o que é data mining e como aplicar

Data Mining: Significado e Objetivo da Mineração de Dados

Data Mining é uma prática que vem crescendo com a concorrência acelerada e com a excelência como fator determinante mercado atual.

Nesse contexto, as grandes empresas utilizam sistemas para coleta e análise de dados para alcançar seus objetivos.

Com esses dados em mãos, os líderes têm a possibilidade de traçar seus projetos e tomar decisões da maneira mais coerente possível.

Isso é ótimo, sem dúvidas, pois permite a eles dispor de muitas informações em variadas aplicações práticas.

Porém, a questão principal aqui é: afinal, como esses dados são coletados?

É aí que entra o Data Mining, que são os sistemas auxiliares do processo de coleta de dados.

Neste artigo, vamos tratar sobre essa ferramenta de grande importância para o mercado atual.

Você vai aprender sobre o conceito, suas funções, o porquê de aplicar o Data Mining, quais suas etapas e as principais diferenças entre Big Data, Data Warehouse e Data Mining.

Tem interesse no assunto? Então, não perca uma só linha.

Boa leitura!

o que é data mining

O que é Data Mining (Mineração de Dados)?

Data Mining é a análise de dados coletados para encontrar padrões e gerar novas informações. Através dessa análise, é possível traçar decisões de forma embasada e consistente.

O processo, que também é conhecido como mineração de dados, geralmente começa em buscadores da internet, cujos resultados são processados por computadores com poderosos softwares de análise de dados.

É importante deixar claro que, embora o Data Mining esteja ligado à tecnologia, sua aplicação não está limitada apenas a empresas desse campo. Diversas outras áreas também podem fazer uso dessa prática.

Basicamente, o Data Mining consiste na extração e envio de dados para um sistema.

Feito isso, essas informações serão armazenadas em um grande banco de dados, acessado por vários analistas.

A partir daí, os dados passam por uma análise detalhada, que ocorre em softwares específicos.

Como próximo passo, eles são condensados em uma apresentação final, transformados em dados úteis e exibidos de maneira didática para fácil compreensão.

É bastante comum entre os profissionais da área afirmar que o Data Mining é como um mergulho profundo em vários campos de conhecimento.

Por tratar de conteúdos tão densos, a mineração de dados é encarada como um desafio – pelos jovens que estão começando e até mesmo pelos profissionais mais experientes do ramo.

Qual a principal função do data mining

Qual a Principal Função do Data Mining?

Agregar e organizar dados.

Podemos dizer que essa é a principal função do Data Mining.

O processo consiste em uma varredura nos dados coletados, para encontrar padrões relacionados entre as informações.

Com isso, há a possibilidade de gerar novos subgrupos de dados, que serão analisados com maior eficácia.

Mas como eles são formados?

A execução de algoritmos que analisam, reconhecem e aprendem durante a varredura dos dados é a principal responsável pela formação dos subgrupos.

Sendo baseados em redes neurais, após a coleta os dados, eles são examinados e geram novas informações conforme as associações desejadas.

Gerar estatísticas também é função do Data Mining.

Através delas, os resultados podem trazer comparativos, análises bem detalhadas e, assim, auxiliar de forma positiva na tomada de decisões com respaldo dos números.

Os números, a propósito, permitem a formação de hipóteses, além de regras de dados que serão mostrados aos usuários.

Por que Aplicar essa Técnica?

Um dos grandes exemplos de aplicação do Data Mining está no mercado: a personalização do consumo, que veio para ficar.

Dessa maneira, possuir uma experiência de caráter pessoal com as empresas é uma grande vantagem tanto para o usuário quanto para quem quer promover seu produto.

Por exemplo, é possível analisar informações antigas sobre volumes de compra, níveis de interação, sazonalidade, entre outros, através de sistemas com ampla capacidade de processamento de dados.

Caso existam tendências que se repitam, é possível uma empresa se preparar para demandas com um crescimento muito maior de pedidos em determinados períodos do ano.

Com o Data Mining, também é possível fazer análise da concorrência, verificando quais foram as reações a determinadas ações de marketing, como ocorreu o engajamento, quais os produtos mais vendidos no lançamento, entre outras possibilidades.

De posse desses dados, é possível fazer adaptações conforme for conveniente, visando um retorno positivo do produto.

Assim, o Data Mining acaba se tornando um grande aliado para otimizar processos com informações relevantes.

Como a tendência é que essas informações aumentem cada vez mais, mensurá-las e interpretá-las da maneira indicada, para qualquer segmento, é fundamental para estar à frente no mercado que se almeja atingir.

Quais as Etapas do Processo de Mineração de Dados?

É importante ter em mente que o Data Mining possui algumas etapas que devem ser executadas para que o processo seja realizado.

Para isso, vamos conhecer como elas são aplicadas passo a passo.

  1. Definindo o problema

Definir o problema é a primeira coisa a ser feita.

É necessário entender exatamente qual é o problema a ser sanado e quais são os objetivos que se busca alcançar com o Data Mining.

  1. Explorando os dados

Após definir o problema, a próxima etapa é a exploração de dados.

Nesse ponto, ferramentas de estatística são utilizadas para a coletagem dos dados, que são realizados também pelos especialistas.

Eles descrevem e exploram esses dados, além de executarem os primeiros testes.

  1. Preparando os dados

Com as informações já coletadas, inicia-se o processo de preparação dos dados.

Para isso, é necessário compreender a origem deles, para que se faça uma triagem.

Nesta etapa, também são realizadas combinações e preenchimentos de valores nesses dados.

  1. Modelando os dados

A modelagem é o próximo passo.

E ela é bem particular, pois a técnica de modelagem escolhida depende do objetivo do processo de Data Mining decidido na primeira etapa.

Portanto, é muito importante não pular etapas e chegar nessa fase com o objetivo bem definido.

  1. Avaliando os dados

Após realizada a modelagem, a parte mais complexa do processo é a avaliação.

Para isso, a participação ativa de pessoas especializadas em Data Mining é fundamental para a análise.

São elas que irão avaliar se o processo teve êxito.

  1. Implementando ações

A etapa final de todo esse processo é a implementação.

Após todos os dados coletados e resultados obtidos para todos os bancos de dados, acontece a importação destas informações, que serão aplicadas para solucionar, enfim, o problema definido na primeira etapa.

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Qual a diferença entre Data Mining, Data Warehouse e Big Data?

Mesmo que, à primeira vista, para os mais desavisados, os processos pareçam similares, existem grandes diferenças entre eles.

A seguir, vamos conhecer as características e definições de cada um desses conceitos.

Big Data pode ser resumido como todos os dados que ainda não foram estruturados e que estão sendo produzidos constantemente.

Existem diferentes tipos de profissionais que lidam com Big Data.

Entre eles, podemos destacar os Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e os Administradores de Big Data.

Por ser um conjunto extremamente complexo e muito amplo, precisa de ferramentas especiais, capacitadas para comportar um imenso volume de informações.

Esses dados precisam ser encontrados, coletados, organizados e analisados.

Como um número infinito de dados é produzido a cada segundo, é necessário que haja um local para o armazenamento deles.

Entra em cena, então, o Data Warehouse – que, em uma tradução livre, pode ser descrito como Depósito ou Armazém de Dados.

Basicamente, é o local onde todas as informações são armazenadas para depois serem analisadas.

Para fazer essa análise, utiliza-se o Data Mining, que reconhece os padrões de dados e engloba todos os procedimentos sobre os quais falamos nos tópicos anteriores.

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Técnicas utilizadas no Data Mining

O Data Mining é uma solução para os novos desafios que diariamente surgem do Big Data.

Pode ser aplicado em qualquer segmento da economia, em negócios que possuem uma grande quantidade de dados que possam ser tratados e analisados.

Para realizar o Data Mining, existem algumas técnicas que são empregadas.

A seguir, vamos conhecer melhor algumas delas e sua aplicação prática dentro da mineração dos dados.

Regra de Associação

Descobrir quais são as regras de associação é útil para extrair soluções simplificadas em casos de maior complexidade.

Essa técnica analisa relações entre itens e localiza tendências ou padrões que podem auxiliar na compreensão dos dados.

Um exemplo bastante simples de regra de associação: quando você vai ao supermercado para comprar carvão, é muito provável que ela também compre carne no açougue, já que, presume-se, fará um churrasco.

Assim, fica mais simples planejar a disposição dos itens no supermercado, já que a compra de um produto, geralmente, implica na compra do outro também.

Redes Neurais

As redes neurais são sistemas com nós interconectados, onde as informações circulam a partir de algoritmos.

São capazes de reconhecer padrões e relações entre dados brutos, sendo possível agrupá-los e fazer uma classificação específica.

A grosso modo, atuam de maneira similar aos neurônios do cérebro humano.

Podem auxiliar na resolução de problemas, já que podem aprender e modelar relações entre entradas e saídas de dados complexos.

Realizam generalizações, indicam relacionamentos e padrões e variáveis que podem prever determinados eventos. Ou seja, melhoram o processo de decisão final.

As redes neurais podem ser dos seguintes tipos:

  • Convolucional (RNCs): ideal para a classificação de imagens e objetos;
  • Recorrente (RNRs): utilizada para previsão e aplicação de séries temporais, análise de sentimento e outras aplicações de texto
  • Feedforward: informações chegam de modo antecipado na camada seguinte, sempre seguindo em frente
  • Autoencoder: nessa rede, a intenção é promover uma diminuição da sensibilidade ao que é considerado informação irrelevante e aumentar à sensibilidade às informações relevantes.

Árvores de Decisão

Além da Regra de Associação e das Redes Neurais, temos outros algoritmos que ajudam nos resultados planejados pelo Data Mining.

Eles são conhecidos pelo nome de Árvores de Decisão.

As Árvores de Decisões podem ser utilizadas com duas finalidades. A primeira delas é a previsão.

Por exemplo, você pode prever se o seu potencial cliente será fiel ao seu produto baseado nas suas características.

Essas, por sua vez, são fornecidas através da descrição, a segunda das finalidades.

A descrição permite traçar uma espécie de perfil com os atributos necessários para um conhecimento prévio.

Assim, a formação de uma Árvore de Decisão é determinada pelo conjunto de regras de classificação.

Exemplos Práticos de Aplicação do Data Mining

Agora que já conhecemos como funciona o Data Mining na teoria, confira alguns exemplos práticos da aplicação da mineração de dados em diversos segmentos da sociedade.

Indústria

A utilização de Data Mining na indústria mostra-se, atualmente, de suma relevância.

Através dessa técnica, é possível detectar padrões em processos de fabricação muito complexos, que poderiam passar despercebidos sem uma análise profunda.

O controle de qualidade fica facilitado e mais eficiente.

O Data Mining também pode ser utilizado para verificar os relacionamentos desde a construção do produto, atrelados às necessidades requeridas pelos clientes.

Dessa maneira, otimiza o processo, economizando tempo e produzindo com maior padrão de excelência.

É possível também identificar padrões em vendas anteriores, baseados em histórico de volumes de produtos produzidos, garantindo uma antecipação e previsões do que pode ser melhorado nas próximas.

Saúde

Entre os maiores utilizadores de Data Mining no mundo estão as indústrias farmacêuticas, os hospitais de alta capacidade e centros de pesquisas de doenças, entre outros órgãos ligados à saúde.

Diariamente, pesquisas e estudos são atualizados, gerando um sem-número de dados a cada segundo.

Para isso, é fundamental que o Data Mining esteja atrelado a esses estudos.

Pode-se utilizar como exemplo da mineração de dados na saúde o auxílio no desenvolvimento de vacinas, na verificação e controle do aumento de doenças, na catalogação de novos elementos pesquisados, no controle de filas em hospitais, liberação e gerenciamento de recursos para a medicina, entre muitas outras aplicações.

Comércio

Vender produtos no comércio, principalmente o eletrônico, produz uma imensa gama de dados.

O intuito de utilizar essas informações é verificar como é possível aumentar a qualidade da prestação de serviços e como o consumidor vai reagir a essas mudanças.

Neste sentido, o Data Mining acaba sendo o responsável direto pelo fornecimento de processos gerenciais e aquisição de produtos, pilares das bases operacionais das vendas.

Desse modo, o Data Mining pode ser executado em casos mais específicos.

Por exemplo, na análise de campanhas promocionais, que reúnem dados de ações de marketing que já ocorreram.

De posse dessas informações, é possível analisar as campanhas que tiveram sucesso e as que fracassaram.

Assim, os líderes podem avaliar os pontos fortes e os elementos-chave para o desenvolvimento de novas campanhas no futuro.

Assim como a análise das campanhas, é possível também analisar o lucro, ao fazer uma estimativa de comparação entre diferentes lojas e determinados tipos de negócio.

Dessa forma, consegue fazer uma verificação do provável lucro que uma empresa pode obter realizando certas ações.

Serviços

A utilização do Data Mining no setor de serviços pode ter diversas formas.

Uma delas é a classificação dos usuários, com respostas coletadas e classificadas em determinadas estratégias de segmentos.

Por exemplo, ofertas disponíveis por região, qual a faixa etária de consumo, entre outros.

Outra muito usual é para definir o preço dos produtos.

De posse dos dados, a análise auxilia na precificação dos itens baseado em quanto a concorrência cobra.

Assim, é possível mensurar se os preços estão muito abaixo do mercado por ocasiões sazonais ou estabelecer uma linha definida de valores ao longo de determinado período.

O controle do inventário ou estoque de uma empresa também pode ser otimizado graças ao Data Mining.

Com o monitoramento dos dados, a quantidade de material disponível em estoque, questões de segurança e qualidade podem ser executadas de maneira mais prática.

Também é possível fazer uma análise de orçamento.

Verificando os orçamentos anteriores, ou até mesmo de outras empresas, torna-se mais simples fazer estimativas para orçamentos futuros e também otimizar o preço para que a proposta fique mais atraente ao potencial cliente.

Conclusão

Neste artigo, verificamos que o Data Mining, ou mineração de dados, é um processo que possibilita a geração de informações a partir de dados coletados com variadas ferramentas e metodologias.

Cada caso é muito particular, demandando a necessidade de profissionais com capacidade de interpretação e decisão para definir o modelo ideal para o tipo de serviço necessário.

Também foi possível ter uma visão geral sobre a aplicação do Data Mining e suas diferenças para o Big Data e Data Warehouse.

Além disso, todas as etapas necessárias para que a mineração de dados seja executada da forma ideal, sem falhas e com o processo gerando bons resultados a partir da definição de qual problema exato deve ser sanado.

Foram apresentadas as técnicas utilizadas para execução da mineração de dados, como a Regra de Associação, as Redes Neurais e as Árvores de Decisão, todas fundamentais e cada uma com suas particularidades e benefícios.

Exemplos de aplicação prática do Data Mining em diversos setores da sociedade demonstram como esta tecnologia está presente no cotidiano e cada vez mais tende a aumentar.

A personalização dos padrões de consumo, aliada a produtos cada vez mais customizados, é um dos grandes alicerces para a utilização da mineração de dados de maneira crescente.

Portanto, extrair e definir informações estratégicas, baseadas em dados, é o que define o conceito de Data Mining.

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