Parecido com a forma como um garimpeiro separa a lama para encontrar pepitas de ouro, a mineração de dados é o processo de peneirar grandes conjuntos de dados para encontrar informações pertinentes que poderiam ser usadas com um propósito específico. Como uma subdisciplina da ciência da computação, a mineração de dados se resume basicamente em padrões.

Uma vez que os dados foram coletados e armazenados, o próximo passo é entendê-los; caso contrário, eles não têm valor.

A análise de dados é realizada de várias maneiras, incluindo o uso de conceitos como Machine Learning, em que algoritmos adaptativos complexos são usados para analisar artificialmente os dados.

Métodos mais tradicionais envolvem cientistas de dados, que são especialistas treinados especificamente para compreender informações complexas, produzindo relatórios usados pela gerência.

Quem participa da mineração de dados?

Na sua forma segura e legal, a mineração de dados é comum e usada por uma grande variedade de setores, do financeiro ao varejo.

Ao navegar pela Internet, os dados do usuário são registrados com base nos sites visitados, nas pesquisas feitas, nos detalhes pessoais inseridos e nos produtos que são explorados.

Esses dados, criados por milhões de usuários, podem então ser examinados em nível detalhado por empresas que os utilizam para tomar decisões operacionais e de marketing baseadas em informações.

Como a mineração de dados pode ser usada?

A mineração de dados é usada para muitas finalidades, dependendo da empresa e de suas necessidades. Os possíveis usos são:

  • Previsão e risco: análise de dados para determinar por que algo deu errado. Por exemplo, o número de visitantes on-line que não adquiriram um item depois de examiná-lo pode ajudar um lojista a tomar decisões melhores sobre a composição do estoque no futuro. Da mesma forma, ao observar o horário do dia em que um sistema ficou sobrecarregado com o tráfego da Web, é possível que a empresa se prepare, atribuindo mais recursos ou investindo em atualizações de servidores.
  • Agrupamento: os dados fornecidos pelos clientes permitem que as empresas agrupem os usuários de diversas formas, inclusive demograficamente, com base no sexo, idade, renda, onde vivem e quanto costumam gastar. Isso permite que eles direcionem os usuários apropriados de forma eficiente para ofertas ou mensagens específicas.
  • Análise de comportamento: o exame dos dados permite que as empresas compreendam o tipo de estímulos aos quais os clientes respondem. Alguns grupos reagem a ofertas específicas ou a e-mails enviados em uma determinada hora do dia ou em um certo dia da semana, por exemplo? Ou talvez seja possível esclarecer por que os usuários visitam um site e não outro, ou por que deixam de fazer uma compra no último minuto. Essa análise ajuda a determinar o que é possível fazer para evitar comportamentos negativos do consumidor que prejudicam a empresa.

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