Em meio a uma imensidão de dados gerados todos os dias, é preciso que as empresas façam a coleta e o tratamento deles, com o intuito de obter informações relevantes ao negócio. A mineração de dados tem esse objetivo, de transformar registros aparentemente sem correlação em ativos valiosos que sejam úteis, por exemplo, nas tomadas de decisão e na criação de estratégias de retenção e fidelização de clientes.
Graças aos avanços tecnológicos, as empresas hoje podem contar com ferramentas capazes de transformar dados em informação útil. Ao longo deste artigo explicaremos melhor o que é mineração de dados, além de apresentarmos algumas das principais vantagens de aplicar esse método na empresa.
Interessou-se pelo tema? Continue a leitura do nosso artigo até o final!
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é o processo de coleta e processamento de dados oriundos de diversas fontes, de modo a gerar padrões e correlações que sirvam para algum objetivo específico.
Para exemplificar, considere uma empresa do varejo que deseja ter uma previsão da demanda pelos seus produtos. Ela pode coletar dados não só internos, como também dos seus concorrentes, bem como das interações dos consumidores nas redes sociais do negócio, por exemplo.
Isso pode ser feito com o auxílio de algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning, além de outras ferramentas.
Quais os benefícios da mineração de dados?
A empresa que adota a mineração de dados em seus processos está mais propensa a obter bons resultados e crescer as suas operações no futuro. Para entender melhor como o negócio pode se beneficiar, acompanhe as subseções a seguir!
Previsão de tendências do mercado
Fazendo um gancho com o exemplo do tópico anterior, quando a empresa consegue prever tendências, ela faz uma melhor mensuração dos seus estoques. Além disso, é possível saber se é preciso ou não elevar o quadro de colaboradores para dar conta de toda essa demanda.
Portanto, a mineração de dados também está relacionada com uma melhor alocação de recursos, o que evita tanto desperdícios quanto uma oferta de itens menor que a demanda.
Análise do comportamento dos clientes
Também falamos que a mineração de dados coleta dados sobre o comportamento do público em redes sociais.
Esse registro é conhecido por não ser estruturado, logo, requer algum método que seja capaz de extrair informação relevante, de modo a informar qual o perfil do cliente que compra com mais recorrência da empresa.
Dessa forma, as campanhas de marketing e vendas podem ser feitas de maneira mais segmentada e personalizada.
Diferencial competitivo
A mineração de dados permite fazer o chamado benchmarking, que é a análise minuciosa da concorrência. Com isso é possível saber o que o concorrente está fazendo de melhor, bem como as estratégias mais efetivas para atrair, conquistar e fidelizar clientes.
Com base nessa informação os gestores podem elaborar novas abordagens que possam trazer melhores resultados para a empresa e superar os concorrentes.
Entendeu o que é mineração de dados? Como vimos ao longo deste texto, ela tem por objetivo transformar registros disformes e aparentemente sem correlação e importância em ativos valiosos ao negócio. Compreender e aplicá-la possibilita que a empresa se consolide no mercado, com uma base de clientes fidelizada e elevado potencial de crescimento.
Gostou deste artigo e deseja aumentar os seus conhecimentos sobre o tema? Continue em nosso blog e entenda melhor como gerar vantagem competitiva pelo uso de dados!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?