Clusterização: o que é, importância e aplicações

Termos como clusterização têm suas origens no extenso vocabulário tecnológico que vem dos países de língua inglesa.

Mas o que isso significa no contexto tecnológico e de profissionais que trabalham com dados?

É o que vamos mostrar neste conteúdo. Avance na leitura para entender o conceito, sua importância e aplicações.

O QUE É CLUSTERIZAÇÃO?

“Cluster”, em inglês, significa “grupo”.

Portanto, clusterizar nada mais é do que agrupar.

Esse agrupamento, por sua vez, pode ser de um conjunto de dados, de clientes, de computadores ou o que mais for necessário.

Assim, o termo é utilizado com mais frequência por desenvolvedores, profissionais de marketing, TI ou cientistas de dados, os quais recorrem à clusterização como forma de organizar dados ou segmentá-los.

AFINAL, TUDO PODE SER CLUSTERIZADO?

De certo modo, qualquer tipo de dado, desde que seja quantificável em grandes escalas, é passível de clusterização.

Veja o que faz uma equipe de marketing, por exemplo.

Ao clusterizar clientes, o objetivo é facilitar a realização das suas estratégias, já que seria humanamente impossível segmentar promoções de acordo com cada indivíduo.

Nesse caso, criam-se clusters de consumidores de maneira a facilitar as ações e a posterior análise dos resultados.

POR QUE A CLUSTERIZAÇÃO É IMPORTANTE?

O mesmo princípio se aplica quando se trabalha com dados em grandes volumes, ou seja, a partir do Big Data.

A clusterização, nesse contexto, é a forma que profissionais da área encontram para agrupar diferentes dados em categorias com características comuns.

Seria o caso de uma desenvolvedora que, ao cuidar da arquitetura dos dados de um cliente do ramo varejista, distribuísse os dados do estoque por mercadorias, preços, tamanho, volume, entre outras referências.

QUAIS SÃO AS APLICAÇÕES DA CLUSTERIZAÇÃO?

Por ser um princípio de trabalho muito abrangente, ela pode ser aplicada nos casos mais variados.

Vamos ver alguns deles com mais detalhes?

NOS CLIENTES

Quando o objetivo é clusterizar clientes, como vimos no exemplo dos profissionais de marketing, a ideia é formar grupos com traços em comum como forma de segmentação.

Para isso, poderiam ser criados clusters com mulheres entre 35 e 50 anos, um para homens nessa mesma faixa etária, outro de mulheres moradoras da capital paulista, outro com homens moradores do centro e por aí vai.

NOS PRODUTOS

O cluster de produtos segue uma lógica parecida com o de clientes.

Nesse caso, o que varia, obviamente, é o objeto da clusterização, que passa a ser toda a linha de produtos com que uma loja trabalha.

As redes varejistas fazem muito isso, agrupando suas mercadorias por categoria, preços, público-alvo, entre outros critérios.

NOS DADOS

Já o objetivo da clusterização de dados tem mais a ver com a sua operacionalização.

Assim, os dados são organizados por clusters tendo em vista consultas futuras ou para facilitar o acesso por parte dos usuários dos softwares e sistemas de uma empresa.

CLUSTERIZAÇÃO DE SERVIDORES

Há, ainda, a clusterização de servidores, na qual cada computador que se liga a um servidor é chamado de nó.

Esse é um recurso utilizado por empresas de cloud computing, SaaS, IaaS e PaaS para assegurar amplo acesso dos seus clientes aos respectivos sistemas.

Desse modo, é possível manter os serviços online e reduzir o risco de quedas.

O QUE É ALGORITMO DE CLUSTER?

Assim como o Google depende de algoritmos para estabelecer critérios ao mostrar resultados nas buscas, o mesmo acontece com processos de clusterização.

Portanto, um algoritmo de cluster é a regra a ser obedecida sempre que um objeto tiver que ser enquadrado em uma categoria qualquer.

PARA QUE SERVE E COMO FUNCIONA O ALGORITMO DE CLUSTER?

Por sua vez, todo algoritmo precisa de comandos que possam ser lidos numericamente para serem processados.

Dessa maneira, os algoritmos de cluster funcionam com base em linhas de comandos que expressam critérios em forma de gráficos.

É como se os objetos a serem clusterizados fossem agrupados conforme a maior ou menor distância em relação a um outro com que tenham características comuns.

QUAIS SÃO OS ALGORITMOS DE CLUSTER MAIS USADOS?

Programadores, desenvolvedores e cientistas de dados, em geral, trabalham com dois algoritmos de clusters.

Vamos conhecê-los agora.

K-means Clusters

No algoritmo conhecido como K-means, clusters diferentes podem ser dispostos em um gráfico hipotético.

Nele, o centro de cada cluster chama-se centroide, no qual é calculada a média dos valores para um cluster.

Desse modo, o algoritmo buscará o centroide mais perto, usando métricas de distância e atribuindo um ponto encontrado ao cluster mais próximo dele.

Clusterização hierárquica

Já no clustering hierárquico, o algoritmo constrói uma hierarquia de clusters disposta em forma de dendrograma.

Ela é feita atribuindo todos os pontos de dados a um cluster específico.

Então, dois clusters mais próximos são ligados em um único cluster, processo que se repete em iteração até restar apenas um cluster só.

COMO A CLUSTERIZAÇÃO PODE SER DEFINIDA?

Existem diversas maneiras de se agrupar dados e objetos em clusters, ainda que, de certo modo, todas elas sejam variações do algoritmo K-means.

É onde são conhecidos os modelos de clusterização que tomam como referência princípios estatísticos de distribuição de amostras e de resultados.

Destacamos, a seguir, os quatro mais conhecidos.

MODELOS DE DISTRIBUIÇÃO

Nesse modelo, os agrupamentos são formados considerando a probabilidade de que todos os pontos de dados em um cluster sejam da mesma distribuição, seja ela gaussiana ou normal.

MODELOS DE CONECTIVIDADE

Por sua vez, o modelo de conectividade organiza dados e objetos em cluster tendo como regra a proximidade.

Ou seja, quanto mais próximo um ponto estiver do outro, maiores serão as chances de pertencerem a um mesmo cluster.

MODELOS CENTROIDES

O algoritmo K-means é o modelo centroide por excelência.

Nele, a similaridade entre dados é considerada a partir da proximidade de um ponto de dados ao chamado centroide dos clusters.

São modelos executados iterativamente, ou seja, em uma espécie de “looping” a fim de encontrar o melhor local para agrupar dados.

MODELOS DE DENSIDADE

Já no modelo de densidade, o que conta é a densidade dos dados agrupados em um gráfico hipotético.

É diferente do K-means, em que os objetos clusterizados se organizam a partir de um centroide.

CONCLUSÃO

A clusterização de dados é fundamental para embasar análises de dados.

Por isso, vale a pena se aprofundar nesse conceito e conhecer as ferramentas usadas em seus processos.

Entre elas, está o Tableau, software de Business Intelligence líder de mercado.

Também vale citar o Data Robot, de grande apoio ao tratamento de dados, e o Alteryx, que permite realizar análises profundas e com dados de fontes diversas.

Todos eles fazem parte das soluções analíticas oferecidas pela FiveActs, que pode ajudar você também de outras formas.

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