Data Mining: entenda o que significa e por que seu negócio precisa agora!

Na era dos dados e da informação, diversas expressões-chave ajudam a entender como podemos encontrar significado e valor para as necessidades do dia a dia. Pensando em um contexto corporativo, por exemplo, em que consideramos que dispomos de dados como ativos, temos o dilema de como aproveitar esses dados de forma inteligente e extrair deles insights práticos.

Esses insights podem ser incorporados à tomada de decisão, de modo que ajudem de alguma maneira a oferecer uma perspectiva mais ampla para os decisores. Esse raciocínio faz parte da ideia de Data Mining, ou mineração de dados, uma importante ação executada e recomendada por diversas companhias atualmente.

Para entender melhor o mundo dos dados e como a mineração atua de forma a oferecer benefícios práticos para todos os setores, acompanhe este artigo.

O que é o Data Mining?

Chamamos de Data Mining as técnicas de exploração em um conjunto de dados que ajudam a identificar padrões, tendências e correlações para extrair algum valor útil e gerar significado. São abordagens que visam processar grandes quantidades de dados, como o Big Data, estruturados ou não.

Esse recurso busca entender os dados a partir de vários parâmetros de análise. Em alguns casos, os profissionais responsáveis por configurar os sistemas já sabem o que desejam compreender e passam isso como uma informação prévia para os sistemas de mining. Em outros casos, não se sabe nada e espera-se descobrir a partir das conclusões da mineração.

O termo mineração, aliás, é perfeito a fim de descrever o conceito. Trata-se de uma escavação em um terreno difícil em busca de informação valiosa, que é como o ouro e outros metais preciosos. Para isso, é necessário um aparato infraestrutural e uma série de métodos e etapas específicas que guiam os profissionais rumo ao seu objetivo.

Data mining é um termo que mistura ao menos duas grandes áreas do conhecimento: a estatística e a inteligência artificial. A estatística fornece a base para explorar os dados e tentar descrevê-los, assim como alguns fundamentos necessários de modo a realizar previsões e modelagens. Já a inteligência artificial utiliza alguns esquemas similares ao raciocínio humano a fim de tentar automatizar essas funções.

É uma expressão que se confunde bastante com ciência de dados — ou Data Science. Contudo, para esclarecer, podemos compreender Data Science como um guarda-chuva que encapsula todos os conceitos que envolvem processos de análises de dados. Ao passo que mineração diz respeito à forma como essa análise acontece, aos algoritmos e técnicas utilizadas (que mencionaremos e desenvolveremos no último tópico deste texto).

Qual a importância do Data Mining?

No mundo atual, em que é imperativo ser data driven, a mineração de dados define basicamente como as empresas vão se adaptar — daí sua necessidade. Vamos avaliar outros pontos que demonstram essa importância.

Um dos pontos mais relevantes é justamente a previsibilidade. Ao estudar os dados e buscar os padrões escondidos, as empresas ganham o poder de prever o futuro e poder se preparar para eventuais cenários que devem ocorrer.

Essa capacidade de predição, fundamentada em modelos estatísticos, possibilita uma ação proativa. Em situações de risco, é possível agir em combate a eles de antemão, de modo a mitigar seus prejuízos. Por outro lado, em situações vantajosas, a companhia entende como maximizar os benefícios e como replicar esses cenários positivos sempre.

Ou seja, o data mining permite um entendimento profundo acerca da própria organização, dos processos e da realidade ao redor. Desse modo, possibilita decisões mais profundas e conscientes de todas as possíveis consequências. É uma escolha segura, amparada em bases sólidas de dados e em fatos.

Além disso, a mineração ajuda a reduzir custos e mitigar gastos excedentes que surgem de forma descontrolada e imprevista. Ao eliminar ou diminuir os erros nas ações, eliminam-se também as despesas associadas a reparações e retrabalho diante dessas falhas. Ou seja, os dados como fatos oferecem maior consistência aos gestores.

Outro ponto é a maior organização de dados internos. Como veremos melhor no próximo tópico, a mineração envolve um processo, um conjunto de etapas que parte do princípio que os dados serão concentrados e devidamente organizados antes das análises. Pressupõe também uma gestão focada em segurança. Isso significa um melhor aproveitamento dos dados produzidos e menos perda de dados. Significa também maior visibilidade sobre os ativos da organização.

Vale citar também que os dados ajudam as empresas a se tornarem devidamente flexíveis para enfrentar o mundo moderno. Isto é, elas ganham a capacidade de mudar sempre que o mercado apontar para alguma necessidade de mudança. Essas alterações são sempre precedidas de análises profundas dos dados e da realidade, com uma visualização dos impactos de cada escolha.

É possível entender para onde o mercado está indo e ajustar os negócios sempre que necessário. O ato de analisar constantemente os dados significa estar sempre pronto a encontrar novas respostas e novos direcionamentos.

Quais são as técnicas do Data Mining?

O processo de mineração de dados deve sempre seguir etapas bem-definidas. Cada um delas envolve uma série de técnicas e tecnologias que veremos em detalhes neste tópico.

Primeiramente, é preciso coletar os dados. Essa fase envolve a integração de dados de diversas fontes que se deseja analisar. Essas fontes podem ser sistemas internos (como um ERP) ou dados externos, como de redes sociais.

Então, é necessário tratar esses dados e normalizá-los para a análise. Geralmente, como eles vêm de diversas origens e em formatos distintos, é fundamental transformá-los e realizar uma limpeza profunda neles. Nessa fase, eliminam-se dados duplicados, dados faltantes, dados que não são relevantes, ruídos, entre outros.

Em seguida, temos a fase da mineração propriamente dita. Nela, utilizamos algumas técnicas de aprendizado supervisionado com base em treinamento, oriundas da inteligência artificial, como as árvores de decisão para predizer como podemos entender um registro novo. Como exemplo, podemos determinar se um cliente deve receber um empréstimo ou não com base em algumas informações históricas.

Também usamos algoritmos que calculam a probabilidade de um novo registro pertencer a uma determinada classe (sim ou não, por exemplo). A análise de sentimentos, por exemplo, processa textos e tenta entender o que eles dizem para determinar se há uma intenção positiva ou negativa por trás.

Da mesma forma, adotamos também algoritmos não supervisionados, como a criação de regras de associações entre os dados e a busca por agrupamentos de dados semelhantes.

Há também uma fase de exploração dos dados para visualização de tendências e algumas características. Nesse momento, os métodos estatísticos são muito úteis. Geram-se gráficos e formas visuais para descrever as bases e extrair alguns insights rápidos.

Neste artigo, entendemos melhor como funciona o processo de data mining e vimos as técnicas mais comuns. A partir deste texto, você saberá como os dados são relevantes e poderosos para gerar insights e conclusões, bem como para organizar melhor o negócio. É preciso, então, compreender como avaliar a melhor forma de fazer mineração de dados, sendo que a computação em nuvem é uma aliada nesse sentido.

Gostou do artigo? Curta a nossa página no Facebook e continue acompanhando nossas novidades por lá!