O data mining é um processo que vem se tornando cada vez mais comum em diversas áreas da gestão de negócios.
Se você tem o costume de acompanhar o blog da FIA, já sabe que vivemos a realidade do big data, em que são gerados e coletados mais dados do que o ser humano é capaz de processar por conta própria.
Para que esse mundo de informações tenha utilidade, entram em cena as tecnologias e algoritmos presentes no data mining.
Afinal, os dados não são coletados por diversão, e sim porque há um propósito.
Eles ajudam a tomar decisões, reduzir riscos, identificar problemas e soluções para esses problemas, entre outras funções importantes para a evolução de uma empresa.
Se você quer entender melhor o que é data mining e como ele pode ajudar na gestão da sua companhia, está no lugar certo.
Neste artigo, falaremos sobre:
- O que é Data Mining ou Mineração de Dados?
- Para que serve a Mineração de Dados?
- Qual a importância do Data Mining?
- Quais são as etapas do processo de Data Mining?
- Tipos de técnicas utilizadas
- Em quais áreas o Data Mining é aplicável?
- Gestão de empresas
- Segurança
- Saúde
- Pesquisa científica
- Vendas e marketing
- Finanças
- Energia
- Telecomunicações
- Comércio eletrônico
- CRM
- Agricultura
Ficou interessado? Siga em frente.
O que é Data Mining ou Mineração de Dados?
Data mining é um processo em que a tecnologia é utilizada para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma grande quantidade de dados, permitindo encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade.
No mundo corporativo, o data mining gera insights que resultam em vantagens competitivas para a empresa.
Os dados processados podem motivar ações corretivas ou mudanças estratégicas, como alterações no portfólio de produtos e direcionamento de investimentos.
O processo também pode ser aplicado na pesquisa científica, nos esportes de alto rendimento, na administração pública e em qualquer outra área na qual é possível buscar o aperfeiçoamento a partir da análise de dados.
Podemos traduzir data mining como mineração de dados, um nome que faz analogia à atividade de extração de minerais presentes no solo.
Faz sentido porque, ao explorar uma mina de prata, por exemplo, o metal a ser encontrado está presente em quantidade ínfima na comparação com os demais tipos de rocha presentes no local.
Ou seja, a prata está escondida.
Da mesma forma, no big data, as informações úteis estão escondidas no meio de um mar de dados.
E a mineração de dados serve para encontrá-las.
Para ser possível processar grandes quantidades de informação, são escritos algoritmos de inteligência artificial e machine learning.
Quanto mais sofisticado o algoritmo, mais ele independe de um usuário humano para construir modelos de exploração específicos.
Para que serve a Mineração de Dados?
Você já aprendeu que o data mining utiliza dados brutos para gerar algum tipo de valor.
Mas qual a finalidade, que tipo de valor pode ser gerado, enfim, para que serve o data mining?
Um dos principais propósitos da tecnologia está o de servir como embasamento para o planejamento de ações estratégicas.
Através da mineração de dados, uma empresa pode, por exemplo, reconhecer padrões nas preferências de seu público-alvo e criar campanhas de marketing com base nos insights obtidos.
O data mining também pode indicar correlação entre problemas distintos em uma linha de produção, possibilitando encontrar uma causa comum que seria impossível identificar sem algoritmos.
Neste exemplo, é uma situação em que o processo resulta em maior eficiência e redução de custos, tornando a empresa mais produtiva e competitiva.
Também é possível aplicar as técnicas de data mining na análise da concorrência e de possíveis parceiros da companhia.
Esses foram apenas dois exemplos, mas as possibilidades de aplicação são infinitas (mais adiante, falaremos sobre o uso em outras áreas além dessas).
O importante é compreender a premissa: a análise de dados é um dos principais caminhos para fazer uma empresa evoluir.
Só que é preciso utilizar a tecnologia para transformar os dados brutos em informações que esclarecem em vez de confundir, e é para isso que serve o data mining.
Qual a importância do Data Mining?
Seja no comércio, na indústria, na agricultura ou no setor de serviços, a realidade do mercado atual é de muita concorrência e empresas enfrentando dificuldades para se adaptar às mudanças constantes.
Estamos falando sobre mudanças políticas, econômicas, tecnológicas e no comportamento dos consumidores.
Está tudo muito mais volátil do que costumava ser, o que exige das empresas características como flexibilidade para se adaptar aos diferentes cenários.
O data mining e outros processos de coleta e análise de dados são recursos que ajudam a encarar esse contexto.
Com a mineração de dados, as decisões tomadas pelos gestores têm maior probabilidade de darem certo, e os riscos são minimizados.
Problemas são identificados com mais velocidade, o que aumenta o grau de satisfação dos clientes.
O data mining permite encontrar oportunidades de melhoria em diversas áreas do negócio e, por isso, é uma ferramenta de grande importância para quem quer se destacar da concorrência.
Se você ainda está relutante e não quer perder tempo nem dinheiro para construir o know-how necessário para lidar com a tecnologia, pense que seus concorrentes podem tratá-la como uma prioridade.
Isso quer dizer que eles terão processos muito mais dinâmicos para identificar ameaças e oportunidades em seus negócios, podendo se reinventar com agilidade para suprir as demandas do mercado.
Mas é claro que não basta apenas dominar a tecnologia.
É preciso usar a inteligência estratégica para interpretar os insights gerados e transformá-los em ações que agreguem em competitividade.
Nunca esqueça disto: as soluções tecnológicas para a gestão sempre devem caminhar junto com o pensamento estratégico, pois há sempre um grau de intuição e subjetividade nas decisões humanas que as máquinas não dão conta de reproduzir.
Quais são as etapas do processo de Data Mining?
Para colocar em prática o processo de data mining na sua empresa, existem alguns passos a serem seguidos.
Vamos conhecer, agora, quais são eles.
1. Planejamento estratégico
A primeira etapa é de entendimento de qual será o objetivo do processo de mineração de dados e como ele está alinhado com os objetivos estratégicos da empresa.
Quanto mais específico e detalhado o planejamento for, melhor.
Você pode inserir metas e indicadores a serem melhorados com o processo, por exemplo.
2. Seleção de dados
O segundo passo é o momento de pensar em quais dados, de quais fontes, serão importantes para utilizar como insumos e obter os resultados esperados, segundo a definição do primeiro passo.
A partir daí, os dados que importam para os objetivos são selecionados, permitindo que se foque apenas nas informações realmente relevantes.
A fase de seleção e limpeza desses dados é a mais demorada de todo o processo, mas garante um resultado confiável no final.
3. Modelagem de dados
Na terceira fase, são aplicadas técnicas de mineração de dados propriamente dita, a partir das quais os dados selecionados são processados por algoritmos para que sejam identificados padrões, correlações, problemas, etc.
Existem várias técnicas que podem ser aplicadas.
Mais à frente, no tópico “Tipos de técnicas utilizadas”, falaremos sobre as principais.
4. Avaliação dos resultados
Após feito o data mining nos dados selecionados, chegou a hora de avaliar os resultados, sempre considerando o contexto dos objetivos que foram traçados no início do processo.
O que os insights gerados comunicam e como essas informações podem ser úteis segundo os interesses da empresa?
5. Apresentação e ações
No caso dos profissionais especializados em ciência de dados, estatística e algoritmos, o trabalho termina com a apresentação dos insights mais importantes aos diretores da empresa.
Já os diretores recebem a missão de pegar o que foi apresentado e transformar em ações de melhorias na organização.
Tipos de técnicas utilizadas
Como adiantamos antes, chegou a hora de falar sobre algumas das principais técnicas e conhecimentos usados no processo de data mining.
Confira!
Estatística
Se você não gosta muito de Ciências Exatas e Matemática, provavelmente, trabalhar com algoritmos de data mining não é uma boa opção de área profissional.
A mineração de dados envolve vários conhecimentos relacionados à estatística, com cálculos aplicados para descobrir padrões e construir modelos preditivos.
Clusterização
É uma técnica que também é conhecida como agrupamento de dados.
Trata-se do processo de identificação de dados semelhantes e não semelhantes entre si.
Essa segmentação é fundamental para a seleção de grupos de dados e posterior geração de insights.
Visualização
As técnicas de visualização são utilizadas no início do processo de data mining como um primeiro passo para descobrir padrões ocultos em um grande grupo de dados.
Árvore de decisão
É um modelo preditivo que, como o nome já entrega, forma um desenho que lembra uma árvore.
As ramificações do modelo funcionam como métodos de classificação.
A árvore de decisão é uma técnica que permite a fácil interpretação dos dados e mostra o caminho a ser percorrido para alcançar determinado objetivo.
Regras de associação
Essa é uma técnica que ajuda o usuário a encontrar associações entre dois ou mais itens.
Definindo relações entre as variáveis do banco de dados, é possível descobrir padrões escondidos.
Redes neurais
As redes neurais são utilizadas com mais frequência nos estágios iniciais do processo de data mining.
Nesse contexto, elas servem para modelar relações entre os dados que entram e que saem do processo de mineração.
Classificação
A classificação é uma técnica que ajuda a obter informações importantes sobre dados e metadados.
Está intimamente relacionada com a técnica de clusterização e utiliza a árvore de decisão ou rede neural.
Em quais áreas o Data Mining é aplicável?
Como já falamos aqui, a mineração de dados é uma tecnologia que pode ser utilizada em diversos contextos.
A seguir, apresentamos alguns exemplos de aplicações do data mining.
Gestão de empresas
Na administração, há várias áreas em que a mineração de dados pode melhorar os resultados de uma organização.
Já mencionamos alguns exemplos ao longo do texto, como a tomada de decisão sobre o portfólio de produtos.
A tecnologia também pode ser utilizada nas políticas de contratações, no marketing, vendas e relacionamento com clientes, áreas sobre as quais falaremos em outros tópicos.
Segurança
Órgãos da administração pública responsáveis pela segurança da população podem se beneficiar imensamente do data mining para tornar suas ações de combate e prevenção ao crime mais eficientes.
Ao analisar os dados sobre ocorrências (local, data e hora em que ocorreram, por exemplo), é possível encontrar padrões e agir pontualmente para reduzir o número de eventos.
A mineração de dados também pode ajudar na segurança privada, permitindo alocar os recursos de proteção forma inteligente.
Saúde
Na saúde, há várias áreas específicas em que a mineração de dados pode ser aplicada.
Por exemplo, encontrando padrões de correlações entre sintomas, doenças, características de pacientes, etc.
Esses dados permitem aos pesquisadores levantarem hipóteses para seus estudos.
Além da pesquisa científica (veja mais no tópico seguinte), os dados podem ajudar hospitais a adaptar a estrutura de acordo com as necessidades de cada temporada.
Pesquisa científica
Para que as pesquisas científicas resultem em descobertas importantes, é necessário colher, classificar, selecionar e analisar toneladas de dados.
O data mining facilita o monitoramento de variáveis e descoberta de hipóteses para resolver problemas complexos.
O que pode resultar em avanços no combate e prevenção a doenças, no desenvolvimento em laboratório de materiais sustentáveis e em outras linhas de estudos científicos.
Vendas e marketing
As técnicas de clusterização e classificação do data mining são métodos que ajudam a descobrir fatores que influenciam as decisões de compra dos consumidores.
Essas informações resultam em ações de marketing direcionadas, com muito mais chance de chamar a atenção e engajar o público-alvo.
Da mesma forma, os vendedores e canais de venda, munidos com essas informações, podem aumentar consideravelmente suas taxas de conversão.
Finanças
O data mining pode ser utilizado por órgãos de fiscalização e instituições bancárias para detectar possíveis fraudes e crimes financeiros.
Bancos e companhias de seguro podem utilizar os dados para calcular os riscos na concessão de crédito e também em investimentos.
Além disso, os setores financeiros das empresas também encontram na mineração de dados um importante recurso para melhorar as ferramentas de controle.
Energia
O setor de fornecimento de energia para a população e para indústrias é conhecido pela instabilidade, pois são comuns problemas diversos na geração e transmissão.
O processamento de dados por meio da inteligência artificial permite agregar eficiência ao setor, identificando padrões e antecipando problemas.
Se não resulta na eliminação de interrupções no fornecimento de energia, o data mining pelo menos reduz a incidência de ocorrências e agiliza a resolução dos contratempos.
Telecomunicações
As fraudes e ataques de hackers têm se tornado cada vez mais comuns, infelizmente.
Entre os agentes que buscam maneiras de aumentar a proteção contra esse tipo de problema estão as empresas de telecomunicações.
Com a mineração de dados, elas podem analisar toda a imensidão de dados que possuem, encontrar padrões nos ataques e fraudes e, a partir daí, pensar em ações preventivas.
Comércio eletrônico
As maiores lojas virtuais já utilizam o data mining há muito tempo. Os algoritmos identificam padrões de compra dos usuários.
É por isso que, ao visualizar um produto em um e-commerce, o site exibe recomendações de itens relacionados.
Esse é um uso bastante básico.
Com modelagens mais avançadas, é possível planejar promoções e ações publicitárias para potencializar as vendas.
CRM
CRM quer dizer Customer Relationship Management, ou Gestão de Relacionamento com o Cliente.
Os métodos mais modernos de CRM são aqueles que utilizam a tecnologia para oferecer um atendimento o mais personalizado possível.
Com o data mining, os profissionais da área economizam centenas de horas analisando os dados de clientes, pois o algoritmo gera as informações mais relevantes automaticamente.
Agricultura
Os maiores produtores do agronegócio brasileiro trabalham com margens de lucro pequenas ao comercializarem as commodities que produzem.
Isso porque os custos de produção (insumos e defensivos agrícolas) e logísticos são muito altos.
Em cálculos tão apertados, qualquer oportunidade de redução de custos e aumento na produtividade faz uma grande diferença, e a mineração de dados é uma das melhores maneiras de encontrar essas oportunidades.
Conclusão
Seja qual for a sua especialização e a área de atuação da empresa que você administra ou na qual trabalha, certamente há oportunidades de aplicação do data mining na sua rotina profissional.
Afinal, os dados estão por tudo.
Em um mundo completamente digitalizado, existe a possibilidade de registrar dados sobre qualquer tipo de processo.
É tanta informação que os humanos não dão conta de processar tudo.
Para isso, existem os algoritmos, a inteligência artificial e o machine learning.
A mineração de dados, ou data mining, é o processo em que esses recursos são utilizados para transformar uma grande quantidade de dados em informação útil.
Útil para que e para quem? Depende do contexto em que a tecnologia é aplicada.
Ao longo do texto, apresentamos vários exemplos de áreas em que o data mining pode ser usado.
Se depois de ler todos esses exemplos você ainda não se motivou a conhecer mais sobre a coleta, processamento e análise de dados, pense mais um pouco.
Tente lembrar dos principais problemas e desafios que sua empresa enfrenta. Será que não há algum tipo de dados que indicam caminhos para minimizá-los?
Além de dominar matemática, estatística e tecnologia, é uma questão de ter criatividade e pensamento estratégico.
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