Data mining: o que é, como utilizar e quais são os benefícios?

Simplesmente não é possível falar sobre big data, coleta, estruturação, leitura e automação de dados (entre tantos outros termos) e deixar de lado a data mining, ou, como dizemos em bom português, a mineração de dados.

À medida que ter em mãos dados confiáveis e atualizados se torna uma questão cada vez mais importante para empresas do mundo todo, saber o que é, como funciona e quais são os fatores que influenciam a mineração de dados faz-se essencial.

Ao final da leitura, temos certeza que você terá uma visão mais ampla, analítica e concreta sobre mineração de dados de dados e as vantagens que essa tecnologia representa para os seus negócios ou projetos.

O que é mineração de dados (data mining)?

Mineração de dados é o nome designado ao processo, feito de forma automática ou semiautomática, de descoberta de padrões e outras informações valiosas a partir de grandes volumes de dados, tudo feito com o objetivo de gerar novas oportunidades de mercado aplicável a empresas de todos os setores.

Com o  crescimento constante da geração e do armazenamento de dados, vem aumentando também a necessidade, por parte do mercado, de soluções que transformem esses dados em informações acionáveis, ou seja, que possam ser utilizadas para gerar insights para novas estratégias, seja para a expansão do negócio, prever o comportamento de leads e clientes e compreender melhor a concorrência, entre outros.

Quais são as etapas do tratamento de dados?

Quando o assunto é mineração de dados, o processo como um todo pode ser dividido em 4 etapas. Confira, abaixo, quais são e que tipo de trabalho é desenvolvido em cada uma delas.

• Definição de objetivos - Por mais que a mineração de dados seja uma solução de alta tecnologia, ela sozinha não vai fazer milagre se os objetivos da mineração não tiverem sido definidos com clareza. É preciso saber o problema que a empresa visa resolver por meio da mineração e todo o contexto envolvido. Essa etapa inicial merece atenção não deve ser feita de maneira superficial.
• Pré-processamento - Com a definição de objetivos concluída, é chegada a hora de escolher os volumes de dados que serão minerados. Esses volumes podem possuir uma série de origens, como armazéns de dados ou data lakes. Escolha feita, o passo seguinte é limpar os dados, removendo dados irrelevantes para o objetivo estabelecido na etapa anterior.
• Mineração - Aqui é onde tem início a mineração de dados propriamente dita. É o processo que envolve a detecção de anomalias, busca por relações entre variáveis, semelhanças em grupos de dados, classificação e também a compilação de dados, o que permite a criação de uma representação visual e compacta das informações mineradas.
• Análise e implementação - Concluída a mineração, é chegado o momento de analisar e interpretar os dados que foram coletados. A intenção, aqui, é relacionar os dados obtidos com o objetivo definido lá no começo de todo o processo e obter insights que possibilitem abordar a questão da maneira mais assertiva possível.

‍Que tecnologias são utilizadas na mineração de dados?

Para que a mineração de dados funcione da melhor maneira, são utilizadas uma série de tecnologias que, quando combinadas, atuam para trazer os melhores resultados. Confira, agora, as principais delas.

Redes neurais artificiais - Baseadas na interconectividade de neurônios do cérebro humano, essas redes estão diretamente relacionadas a algoritmos de deep learning e ajuda programas a identificar padrões e resolver problemas.

Árvores de decisão - Essa é uma técnica da mineração de dados que consiste em classificar possíveis resultados a partir de determinadas decisões previamente tomadas. Essa técnica utiliza uma visualização em forma de árvore, como o próprio nome indica, para facilitar a compreensão dos possíveis resultados identificados.

Regras de associação - Este é um método que se baseia em encontrar similaridades entre variáveis dentro de um determinado volume de dados.Estatística - Aqui, não tem muito mistério. Estamos falando de estatística no sentido mais puro do termo, ou seja, a análise de séries temporais para identificar variações.
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Mineração de dados e inteligência de negócios

Não é à toa que a mineração de dados de dados vem sendo cada vez mais visada por empresas do mundo inteiro como uma oportunidade tecnológica que oferece resultados tangíveis e insights de alto valor. Mas como isso funciona na prática?

Vejamos como exemplo o setor de e-commerce. Toda vez que você entra numa loja online e vê que a loja selecionou para você produtos baseados em compras anteriores, isso já é a mineração de dados em ação. Significa que a empresa conta com a tecnologia necessária para utilizar os dados que coleta ao seu favor, gerando mais vendas.

Outro exemplo é o setor de saúde. Um hospital que coleta, minera e tem acesso fácil e seguro às informações dos seus pacientes estará mais preparado na hora de gerir recursos, mitigar riscos envolvendo pacientes e até mesmo antecipar períodos de internações, por exemplo.

No setor financeiro, a situação não é diferente. Bancos contam fortemente com a mineração de dados para identificar fraudes, fazer classificações de crédito, oferecer serviços personalizados e aprender mais sobre o comportamento e as ações dos seus correntistas.

O que você acha de utilizar a mineração de dados a favor da sua empresa? Aqui na Crawly nós coletamos e estruturamos todos os dados que você precisa, em tempo real. Vamos marcar uma conversa? Entre em contato conosco hoje mesmo!