Data Mining: entenda tudo sobre mineração de dados

Não adianta somente coletar dados de diferentes origens, é necessário saber gerenciá-los de maneira segura. Dentro desse conceito de necessidade temos o Data Mining que em português se refere à mineração de dados.

Um esquema mostrando como funciona a mineração de dados

Atualmente, com a expansão da internet móvel e da internet das coisas (presente em diferentes equipamentos), diariamente o planeta gera um grande volume de dados digitais, incluindo ainda os dados das áreas governamentais, financeiras e científicas.

Para tornar um dado legível e seguro, e considerá-lo como um dado estruturado, é importante organizar os seus conjuntos e interpretá-los.

O processo de extração de uma grande quantidade de dados padrões podem ajudar não somente na segurança e na organização, mas também na escolha de estratégias e de ideias de negócios.

O que é Data Mining?

As pessoas às vezes não param para pensar na quantidade de dados e informações que elas geram diariamente. Empresas, instituições e pessoas geram dados diariamente na internet e em suas plataformas digitais.

Comumente, essas informações são geradas numa página de cadastro, durante uma compra on-line ou com uso de cartão, ao visitar um site, ao abrir uma conta no banco através do aplicativo, ao pedir uma pizza ou um carro, entre outras situações.

Uma loja virtual, pode usar dados dos visitantes para identificar os produtos mais visualizados e até ganhar ideias de estratégias.

Quando a corporação identifica uma quantidade de dados úteis, ela precisa selecionar os dados certos e extrair cada dado corretamente.

A partir de então temos o trabalho da área de conhecimento do Data Mining, o termo em português significa “mineração de dados”.

É uma área de conhecimento que gera ganhos e benefícios para instituições e empresas a partir de suas principais técnicas e aplicações.

Portanto, permite examinar grandes quantidades de dados para encontrar padrões consistentes que possam ser úteis para a empresa.

Conheça mais: Para ajudar a organizar os dados, é interessante utilizar o software Power Bi.

A busca por dados

Imagine uma plataforma que busca petróleo e outros tipos de minérios numa rocha, ela irá estudar, extrair amostras e identificar quais substâncias podem gerar petróleo bruto para a empresa.

Esse é o raciocínio básico do trabalho de mineração de dados. Quando os dados são encontrados, esses padrões precisam passar por um processo de validação para verificar se servem ou não.

Nesse processo, devemos considerar a grande quantidade de dados para serem avaliados.

O processo de busca, análise de dados e seleção não deve ser feita manualmente devido à quantidade de dados.

Benefícios para as empresas

As empresas devem utilizar o processo de mineração de forma correta. Seguindo as etapas corretas as corporações conseguem uma transformação digital muito importante para o desenvolvimento de seus negócios.

As empresas podem identificar perfis de interesse de grupos de clientes, conforme o comportamento, a escolha de produtos e até mesmo horário de compra.

Dessa maneira o processo do Data Mining consegue evidenciar tendências de consumo e interação apresentadas por potenciais clientes identificando padrões e variáveis.

As etapas dos processos de mineração devem seguir o ritmo correto em prol de um determinado objetivo, seja ele mercadológico, empresarial, institucional e até mesmo científico.

No caso das empresas, os setores de comunicação e marketing utilizam as informações mineradas para guiar seus esforços estratégicos para geração de leads e clientes para a marca e produtos.

Etapas do processo

Processos realizados no Data Mining

A mineração de dados proporciona um conjunto de técnicas que permite filtrar do Big Data as informações consideradas relevantes.

Mas o que é Big Data? Esse termo se refere à grande quantidade de dados geradas de diferentes origens, podendo esses dados serem estruturados e legíveis ou não estruturados.

Lembramos que a mineração de dados é formada por séries de etapas que precisam ser feitas e bem cumpridas e, sobretudo, apresentarem interação entre si.

Trata-se de um processo analítico que, em primeiro lugar procurar identificar uma origem ou um problema a ser solucionado.

O profissional da área deve ter objetivo claros, metas a serem atingidas pela empresa. Afinal, o que a empresa precisa fazer em relação aos dados?

A empresa pode utilizar a leitura e definição desses dados para identificar clientes, comportamentos de consumidores, aprimorar produtos e serviços de atendimento.

Posteriormente, a segunda etapa se refere a busca de redução da duplicação de dados. Ou seja, eliminando os dados repetitivos é possível otimizar o tempo e o custo gasto.

Nessa segunda etapa, os profissionais buscam reduzir a incidência de dados duplicados para permitir uma integração entre todos os dados coletados de diferentes origens.

Numa terceira etapa, o profissional deve fazer a análise das fontes em separado, podendo integrar as fontes mais importantes e pertinentes.

A análise da fonte de cada dado é fundamental para gerar veracidade e diminuir qualquer risco de desconfiança.

No processo de integração, existe a geração de grande quantidade de informações. Dentro da terceira etapa os profissionais em mineração de dados precisam pontos que sejam irrelevantes aos objetivos estabelecidos inicialmente.

Posteriormente, é criado um data set que permite estabelecer os parâmetros responsáveis pelo uso da informação.

A limpeza de dados

Depois dos três passos acima, é fundamental realizar o quarto passo que é referente à limpeza de dados.

Neste quarto passo, o profissional deve fazer uma avaliação nos dados analisados e selecionados no terceiro passo e realizar a limpeza sobre os dados que apresentam algum tipo de problema ou anormalidade.

O que a limpeza de dados faz?

Na prática, a limpeza atua, principalmente, nas situações de dados inseridos erroneamente, dados com nomes duplicados e informações conflituosas.

Depois de realizada a limpeza, o profissional precisa garantir que as informações seja mineráveis para não desperdiçar tempo.

Informações mineráveis

Técnicas de mineração de dados

Quando nos deparamos com um Big Data, podemos manipular dados que não servirão para nada ou dados com muitas duplicações.

As informações mineráveis se referem aos dados que de fato podem ser extraídos, analisados e oferecerem boa utilidade.

Portanto, depois da quarta etapa de limpeza é essencial manter os dados acessíveis para possível exploração, permitindo o uso de diversas técnicas a serem utilizadas, sendo a generalização uma das mais comuns e mais usadas.

Dessa forma, o dado contendo a idade dos usuários pode ser generalizada e distribuída entre grupos de faixa etária, por exemplo.

A história da mineração de dados

O Data Mining surgiria e ganharia importância a partir dos anos 1990. Antes nos anos 90, essa atividade era chamada de descoberta de conhecimento em bancos de dados e já era de algum modo aplicada antes dos anos 1990.

A mineração compreende três disciplinas científicas, a estatística  que abrange o estudo numérico das relações entre dados, a inteligência artificial que está em alto ritmo de desenvolvimento e lida com a inteligência presente em softwares e máquinas, e a machine learning ligado aos algoritmos que podem aprender com dados.

A evolução tecnológica

Essa área de conhecimento tem evoluído junto com a evolução das máquinas e dos programas. A evolução dos aplicativos e dos celulares também tem incentivado essa aplicação de conhecimento

Dessa forma a mineração de dados continua evoluindo para acompanhar o potencial ilimitado do big data e o desenvolvimento da computação.

Nos últimos anos, os avanços na geração e na velocidade de processamentos de dados permitem automatizar informações e ações, por outro lado quando os dados são complexos mais potencial haverá para deles extrairmos ideias relevantes e estratégicas para as corporações.

Quem pode utilizar?

O Data Mining pode ser usado por empresas e instituições de diferentes portes, abrangências e segmentos.

Essa área de conhecimento tecnológico pode ser aplicada por redes de informação, suporte, operadoras de telecomunicações, lojas atacadistas e varejistas, bancos, empresas financeiras, entre outras.

Pode ser aplicado para verificação de preços, promoções e demografias, possibilitando prever dados da economia, do risco, da concorrência e das mídias sociais.

Essas informações podem ajudar a diminuir os riscos relacionados aos modelos de negócio, receitas, operações e relacionamentos com os clientes. Ajuda a criar e amadurecer estratégias de vendas e negócios.

Aplicação e uso dos dados

Depois de cumprida as quatro etapas fundamentais de mineração e superado todo o procedimento técnico e analítico é possível utilizar diferentes técnicas para a identificação de padrões, relacionamentos e correlações presentes na base de dados.

Posteriormente, mantendo o foco nos objetivos da corporação, é possível identificar padrões que realmente podem ser utilizados de forma útil beneficiando diferentes setores do mercado.

Depois da quarta etapa de limpeza e de confirmação dos objetivos, podemos conceituar que não estamos manipulando somente dados, mas informações sólidas que pode traduzir diferentes situações e prever novos ambientes.

Lembramos que essas informações, oriundas de dados limpos e identificados, podem indicar padrões de integração de redes, acessos e comportamentos.

Os padrões de informações a ações detectadas em diferentes redes e servidores podem exigir diferentes técnicas para a identificação de processos e validação de processos.

Redes neurais artificiais

Refere-se a um modelo matemático e computadorizado inspirado no funcionamento de um cérebro, esse órgão é formado por bilhões de neurônios que, ligados entre si, possibilitam a troca de informações.

Uma rede neural artificial pode utilizar as informações de modo mais dinâmico a partir de um algoritmo configurado para a identificação dos padrões e relações.

Leia mais: Conheça mais afundo sobre a Artificial Inteligencie ou Inteligência Artificial.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são referentes às representações similares a um fluxograma. Seguindo esse modelo, é possível prever e avaliar o perfil dos consumidores de uma empresa.

Permite verificar o ciclo de consumo e o comportamento de um determinado usuário. Pode partir de uma amostragem localizada na raiz da árvore de dados.

Esse fluxograma pode apresentar informações como salário médio, localização geográfica ou sexo e partir dessas informações bases gerar ramificações para especificar o público.

Cada atributo se refere a uma informação, por exemplo, se o novo atributo for referente à localização, poderá gerar novas ramificações.

O procedimento pode ser repetido toda vez que houver um atributo relevante para o objetivo.

O mercado

O Data Mining pode ser aplicado de forma eficiente em diferentes setores. O varejo, por exemplo, pode organizar sistemas de ofertas e promoções. No caso de lojas varejistas ajuda na realização de campanhas promocionais a fim de melhorar seus resultados no mercado.

A partir do uso da mineração, a empresa pode colher ideias e informações formidáveis para melhorar a atuação da empresa e aprimorar a marca no mercado.

O investidor e o empreendedor começar a ter mais conhecimento a respeito de canais mais eficientes, o tipo de mídia que traz mais retornos e até os horários com maior índice de engajamento nas mídias sociais.

O marketing digital

Esses dados limpos podem ajudar muito nas estratégias de marketing digital. Auxiliando que campanhas atinjam o público desejado e identificado.

As empresas de diferentes setores, unindo marketing digital e mineração de dados, podem trabalhar na construção de clientes potenciais na função de representar o consumidor ideal do negócio.

Atualmente, os consumidores possuem ansiedade por uma experiência personalizada e interativa com as empresas com que fazem negócio, sendo necessário gerar experiência positiva.

Para reter o cliente é importante entender profundamente o seu comportamento, características e preferências em relação às marcas e produtos.

Nesse quesito, a mineração de dados possibilita uma análise rápida e eficiente dos principais atributos dos perfis de clientes. As agências de marketing e publicidade podem se orientar nessas informações para identificar pessoas com maiores chances de se tornar consumidores.

Conclusão

No mercado atual, considerando os avanços tecnológicos, o tempo é veloz e a informação também.

O Data Mining ajuda a possível avaliar informações antigas, atuais e a prever novos futuros ambientes.

A partir de um volume de informações em um determinado período de tempo podemos quantificar a interação em certa época do ano gerando informações úteis para as empresas.

Lembramos que o uso de sistemas de alta capacidade de processamento de dados permite que analisemos os dados que de fato são importantes para o objetivo da empresa e do setor.

Permite também avaliar diferentes mercados, concorrentes, índices mercadológicos e compará-los com as informações internas colhidas pela empresa.

No setor público, pode ajudar a aprimorar serviços, transmissão de informações, registros e desempenhos.

Atualmente, até empresas que antes não investiam nessa tecnologia estão tendo interesse de desenvolver essas aplicações ou contratar bons prestadores de serviços nessa área de mineração de dados.

Veja mais: Descubra como o Data Mining é usado na área da saúde.

 

 

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