O que é a mineração de dados?
A mineração de dados é o processo de peneirar grandes conjuntos de dados para encontrar informações relevantes que possam ser usadas para uma finalidade específica. Essencial para ciência de dados e inteligência de negócios, a mineração de dados é essencialmente sobre padrões.
Uma vez que os dados tenham sido colhidos e armazenados, o próximo passo é entendê-los, caso contrário, não há sentido. A análise de dados é realizada de várias maneiras, inclusive usando conceitos como Machine Learning, onde algoritmos adaptativos complexos são usados para analisar artificialmente os dados.
Métodos de mineração de dados mais tradicionais envolvem cientistas de dados, especialistas treinados especificamente para dar sentido a informações complexas, produzindo relatórios para as equipes de gerenciamento agirem.
Como funciona a mineração de dados?
A mineração de dados envolve examinar e analisar grandes volumes de informações para encontrar padrões e tendências significativas. O processo funciona coletando dados, desenvolvendo uma meta e aplicando técnicas de mineração de dados. As táticas selecionadas podem variar dependendo do objetivo, mas o processo empírico para mineração de dados é o mesmo. Um processo típico de mineração de dados pode ser assim:
Defina seu objetivo: por exemplo, você quer aprender mais sobre o comportamento do cliente? Você quer cortar custos ou aumentar a receita? Quer identificar fraudes? É importante definir um objetivo claro no início do processo de mineração de dados.
Reúna seus dados: os dados coletados dependerão do seu objetivo. As organizações geralmente têm dados armazenados em vários bancos de dados como, por exemplo, de informações que os clientes enviaram por meio de transações e assim por diante.
Limpe os dados: depois de selecionados, os dados geralmente precisam ser limpos, reformatados e validados.
Interrogue os dados: neste ponto, os analistas se familiarizam com os dados executando análises estatísticas e construindo gráficos e tabelas visuais. O objetivo é identificar as variáveis que são importantes para o objetivo da mineração de dados e formar hipóteses iniciais que levem a um modelo.
Construa um modelo: existem diferentes técnicas de mineração de dados (veja abaixo) e, nesta fase, o objetivo é encontrar uma abordagem de mineração de dados que produza os resultados mais úteis. Os analistas podem optar por usar uma ou mais das abordagens resumidas na próxima seção, dependendo de seu objetivo. A construção do modelo é um processo iterativo e pode exigir que a formatação dos dados seja repetida, pois alguns modelos exigem que os dados sejam formatados de maneiras específicas.
Valide os resultados: nesta fase, os analistas examinarão os resultados para verificar se as descobertas são precisas. Se não forem, é o caso de reconstruir o modelo e tentar novamente.
Implemente o modelo: os insights descobertos podem ser usados para cumprir a meta definida no início do processo.
Tipos de mineração de dados
Há uma variedade de técnicas de mineração de dados e a que você usar dependerá do seu objetivo geral. Existem diferentes modelos de dados e cada um desses modelos depende de diferentes técnicas de mineração de dados. Os principais modelos de dados são chamados descritivos, preditivos e prescritivos:
Modelagem descritiva
Revela semelhanças ou agrupamentos em dados históricos para entender os motivos por trás do sucesso ou fracasso, como categorizar os clientes por preferências de produto ou sentimento. As técnicas de amostra incluem:
- Regras de associação: isso também é conhecido como análise de cesta de compras. Esse tipo de mineração de dados procura relacionamentos entre variáveis. Por exemplo, as regras de associação podem revisar o histórico de vendas de uma empresa para ver quais produtos são comprados juntos com mais frequência. A empresa pode usar essas informações para planejamento, promoção e previsão.
- Análise de agrupamentos: e agrupamento visa identificar semelhanças dentro de um conjunto de dados, separando pontos de dados que compartilham características comuns em subconjuntos. Agrupamentos são úteis para definir características dentro de um conjunto de dados, como a segmentação de clientes com base no comportamento de compra, estado de necessidade, estágio de vida ou preferências em comunicação de marketing.
- Análise de outlier: este modelo é usado para identificar anomalias – isto é, dados que não se encaixam perfeitamente em padrões. A análise de outliers é especialmente útil na detecção de fraudes, detecção de invasões de rede e investigações criminais.
Modelagem preditiva
Esta modelagem é mais profunda para classificar eventos no futuro ou estimar resultados desconhecidos, como, por exemplo, no uso de pontuação de crédito para determinar a probabilidade de um indivíduo pagar um empréstimo. As técnicas de amostra incluem:
- Árvores de decisão: são usadas para classificar ou prever um resultado com base em uma lista de critérios. Uma árvore de decisão é usada para solicitar a entrada de uma série de perguntas em cascata que classificam o conjunto de dados com base nas respostas dadas. Às vezes mostrada como um visual semelhante a uma árvore, uma árvore de decisão permite uma direção específica e entrada do usuário ao aprofundar os dados.
- Redes neurais: processam dados por meio do uso de nós. Esses nós são compostos de entradas, pesos e uma saída. Semelhante à forma como o cérebro humano está interconectado, os dados são mapeados por meio de aprendizado supervisionado. Este modelo pode ser ajustado para fornecer valores limite para determinar a precisão de um modelo.
- Análise de regressão: a análise de regressão visa entender os fatores mais importantes dentro de um conjunto de dados, quais fatores podem ser ignorados e como esses fatores interagem.
- Classificação: envolve a atribuição de pontos de dados a grupos ou classes com base em uma questão ou desafio específico a ser abordado. Por exemplo, se um varejista deseja otimizar sua estratégia de desconto para um produto específico, pode consultar dados de vendas, níveis de estoque, taxas de resgate de cupons e dados comportamentais do consumidor para orientar suas decisões.
Modelagem prescritiva
Com o crescimento de dados não estruturados da Internet, email, campos de comentários, livros, PDFs e outras fontes de texto, a adoção da mineração de texto como uma disciplina relacionada à mineração de dados também cresceu significativamente. Os analistas de dados precisam da capacidade de analisar, filtrar e transformar dados não estruturados para incluí-los em modelos preditivos para melhorar a precisão da previsão.
Tipos de dados na mineração de dados
Os tipos de dados que podem ser minerados incluem:
- Dados armazenados em um banco de dados ou data warehouse
- Dados transacionais, como, por exemplo, reservas de voos, cliques em sites, compras em lojas, etc.
- Dados de projetos de engenharia
- Dados de sequências
- Dados de gráficos
- Dados espaciais
- Dados multimídia
Por que a mineração de dados é importante?
A maioria das organizações está se tornando mais digital. Como resultado, muitas empresas descobrem que estão usando grandes quantidades de dados que, se analisados adequadamente, têm o potencial de ser tão valiosos quanto seus principais produtos e serviços.
A mineração de dados oferece às empresas uma vantagem competitiva, ajudando a encontrar insights nos dados de transações digitais. Ao entender o comportamento do cliente em maior profundidade, as empresas podem criar novos produtos, serviços ou técnicas de marketing. Aqui estão algumas das vantagens que a mineração de dados pode trazer para um negócio:
Otimiza a precificação:
ao usar a mineração de dados para analisar diferentes variáveis de precificação, como demanda, elasticidade, distribuição e percepção da marca, as empresas podem definir preços em um nível que maximize o lucro.
Otimiza o marketing:
a mineração de dados permite que as empresas segmentem seus clientes por comportamento e necessidade. Por sua vez, isso permite que elas forneçam anúncios personalizados com desempenho melhor e mais relevantes para os clientes.
Maior produtividade:
a análise dos padrões de comportamento dos funcionários pode alimentar as iniciativas de RH para melhorar o engajamento e a produtividade dos funcionários.
Maior eficiência:
dos padrões de compra do cliente ao comportamento de preços do fornecedor, as empresas podem usar mineração e análise de dados para melhorar a eficiência e reduzir custos.
Maior retenção de clientes:
a mineração de dados pode revelar insights que ajudem você a entender seus clientes com mais profundidade. Por sua vez, isso pode melhorar suas interações com os clientes, aumentando a retenção.
Produtos e serviços aprimorados:
usar a mineração de dados para localizar e corrigir quaisquer áreas em que a qualidade seja insuficiente pode diminuir o retorno do produto.
Uso da mineração de dados
A mineração de dados é usada para muitas finalidades, dependendo da organização e de suas necessidades. Aqui estão alguns usos possíveis:
Vendas
A mineração de dados pode ajudar a impulsionar as vendas. Por exemplo, considere um registro de ponto de venda em uma loja de rua. Para cada venda, o varejista registra a hora da compra, quais produtos foram vendidos juntos e quais são os mais populares. O varejista pode usar essas informações para otimizar sua linha de produtos.
Marketing
As empresas podem usar a mineração de dados para melhorar suas atividades de marketing. Por exemplo, as informações da mineração de dados podem ser usadas para entender onde os clientes em potencial veem os anúncios, quais dados demográficos segmentar, onde colocar anúncios digitais e quais estratégias de marketing funcionam melhor com os clientes.
Fabricação
Para empresas que produzem seus próprios produtos, a mineração de dados pode ser usada para analisar o custo das matérias-primas, se os materiais estão sendo usados com mais eficiência, como o tempo é gasto no processo de fabricação e quais barreiras afetam o processo. A mineração de dados pode ser usada para dar suporte ao atendimento just-in-time, prevendo quando novos suprimentos devem ser solicitados ou quando o equipamento precisa ser substituído.
Detecção de fraudes
O objetivo da mineração de dados é encontrar padrões, tendências e correlações que unam os pontos de dados. Uma organização pode usar mineração de dados para identificar discrepâncias ou correlações que não deveriam existir. Por exemplo, uma empresa pode analisar seu fluxo de caixa e encontrar pagamentos recorrentes para uma conta desconhecida. Se isso for inesperado, a empresa pode querer investigar para verificar possíveis fraudes.
Recursos humanos
Os departamentos de RH geralmente têm uma ampla gama de dados disponíveis para processamento, incluindo dados sobre retenção de funcionários, promoções, faixas salariais, benefícios da empresa e como esses benefícios são usados e pesquisas de satisfação dos funcionários. A mineração de dados pode correlacionar esses dados para entender melhor por que os funcionários saem e o que motiva os recrutados a entrarem.
Atendimento ao cliente
A satisfação do cliente é moldada por uma variedade de fatores. Tomemos, por exemplo, um varejista que envie mercadorias. Um cliente pode ficar insatisfeito com o prazo de entrega, a qualidade da entrega ou a comunicação sobre as expectativas de entrega. Esse mesmo cliente pode ficar frustrado com respostas lentas de email ou longos tempos de espera por telefone. A mineração de dados reúne informações operacionais sobre as interações com os clientes e resume as descobertas para determinar os pontos fracos, bem como as áreas em que a empresa está tendo um bom desempenho.
Retenção de clientes
As empresas podem usar a mineração de dados para identificar características de clientes que migram para concorrentes e, então, oferecer acordos especiais para reter outros clientes com essas mesmas características.
Segurança
As técnicas de detecção de intrusos usam mineração de dados para identificar anomalias que podem ser invasões de rede.
Entretenimento
Os serviços de streaming realizam mineração de dados para analisar o que os usuários estão assistindo ou ouvindo e fazer recomendações personalizadas com base em seus hábitos.
Cuidados de saúde
A mineração de dados ajuda os médicos a diagnosticar condições médicas, tratar pacientes e analisar raios-X e outros resultados de imagens médicas. A pesquisa médica também depende fortemente de mineração de dados, machine learning e outras formas de análise.
O futuro da mineração de dados
As tecnologias de computação em nuvem tiveram um impacto significativo no crescimento da mineração de dados. Apesar dos problemas e desafios de segurança da nuvem, as tecnologias de nuvem são adequadas para a alta velocidade e grandes quantidades de dados semiestruturados e não estruturados que muitas organizações agora coletam. Os recursos elásticos da nuvem são dimensionados para atender a essas demandas de big data. Consequentemente, como a nuvem pode conter mais dados em vários formatos, ela requer mais ferramentas de mineração de dados para transformar esses dados em insights. Além disso, formas avançadas de mineração de dados, como IA e machine learning, são oferecidas como serviços na nuvem.
Os desenvolvimentos futuros na computação em nuvem provavelmente continuarão a alimentar a necessidade de ferramentas de mineração de dados mais eficazes. A IA e o machine learning estão crescendo, assim como a quantidade de dados. A nuvem é cada vez mais usada para armazenar e processar dados para agregar valor aos negócios. Parece provável que as abordagens de mineração de dados se tornem cada vez mais dependentes da nuvem.
Perguntas frequentes sobre mineração de dados
As perguntas mais frequentes sobre mineração de banco de dados, como funciona a mineração de dados e a importância da mineração de dados incluem:
Onde a mineração de dados é usada?
A mineração de dados é usada para explorar grandes volumes de dados para encontrar padrões e insights que podem ser usados para fins específicos. Esses propósitos podem incluir melhorar as vendas e o marketing, otimizar a fabricação, detectar fraudes e aumentar a segurança. A mineração de dados é usada em uma ampla gama de setores da indústria, como bancos, seguros, saúde, varejo, jogos, atendimento ao cliente, ciência e engenharia e muitos mais.
Como a mineração de dados funciona?
Os analistas de dados geralmente seguem um certo fluxo de tarefas ao longo do processo de mineração de dados. Um processo típico de mineração de dados pode começar definindo o objetivo da análise de dados e, em seguida, trabalhar para entender onde os dados são armazenados, como serão coletados e qual análise é necessária. As próximas etapas são preparar os dados para análise, construir o modelo, avaliar as descobertas do modelo e, em seguida, implementar a mudança e monitorar os resultados.
Por que a mineração de dados é usada?
A mineração de dados é usada para identificar desafios e oportunidades organizacionais. Pode ser usado para otimizar o preço do produto, melhorar a produtividade, aumentar a eficiência, aprimorar o atendimento e a retenção do cliente e auxiliar no desenvolvimento do produto. A mineração de dados oferece às empresas uma vantagem competitiva, ajudando a encontrar insights nos dados de transações digitais.
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