento melhor com os seus clientes e planejar eventuais estratégias de marketing que trarão o sucesso do negócio.
Consequentemente, cria-se um relacionamento personalizado e mais eficaz para todos os consumidores.
E para aplicar a mineração dentro de uma empresa, podem ser seguidos alguns passos:
- entender o problema que a empresa possui;
- extrair e coletar dados dos clientes;
- modelagem, fase na qual são realizadas ações fundamentais para o sucesso do projeto;
- mineração dos dados de fato, onde é escolhido qual método será utilizado;
- interpretação dos resultados obtidos.
Em último momento, deve ser realizada uma avaliação das repercussões que o processo gerou, ou seja, a empresa deve examinar dados conseguidos após feito o processo.
Ele é de grande importância para que o conhecimento adquirido seja armazenado e usado para otimizar projetos, agregando valor para o negócio.
Vale dizer que hoje já existem softwares que realizam essa ação de mineração dos dados através de algoritmos avançados, ajudando a resolver os desafios da empresa.
Existem diferenças entre data warehouse e o data mining?
Atualmente existem diversos termos técnicos para uma série de procedimentos e práticas, muitos deles até para ações parecidas.
Sendo assim, para evitar confusões ou problemas, separamos aqui a diferença entre data warehouse e data mining, uma vez que ambos são termos distintos.
O primeiro, por sua vez, é o local no qual todos os dados são armazenados, ou seja, o banco de informações em que todos os resultados são guardados.
Ele pode ser comparado a um armazém digital, ou até mesmo a um banco de dados, sendo então um repositório organizado de informações.
De tal forma, a soma de data warehouses compõem o big data, criando então uma relação com este terceiro termo.
Em contraponto, a tecnologia data mining é a ação de minerar os dados, transformando-os em ferramentas de análise. Ao realizar o ato de mineração sobre o big data, se torna possível recolher dados preciosos para a empresa.
Afinal, através do data mining se torna possível distinguir padrões dentro do grande conjunto de dados que é o chamado big data.
