04 de Agosto de 2020

data mining

A expansão digital fez com que a quantidade de dados produzidos diariamente aumentasse de modo acelerado. Nesse contexto, o data mining surge como uma resposta às necessidades de pessoas e empresas em lidar com esses elementos e transformá-los em informação útil. 

Vamos ver o que isso significa? Continue lendo e confira!

O que é data mining?

O data mining consiste no processo virtual em que uma máquina realiza de maneira programada a prospecção e coleta de dados no ambiente eletrônico. 

Ou seja, é uma forma ativa e automatizada de obter informação a partir da internet e de sistemas em rede.

Como funciona a mineração de dados?

A mineração de dados se apoia em três pilares de sustentação:

  • Estatística clássica: para analisar fatores como variância e desvio padrão
  • Inteligência artificial: considerada a matriz do machine learning
  • Machine learning: capacidade que as máquinas têm de acumular conhecimento e se tornarem inteligentes.

Quais são as capacidades do data mining?

Pela mineração de dados, é possível desenvolver uma série de competências e maneiras de se gerir pessoas e tarefas. 

Destacamos, então, algumas delas logo abaixo.

Reconhecer padrões

Ao minerar dados e pela sua posterior estruturação, é possível reconhecer tendências de comportamento e, a partir disso, tomar decisões

É o que fazem, por exemplo, as grandes redes varejistas ao prever o padrão de consumo dos seus clientes.

Analisar dados

Dados são a matéria-prima para o BI, ou business intelligence.

Esses elementos, obtidos por meio do data mining, posteriormente são processados e analisados por ferramentas e profissionais capacitados.

Modelar processos

Processos também podem ser modelados a partir da mineração de dados, porque é dela que se extrai informação para pautar decisões. 

Seria o caso, por exemplo, de uma indústria que busca novos métodos de produção em linha que poupem tempo.

Quais são as etapas do processo de data mining?

Embora seja um conceito, o data mining também é um conjunto de técnicas. 

Consiste, portanto, em um método, cuja colocação em prática está vinculada às etapas descritas nos tópicos a seguir.

Identificação do problema/desafio

Essa é a fase inicial ao implementar um processo constante de data mining, no qual são identificados possíveis desafios a solucionar e as metas a serem atingidas.

Coleta e exploração de dados

Em seguida, a equipe se dedica a coletar e explorar os dados propriamente ditos. 

Isso pode ser feito por meio de algoritmos programados especificamente para essa finalidade.

Estruturação dos dados

Dependendo de onde venham os dados, são lançados métodos para estruturá-los, ou seja, transformá-los em informação inteligível e que possa ser utilizada de forma prática.

Modelagem

Etapa em que é definida a técnica pela qual o problema detectado anteriormente poderá ser solucionado.

Análise

Avançando na implementação do processo de data mining, chega-se à fase de análise, quando todas as etapas anteriores são revistas. 

É aqui que os resultados alcançados são avaliados e discutidos.

Implementação

Finalmente, ao ser implementada, a mineração de dados será replicada na empresa, podendo ser na forma de softwares instalados em diferentes máquinas.

Conheça as principais técnicas usadas no data mining

A mineração de dados não é um processo único. 

Na verdade, existem diversas técnicas que podem ser empregadas para sua implementação, como vemos abaixo.

Redes neurais

Processo em que a mineração de dados se estrutura no modelo de redes neurais, como no cérebro humano.

Indução de regras

Método em que são identificadas regras e tendências dentro de grupos de dados.

Árvores de decisão

Técnica que se baseia em testes de valores de dados, associando-os em seguida a itens de saída, como uma sequência de ramificações em forma de árvore.

Análise de séries temporais

Utilização de métodos e softwares de análises estatísticas para identificar correlações e padrões entre dados.

Visualização

Modelo que consiste na manipulação de dados estatísticos conforme parâmetros definidos previamente por meio de ferramentas de visualização.

Qual é a diferença de data warehouse e data mining?

Embora relacionados, os conceitos de data mining e data warehouse têm diferenças.

O primeiro, como vimos, é o conjunto de técnicas e processos de coleta e tratamento de dados. 

Já o data warehouse nada mais é do que o local virtual ou físico em que as informações recolhidas são armazenadas (warehouse = armazém).

Como fazer um data mining?

Como fazer um data mining?

Para fazer mineração de dados, é preciso se equipar com softwares que permitam coletar os elementos de fontes selecionadas ou aleatórias. 

Por isso, é indicado o apoio de um engenheiro de dados ou de um especialista em TI.

6 ferramentas para ajudar a aprimorar seu processo de mineração de dados

Um software de data mining deve ser escolhido de forma a atender às necessidades específicas de uma organização. 

Alguns deles estão listados nos tópicos a seguir. Acompanhe!

1. Alteryx

  • Licença: tem versão trial
  • Número de usuários: ilimitado, entre administradores, certifiers, contribuidores e leitores
  • Destaques: escalabilidade, compartilhamento, code-friendly, data blending e advanced analytics.

2. Orange Data Mining

  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: código aberto, data visualization, extensões.

3. Shogun

  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: suporte a várias linguagens de programação.

4. Weka Data Mining

  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: clustering, data visualization, regressão.

5. Apache Mahout

  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: filtragem colaborativa, clustering.

6. ELKI

  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: API Java, código aberto, interface amigável.

4 exemplos de aplicações do data mining

A difusão do data mining alcança todos os campos do conhecimento humano, com resultados incríveis em diversos segmentos e atividades. 

Confira alguns deles a seguir.

1. Medicina

A mineração de dados tem sido empregada com sucesso na medicina em pesquisas para detecção e tratamento do câncer em suas várias formas.

2. Vendas/comércio

Redes de lojas e de fast-food usam o data mining para identificar e prever comportamentos dos seus clientes, podendo, assim, realizar ações de marketing com grande margem de acerto.

3. Comunicações

No setor de comunicações, empresas de telefonia têm utilizado a mineração de dados para prospecção de clientes com elevado potencial de consumo de serviços.

4. Setor financeiro

No segmento financeiro, o data mining vem sendo empregado como recurso para controle da inadimplência, geração de cadastros e classificação de clientes conforme sua assiduidade com os pagamentos.

Como aplicar data mining na sua empresa para melhorar a tomada de decisão?

Com os processos certos e as ferramentas adequadas, é possível aplicar o data mining em diferentes contextos e para os mais variados objetivos. 

Para tanto, é altamente recomendada a participação de, pelo menos, um especialista em redes ou profissional que tenha formação em Tecnologia da Informação ou Engenharia de Dados.

Conclusão

Ao aplicar soluções de data mining, sua empresa se coloca passos à frente daquelas que ainda não utilizam a técnica.

Nesse caso, vale atentar para o uso inteligente dessas informações.

Uma pesquisa divulgada no portal E-commerce Brasil aponta que, para 54% das pessoas, as companhias não usam seus dados de maneira a atender aos seus interesses.

Ou seja, com foco no cliente e inteligência de negócios, você e a sua empresa só têm a ganhar com o uso desses elementos.

Para implementar essa solução, faça contato com a gente. A equipe da FiveActs terá prazer em conversar sobre como melhorar sua performance.

INSCREVA-SE EM NOSSA NEWSLETTER