Isabelle DupontO data mining, ou mineração de dados, é um processo que explora grandes quantidades de dados para encontrar padrões consistentes.
Ele possui regras de associação e sequências temporais que detectam relacionamentos entre variáveis e subconjuntos de dados.
Ele é formado por ferramentas e técnicas que utilizam algoritmos de aprendizagem ou classificação com base em redes neurais e estatísticas para explorar informações, extrair ou ajudar a resolver padrões dentro delas.
Uma das coisas mais importantes para as empresas hoje em dia é conhecer bem seus clientes, em termos de padrão de consumo e motivações. Com o data mining, é possível aumentar sua base de clientes.
Ele traz dados que agregam valor às decisões do negócio, sugerem tendências e desvendam particularidades do ambiente onde está inserida, assim, é possível tomar as melhores decisões.
Mas não se deve confundir data mining com Business Intelligence (BI). O BI tem como objetivo obter dados operativos brutos para embasar as tomadas de decisão no alto escalão da empresa.
Já o data mining procura subsidiar a organização com conhecimento novo sobre seu ambiente, por isso, o texto vai mostrar seus benefícios, importância, funcionamento, principais objetivos, quais setores mais se beneficiam e quais são as principais técnicas.
Benefícios e importância do data mining
A mineração de dados é muito importante porque, com ela, as decisões tomadas pelos gestores têm mais chances de sucesso, assim como os riscos são minimizados.
Isso acontece porque a organização consegue identificar problemas rapidamente, e com isso, aumenta o nível de satisfação dos clientes.
Trata-se de um processo muito útil para encontrar oportunidades de melhorias em vários setores da empresa, com o propósito de se destacar entre os concorrentes.
Com esse método, uma empresa especializada em conserto de tela iPhone pode identificar oportunidades e ameaças, e ainda se reinventar para suprir as demandas do mercado.
Essa estratégia ainda traz diversos benefícios para a corporação, entre os que mais se destacam estão:
- Coleta de informações;
- Avaliação de dados eficaz;
- Processamento relevante;
- Identificação de tendências;
- Diferencial competitivo.
O data mining ajuda o negócio a ter acesso a todo tipo de informação, por isso, consegue captar dados de diversas fontes, como bancos internos em redes sociais. Isso é algo muito benéfico para empresas porque ajuda a conhecer melhor o cenário.
Pelo fato de coletar e disponibilizar informações relevantes, além de classificar os dados de acordo com as prioridades, a mineração de dados torna as análises muito mais precisas.
Além do mais, as informações coletadas são direcionadas para locais predefinidos para que a organização não tenha trabalho relacionado.
Ao final do processo de mineração, a corporação terá informações estatísticas e descrições relevantes, tendo em vista que vai selecionar todos os dados relacionados ao objetivo de análise, de modo a eliminar duplicidades.
Uma empresa especializada na confecção de toalha de mesa para casamento rústico também conseguirá identificar tendências de mercado, por meio de dados do período em que os consumidores compraram seus produtos.
É assim que a organização vai entender um pouco mais sobre os comportamentos e preferências, além de conseguir se preparar melhor para ações futuras.
Mas um dos maiores benefícios dessa prática é poder comparar as informações do negócio com as de seus concorrentes para criar diferenciais competitivos e se destacar.
Funcionamento do data mining
A mineração de dados é uma estratégia assistida por computador e aplicada nos processos e exploração de grandes conjuntos de dados.
Também depende de ferramentas e métodos de mineração para que o negócio consiga compreender padrões e relacionamentos ocultos entre as informações.
Essa prática ajuda a transformar dados brutos em conhecimento, e as companhias podem utilizá-la para resolver problemas, aumentar as margens de lucro, compreender o impacto das decisões, entre outras possibilidades.
Objetivos do data mining
O objetivo da mineração de dados é transformar dados brutos em informações relevantes, além de analisá-los de maneira eficiente para prever o comportamento dos consumidores e ajudar a empresa a resolver problemas em várias áreas.
Uma especializada em reforma de cadeira para escritório, por exemplo, consegue compreender o mercado de trabalho, aumentar sua vantagem competitiva e avançar sua performance em vários aspectos.
Setores que mais se beneficiam
Existem alguns setores que se beneficiam notavelmente com a mineração de dados, e um deles é o varejo. Se as organizações quiserem ser assertivas em suas campanhas promocionais, precisam investir em data mining.
O objetivo com isso é determinar os padrões de comportamento dos clientes e entender quais são as ações que dão resultado ou não.
A área da saúde também consegue se beneficiar, pois existem recursos que ajudam a identificar fraudes e abusos no setor. O propósito é usar informações e casos clínicos para identificar padrões e possíveis comportamentos fraudulentos.
Nas finanças, o uso desse recurso ajuda a criar modelos de classificação de clientes para identificar quem são as pessoas que realizam ou não os pagamentos em dia. Para uma clínica de abdominoplastia masculina, é uma forma de preservar a saúde financeira.
No setor de energia, principalmente em regiões que recebem pouca precipitação, a mineração de dados pode ser muito útil para antecipar necessidades futuras, realizar o planejamento de consumo e distribuir eletricidade de maneira mais assertiva.
Por fim, a indústria também depende desse recurso para determinar quais são os padrões de vendas durante um período específico.
Os gestores podem aproveitar essa informação para planejar a produção e buscar maneiras de aumentar os resultados em épocas do ano onde as vendas são menores.
Principais técnicas de data mining
As empresas podem usar diferentes técnicas para fazer a mineração de dados e aproveitar todos os seus benefícios. Entre as técnicas mais comuns estão:
Rastreamento de padrão
O rastreamento de padrão é uma técnica que reconhece e monitora as tendências nos conjuntos de dados e ainda realiza análises inteligentes sobre os resultados obtidos.
Para uma clínica de neurologista veterinário, o processo pode estar relacionado a diferentes situações, como identificar dados demográficos ou até mesmo compreender as variações no comportamento do cliente.
Classificação
A classificação é uma técnica útil para derivar dados relevantes e metadados de acordo com uma característica definida, como a fonte dos dados, funcionalidades de mineração, entre outros.
Em outras palavras, trata-se de dividir grandes conjuntos de dados em categorias de destino, e esse processo também é determinado pela estrutura de informações, estando no escopo da preparação de dados.
Se a organização quiser prever mudanças na receita dos clientes, pode criar uma categoria com dados demográficos e desenvolver um modelo de classificação que vai prever o aumento ou a diminuição nas compras.
Agrupamento
Um centro veterinário pode realizar esse processo por meio do agrupamento das informações de acordo com suas semelhanças.
É uma estratégia muito útil para descobrir conhecimento, detectar anomalias e obter informações sobre a estrutura interna dos dados.
Por exemplo, a empresa pode agrupar públicos de diferentes regiões de acordo com sua faixa etária, gênero e renda, assim, vai ficar muito mais fácil personalizar as campanhas de marketing e alcançar bons resultados.
Associação
Assim como é possível rastrear padrões, por meio da associação, o negócio vai procurar ocorrências que possuem atributos conectados.
O objetivo é encontrar variáveis vinculadas que dependem dos atributos ou eventos específicos, podendo ser algo particularmente útil para compreender melhor o comportamento do consumidor.
É o caso de uma loja online que descobre que os clientes interessados em determinado produto também podem adquirir um item complementar.
É assim que um fornecedor de livros de psicoterapia para adultos vai oferecer as melhores soluções e recomendações para os consumidores, o que ajuda a maximizar a receita.
Detecção de outlier
Existem vários casos em que o padrão de dados não ajuda a compreender claramente quais são as informações, e quando isso acontece, a companhia pode optar pela detecção de outlier.
Isso significa que ela vai identificar anomalias no conjunto de dados que possuem para compreender quais são suas causas e ter previsões mais precisas.
Por exemplo, se uma loja perceber que houve um aumento considerável nas vendas sem nenhum motivo aparente por trás, pode usar esse método para entender o que está acontecendo.
Redes neurais
Uma clínica de atendimento domiciliar fonoaudiologia pode usar as redes neurais para fazer a mineração de dados.
Essa tecnologia ajuda a identificar os relacionamentos entre as informações obtidas para produzir resultados de análise mais precisos. Faz isso procurando padrões em uma grande quantidade de informações, mesmo que seja algo complexo.
Considerações finais
O data mining é uma ferramenta muito importante para compreender padrões em um grande conjunto de informações.
Ao empregar algoritmos avançados, a prática consegue trazer ainda mais vantagens para vários setores, indo desde as tomadas de decisão até pesquisas científicas.
Se o processo for usado de maneira ética e com vistas a proteger a privacidade dos dados, seus benefícios são ainda maiores para qualquer tipo de negócio.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
