Blog da Five Acts

26 de Março de 2021

Sua empresa já utiliza o processo data mining no dia a dia? Razões para isso não faltam.

Como bem disse o disse o presidente da Samsung, Young Sohn, “se os dados são o novo petróleo, a inteligência artificial é o novo motor”.

Nesse sentido, o data mining pode ser considerado como a “perfuradora” que nos levará ao petróleo até que ele seja dinamizado pelo motor da IA.

Metáforas à parte, o fato é que, por essa vertente da ciência de dados, é possível não só prospectar como qualificar informação.

A partir disso, ela poderá servir para processos decisórios e muito mais, impactando positivamente nos resultados alcançados.

Veja, neste conteúdo, como empregar o conceito de data mining nos negócios e as principais ferramentas para a sua aplicação.

Data Mining: o que é e para que serve?

O data mining é o 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 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.

Qual é a função de um data mining?

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

Destacamos algumas delas logo abaixo. 

Acompanhe!

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, são posteriormente 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.

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).

Com os processos certos e as ferramentas adequadas, é possível aplicar ambos os conceitos 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.

Você também pode contar com os serviços de consultoria, treinamento e implementação de ferramentas da FiveActs. Fale com a gente.

Como o data mining pode ajudar uma empresa?

como o data mining é útil?

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 dos 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 todos os estágios anteriores são revistos.

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.

Quais são os principais benefícios em usar data warehouse nas empresas?

A implementação de um data warehouse traz consigo uma série de vantagens, com destaque para a melhora nos processos decisórios.

Isso porque, com um DW estruturado, os dados passam a contar com um ambiente centralizado, no qual eles podem ser armazenados e acessados no momento oportuno.

Além disso, dão aos gestores uma visão muito mais ampla das capacidades dos dados disponíveis, até porque as ferramentas de data warehouse são, em geral, dotadas de inteligência artificial.

Esses benefícios só são possíveis porque data warehouse e data mining demandam a aplicação de técnicas sofisticadas de tratamento de dados, como veremos a seguir.

Data Mining: principais técnicas

principais técnicas do data mining

Entenda a seguir quais técnicas se aplicam ao implementar o data mining e suas principais características.

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.

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.

Se você não sabe por onde começar, a lista abaixo oferece um bom ponto de partida.

Não deixe, ainda, de consultar os especialistas da FiveActs para encontrar a solução ideal para aquilo que necessita.

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.

Vamos conhecer alguns deles agora.

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.

Data Mining: exemplos de aplicação

exemplos de data mining

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

Vamos falar sobre alguns deles agora.

Medicina

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

Um bom exemplo disso é o estudo Predicting Breast Cancer Survivability Using Data Mining Techniques.

A pesquisa, conduzida por cientistas da Universidade de Washington, buscou comprovar a eficácia dos métodos para prever a taxa de sobrevivência de pacientes com câncer de mama usando técnicas de mineração de dados.

Pelos resultados obtidos, os pesquisadores concluíram que:

“A aplicação de métodos de mineração de dados para a previsão de sobrevivência em bancos de dados médicos tem um futuro promissor”.

Além disso, a ferramenta se mostrou mais efetiva e precisa do que outras que têm sido utilizadas pela medicina tradicional.

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 maior margem de acerto.

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.

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.

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.

E para descobrir todo o potencial dos seus dados, conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs.

Aproveite e conheça o Alteryx, sua ferramenta para fazer data blending e advanced analytics em uma só plataforma.

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