A informação é essencial no cenário contemporâneo. Atualmente, quase tudo é orientado por dados, e todos os setores necessitam dessas informações para inovar e prosperar.
As empresas utilizam grandes volumes de dados para compreender as tendências de mercado, os clientes e seu próprio desempenho, o que lhes permite aprimorar seus processos e gerar resultados mais expressivos.
No entanto, extrair informações relevantes de uma quantidade imensa de dados, sejam eles estruturados ou não, e aplicar essas informações para o crescimento da organização é uma tarefa complexa.
É nesse ponto que a mineração de dados se torna crucial, permitindo que as organizações extraiam informações valiosas. Essas informações são fundamentais para a inteligência de negócios e para a identificação de padrões, a previsão de resultados, a resolução de problemas e a descoberta de novas oportunidades.
Para viabilizar tudo isso, existem diversas técnicas de mineração de dados disponíveis para a extração de informações, algumas mais importantes que outras.
Neste artigo, abordaremos o conceito de mineração de dados, como ela é realizada e as principais técnicas que podem ser implementadas em seu negócio.
O que é Mineração de Dados?
Mineração de dados é uma técnica que usa computadores para extrair e organizar grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que as organizações podem usar para inteligência de negócios.
Também é conhecida como descoberta de conhecimento em dados, pois auxilia na identificação de conexões entre dados e informações valiosas a partir de conjuntos de dados estruturados e não estruturados. Essa técnica emprega algoritmos para extrair informações e padrões subjacentes que podem contribuir para a solução de problemas empresariais.
A mineração de dados é uma parte crucial da análise de dados, mas depende de um armazenamento eficaz, processamento computacional adequado e coleta precisa de dados. Existem muitas técnicas disponíveis, mas sua análise se resume a dois aspectos principais:
- Uso da mineração para descrever o conjunto de dados analisado.
- Utilização de técnicas, juntamente com algoritmos de aprendizado de máquina, para prever resultados.
Organizações de todos os portes se beneficiam da mineração de dados, pois ela fornece informações valiosas. Essas informações podem ser processadas e analisadas para obter insights significativos, prever resultados futuros, aprimorar a tomada de decisões e identificar novas oportunidades, comportamento do usuário, fraudes e questões de segurança.
A Evolução da Mineração de Dados
A mineração de dados pode parecer uma tecnologia recente, mas suas raízes remontam à década de 1760. A ideia foi inicialmente implementada pelo Teorema de Bayes, mas sua aplicação foi limitada pela falta de ferramentas adequadas.
Com o advento de tecnologias modernas e computadores poderosos, a mineração de dados se tornou mais eficaz, permitindo que cientistas de dados a utilizassem em conjuntos de dados cada vez maiores.
Foi durante as décadas de 1990 e 2000 que a mineração de dados começou a ganhar popularidade entre as empresas, facilitando também a descoberta de novas técnicas.
No entanto, o artigo “Moneyball”, que abordou a análise de dados utilizada por um time de beisebol profissional para montar sua equipe, trouxe a mineração de dados para o centro das atenções.
Inicialmente, a mineração de dados consistia na extração de informações de dados tabulares. Contudo, com a crescente demanda por mais insights e o avanço da tecnologia, a mineração de texto, imagens e gráficos também passaram a fazer parte do sistema.
Atualmente, a mineração de dados é aplicada em diversos campos, desempenhando um papel crucial na tomada de decisões e na análise de mercado nas organizações.
Benefícios da Mineração de Dados
A ampla adoção da mineração de dados se deve principalmente aos seus diversos benefícios para pessoas e organizações. Alguns deles são:
Aprimoramento em Marketing e Vendas
A mineração de dados tem sido fundamental para impulsionar o marketing e as vendas das empresas. Ela permite que as organizações compreendam as necessidades dos clientes, prevejam seu comportamento e criem modelos que auxiliem na venda de produtos lucrativos. Também é útil para encontrar novos leads e aprimorar o desempenho de vendas.
Obtenção de Informações Financeiras Precisas e Atualizadas
Instituições financeiras e bancárias utilizam a mineração de dados para extrair informações precisas e atualizadas. Seja para relatórios de crédito ou informações sobre empréstimos, essa tecnologia tem ajudado os bancos a otimizar suas operações com eficiência.
Melhor Atendimento ao Cliente
A implementação da mineração de dados nos negócios pode melhorar significativamente o atendimento ao cliente. As empresas podem usar essa tecnologia para identificar problemas em seu departamento de atendimento, corrigi-los e continuar oferecendo soluções rápidas aos clientes.
Custo-Benefício
A mineração de dados auxilia as organizações a otimizar suas operações, economizando recursos em diversas áreas. Ao promover a eficiência operacional, as empresas podem criar soluções econômicas para identificar as necessidades dos clientes e as tendências futuras do mercado. Isso as ajuda a crescer, mantendo os custos sob controle.
Gerenciamento de Riscos
A mineração de dados pode contribuir para um gerenciamento de riscos mais eficaz, permitindo que as empresas evitem diversos problemas. Desde a identificação de fraudes e vulnerabilidades nos sistemas até a detecção de ameaças online, ela pode auxiliar as empresas a aprimorar seus esforços de segurança cibernética.
Aumento da Fidelidade à Marca
Ao obter insights da mineração de dados, as organizações podem direcionar sua base de clientes de maneira mais eficaz e criar melhores relacionamentos com eles. As equipes de marketing modernas utilizam diferentes técnicas para obter informações valiosas sobre as necessidades dos seus clientes, aumentando a fidelidade à marca.
Melhor Tomada de Decisão
Atualmente, equipes de diferentes organizações utilizam informações de mineração de dados para tomar decisões sobre seus próximos passos. Ao obter insights sobre as tendências de mercado e as opiniões dos consumidores, elas podem determinar quais ações tomar e quais evitar.
Previsão de Tendências Futuras
Com técnicas de mineração de dados, as empresas podem adquirir informações valiosas. Isso ajuda os analistas de negócios a compreender as tendências futuras e a direção do mercado. Com base nisso, eles podem fazer modificações nas estratégias de negócios existentes.
Aplicações da Mineração de Dados
A mineração de dados é utilizada em diversos setores e se tornou uma ferramenta essencial para as empresas modernas. Algumas áreas onde ela é aplicada incluem:
Marketing
Um dos principais domínios em que a mineração de dados é utilizada é o marketing. As empresas têm se beneficiado muito dessa técnica, aplicando-a aos seus esforços de marketing. A mineração de dados as ajuda a obter informações sobre o mercado, os clientes, as tendências e os concorrentes.
Ao utilizar as informações extraídas, as empresas podem não apenas atingir os clientes certos de maneira eficaz, mas também compreender suas demandas, prever o futuro, tomar decisões mais acertadas e se manter à frente da concorrência.
Assistência Médica
A mineração de dados trouxe uma revolução para o setor de saúde, permitindo que profissionais médicos acessem informações cruciais que antes eram difíceis de obter. Ao usar diferentes técnicas de mineração de dados, as empresas farmacêuticas podem entender os requisitos dos medicamentos e encontrar tratamentos mais eficazes.
Bancário
A mineração de dados é amplamente utilizada no setor bancário para entender o comportamento dos clientes, criar modelos de risco financeiro, detectar fraudes, coletar informações de crédito e outros. Os serviços financeiros a utilizam para analisar riscos de mercado e identificar potenciais clientes de cartão de crédito.
Varejo
Ao obter os insights necessários sobre os mercados e o comportamento de compra dos clientes, as empresas de varejo podem se beneficiar muito da mineração de dados. Por exemplo, a análise das tendências do mercado ajuda as lojas de moda a estocar facilmente as roupas que estão em demanda pelos consumidores.
Manufatura
O setor manufatureiro tem aproveitado a mineração de dados desde seu surgimento, pois ela os tem ajudado a detectar problemas, melhorar o tempo de atividade e garantir a segurança operacional. Também os auxilia a ajustar sua velocidade de produção de acordo com a demanda do mercado.
Entretenimento
Os serviços de streaming de entretenimento são usuários ativos de ferramentas de mineração de dados para entender as preferências e escolhas dos espectadores. Eles podem extrair dados do usuário e oferecer serviços personalizados.
Diferentes Técnicas de Mineração de Dados
A mineração de dados evoluiu significativamente ao longo do tempo, resultando em diversas técnicas:
#1. Classificação
A classificação é uma técnica de mineração de dados utilizada para analisar os atributos dos dados em análise. Após a identificação dos atributos, os dados são categorizados em classes predefinidas.
É uma forma de agrupamento em que pontos de dados similares são extraídos e utilizados para análise e comparações. É um método fundamental utilizado por agências de marketing para identificar um público-alvo e analisar seu comportamento.
#2. Modelagem Preditiva
É uma técnica eficaz que utiliza conjuntos de dados históricos e atuais para criar um modelo gráfico para ações ou resultados futuros.
Muitas organizações no setor de produtos e manufatura implementam esse modelo para obter informações sobre tendências futuras. Essa técnica funciona melhor quando aplicada a grandes conjuntos de dados, pois isso aumenta sua precisão.
#3. Análise de Outliers
A análise de outliers é outra técnica de mineração de dados utilizada por instituições financeiras para detectar anomalias em conjuntos de dados. É um componente crucial na manutenção da segurança de bancos de dados.
Ao contrário de outras técnicas, ela seleciona pontos de dados únicos que se diferenciam dos demais, auxiliando os cientistas de dados a identificar as causas de erros. O setor bancário utiliza essa técnica para identificar o uso anormal de cartões de crédito e se proteger contra transações fraudulentas.
#4. Visualização de Dados
Quase todas as organizações utilizam a visualização de dados, seja no setor de marketing, bancário, saúde ou entretenimento. É uma técnica que transforma dados em formatos gráficos, como tabelas, diagramas ou gráficos, para facilitar a compreensão.
Os cientistas de dados utilizam essa técnica para apresentar suas descobertas de forma clara e compreensível para os executivos da empresa, auxiliando-os na tomada de decisões informadas. Atualmente, essa técnica evoluiu para representar dados através de modelos 3D e realidade aumentada.
#5. Regressão
Outra técnica popular na mineração de dados é a regressão, utilizada para demonstrar a relação entre variáveis em um grande conjunto de dados.
É uma técnica que auxilia na identificação da função principal por trás da relação entre as variáveis. Empresas de comércio eletrônico costumam usar essa técnica para prever a faixa etária de diferentes clientes com base em seu histórico de compras.
#6. Associação
Existem diversas técnicas de mineração de dados, mas apenas algumas, como a associação, são amplamente utilizadas em todos os setores. Ela auxilia os cientistas de dados a encontrar relações únicas entre variáveis em conjuntos de dados.
Essa técnica tem muitas semelhanças com as técnicas de aprendizado de máquina, pois indica dados específicos por um evento orientado por dados. Muitas organizações, especialmente marcas de varejo, utilizam essa técnica para pesquisa de mercado e análise de hábitos de compras de clientes específicos.
Como Realizar a Mineração de Dados
A mineração de dados é um processo interativo que envolve várias etapas:
#1. Definição do Objetivo
Para iniciar o processo de mineração de dados, cientistas de dados, analistas e partes interessadas da empresa dedicam tempo para compreender o objetivo principal da organização em relação à mineração de dados. Com base nos objetivos e requisitos específicos, eles escolhem a forma adequada de realizar a mineração de dados.
#2. Coleta de Dados
Após a definição do objetivo, os cientistas de dados coletam os conjuntos de dados relevantes. Esses dados são coletados de diversas fontes e armazenados em um data warehouse.
#3. Preparação dos Dados
Nessa etapa, os dados armazenados são submetidos a uma limpeza e organização para remover informações indesejadas. Essa é uma etapa que demanda tempo e envolve três fases:
- Extração e transformação de dados relevantes.
- Limpeza dos dados, removendo duplicatas, atualizando valores ausentes, tratando valores discrepantes e verificando a validade.
- Carregamento dos dados limpos no banco de dados central.
#4. Construção do Modelo
Nesta etapa, os cientistas de dados selecionam o modelo apropriado, dependendo do tipo de análise de dados. A equipe analisa as relações de dados, como correlação, tendências e padrões sequenciais, e então decide qual modelo utilizar.
Essa fase também pode envolver algoritmos de aprendizado profundo, modelos preditivos e modelos de classificação, dependendo do tipo de dados fornecidos. Pontos de treinamento no conjunto de dados podem ser comparados se o conjunto de dados não estiver rotulado.
#5. Avaliação dos Resultados
Essa é uma fase crucial do processo, onde o resultado do modelo é avaliado e interpretado após a agregação dos dados. O resultado também pode ser apresentado ao decisor para o processo de avaliação. Nesta etapa, é fundamental garantir que o resultado do modelo esteja alinhado com o objetivo definido.
#6. Implementação
Essa é a fase final, onde a empresa avalia e determina se a informação é útil para a organização. Se a equipe considerar que as informações são impactantes, elas serão utilizadas para atingir seus objetivos e desenvolver novas estratégias.
As informações são apresentadas na forma de planilhas e gráficos, que são armazenados e utilizados para a identificação de novos problemas.
Desafios na Implementação da Mineração de Dados
Como qualquer outra tecnologia, a mineração de dados também apresenta desafios em sua implementação, como:
- Complexidade dos dados: a mineração de dados pode simplificar um grande conjunto de dados, mas requer tempo e recursos consideráveis para processá-los. Extrair informações de fotos, músicas, vídeos e textos em linguagem natural estruturados e não estruturados é uma tarefa desafiadora.
- Dados incompletos: nem todos os conjuntos de dados utilizados durante a mineração serão precisos. Dados incompletos podem causar ruído e falhas no sistema.
- Riscos de privacidade: os riscos de privacidade são um grande desafio na mineração de dados. Existem casos em que empresas coletam informações pessoais de clientes para analisar tendências de compra, o que pode violar sua privacidade e causar problemas de conformidade.
- Alto custo operacional: a mineração de dados envolve altos custos na aquisição e manutenção de servidores, software e hardware. Além disso, a manutenção de grandes volumes de dados também representa um investimento significativo.
- Problemas de desempenho: o desempenho de um sistema de mineração de dados pode ser afetado quando um método ou técnica inadequada é utilizada. Inconsistências no fluxo de dados ou no volume do banco de dados também podem contribuir para problemas de desempenho.
Softwares e Ferramentas Úteis para Mineração de Dados
A mineração de dados é uma tecnologia em constante evolução. Por isso, diversas empresas de software estão desenvolvendo ferramentas e softwares avançados para auxiliar as empresas na execução eficiente da mineração de dados.
Os recursos podem variar de acordo com o software, mas os principais recursos comuns incluem algoritmos integrados, preparação de dados, modelos preditivos, plataforma baseada em GUI e modelos de implantação.
Alguns dos softwares populares de mineração de dados são Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt e Apache Mahout. Além desses, você também pode utilizar as ferramentas de mineração de dados Elki, Weka e sci-kit-learn, pois são tecnologias gratuitas e de código aberto.
Conclusão
A mineração de dados facilitou os processos para as empresas e as ajudou a crescer significativamente. Diferentes técnicas podem ser utilizadas para coletar informações e analisar insights que antes eram difíceis de obter.
Espero que este artigo o ajude a entender a mineração de dados e suas diferentes técnicas, para que você possa implementá-las para adquirir as informações necessárias e expandir seus negócios.
Você também pode aprender mais sobre Data Discovery e suas ferramentas.