Não é segredo para ninguém que as empresas atualmente têm que lidar com um vasto volume de informações. Também não é segredo que as informações, em sua maioria, estão armazenadas em bancos de dados digitais e têm naturezas diversas: científica, comercial, governamental etc.

Nesse contexto, identificar o que é relevante e criar valor para um determinado negócio seria uma tarefa impossível se não fosse o auxílio de ferramentas adequadas — e uma delas é o Data Mining.

Quer saber mais sobre o conceito e como esse recurso pode contribuir para tornar sua empresa mais competitiva? Então, continue conosco e descubra o que é Data Mining.

Saiba o que é Data Mining

Data Mining (ou mineração de dados) é um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados.

Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação. As ferramentas de Data Mining analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. Sendo assim, cabe ao usuário utilizar o conhecimento para produzir vantagens competitivas.

Essa ferramenta utiliza algoritmos matemáticos sofisticados para segmentar dados e avaliar a probabilidade de eventos futuros encontrando respostas para perguntas que não poderiam ser respondidas por simples relatórios ou técnicas de pesquisa.

Data Mining caracteriza-se pela descoberta automática de padrões, a predição de resultados, criação de informações acionáveis e foco em grandes conjuntos de dados.

Veja como funciona o Data Mining

A mineração de dados é realizada por meio da construção de modelos. Um modelo usa algoritmos para agir sobre um conjunto de dados. Esse processo ocorre em três momentos. No primeiro (criação do modelo), o usuário determina qual é o problema para o qual deseja solução e seleciona as tabelas que deseja analisar.

No estágio seguinte, conhecido como treinamento do modelo, é comandada a execução do algoritmo sobre as tabelas selecionadas na etapa anterior. Assim, gera-se um conjunto de regras e padrões extraídos dessas tabelas. É nesse momento que o usuário define exatamente qual conjunto de dados será investigado.

Finalmente, chega o momento de consulta de dados, o usuário poderá fazer uso do conjunto de regras e padrões descobertos pelo algoritmo.

Quais são as etapas do Data Mining?

No tópico anterior, falamos do processo de Data Mining de uma forma mais genérica. Agora, conheceremos melhor as etapas do Data Mining. Veja abaixo.

Definição do problema

O primeiro passo para realizar a mineração de dados é definir o problema que você abordará. Assim, nesse começo, o principal objetivo é entender o que deve ser solucionado e estabelecer metas realistas para realizar o trabalho de Data Mining.

Dessa forma, sua empresa precisa traçar as metas a serem atingidas por essa atividade e a expectativa geral em relação aos resultados que serão colhidos.

 Exploração e integração de dados

É nessa etapa que as ferramentas estatísticas começam a ser utilizadas. Além disso, esse é o momento no qual os analistas coletam, descrevem o que foi obtido e exploram os dados iniciais.

A qualidade dos dados que foram coletados também começa a ser testada, de modo a começar a descartar o que não agregará valor ao negócio.

Preparação e seleção dos dados

Agora, temos um esforço para excluir tudo que seja irrelevante aos objetivos determinados no início do trabalho. A principal diferença dessa etapa para a anterior é que a exploração e integração se concentra mais na eliminação de dados reincidentes e duplicados.

Já a seleção se ocupa de preparar os dados por métodos diversos de filtragem, combinações diversas e preenchimento de valores vazios.

Limpeza dos dados

O quarto passo, e um dos mais significativos, é a limpeza dos dados. É interessante notar que muitas pessoas julgam que o ato de minerar informações se concentra unicamente no ato de extrair valor de elementos brutos.

Contudo, como vemos agora, a limpeza efetiva só ocorre na quarta etapa do processo. Como o próprio nome sugere, esse é o momento de realizar uma avaliação mais precisa dos dados selecionados e tratar aqueles que ainda apresentem algum problema.

Desse modo, a limpeza se ocupa de situações como a inserção errônea de dados no sistema, informações conflituosas em geral. Caso ainda existam elementos com nomes duplicados e reincidentes, é hora de cuidar deles também.

Após a limpeza dos dados, é preciso garantir que as informações sejam realmente mineráveis. Só assim você garante que a continuidade das tarefas gerará conhecimento relevante para o negócio. Para conseguir isso, técnicas como a generalização são especialmente importantes.

Porém, como podemos exemplificar um processo de generalização? Vamos supor que os gestores querem descobrir a faixa etária dos consumidores de um determinado produto. É possível pegar a informação geral relacionada à idade dos clientes e distribuí-la em grupos comuns (como de 14 até os 19 anos).

Mineração de dados

Por fim, temos o processo propriamente dito. Com todas as informações já filtradas e devidamente tratadas, é possível utilizar uma série de técnicas para estabelecer padrões, tendências e correlações gerais dentro de uma base comum.

Algumas das técnicas utilizadas nesse passo são as redes neurais artificiais e as árvores de decisão. São modelos matemáticos e representações gráficas que informam aos gestores os padrões que poderão ser explorados pelo negócio.

Assim, o que era simplesmente um indício se torna conhecimento relevante para o negócio. A partir daí, as estratégias comerciais serão desenvolvidas com mais apuro e conhecimento de causa.

Descubra por que usar o Data Mining

Data Mining permite tirar proveito de todo o conhecimento que pode ser extraído do patrimônio digital que vem sendo acumulado pela humanidade. As empresas podem utilizar essa ferramenta, por exemplo, para classificar seus clientes com base no potencial de compra e assim, direcionar as ofertas.

Outra aplicação prática é em uma base de dados sobre vendas de produtos realizadas em determinado período pode ser minerada em busca de associações interessantes entre produtos. Isso visa oferecer uma opção na qual eles sejam ofertados em conjunto.

Quer outro exemplo? Modelos de classificação podem ser utilizados para caracterizar clientes como bons pagadores, pagadores com atraso ou que não pagam de jeito nenhum. O Data Mining pode embasar a criação de mecanismos antifraudes para administradoras de cartão de crédito.

Outra grande utilidade dessa ferramenta é permitir a identificação de tendências de mercado. Uma das formas de se fazer isso é minerar dados provenientes das redes sociais a fim de entender o comportamento de seus usuários.

Agora que você já sabe o que é Data Mining e como essa ferramenta pode contribuir para a criação de diferenciais para o seu negócio não perca mais tempo. Comece a utilizar já. Porém é preciso ter atenção, já que sua gestão é fundamental para que as informações obtidas pela mineração de dados se transformem em valor para o seu negócio.

Queremos saber: sua empresa já utiliza os benefícios do Data Mining? Como essa ferramenta contribuiu para alavancar os seus negócios? Compartilhe a sua experiência e deixe seu relato no campo dos comentários!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

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.