A quantidade de dados coletados está aumentando cada dia mais, e nem sempre o processamento e a análise desses dados é feita de forma rápida o suficiente para que sejam utilizados de forma eficiente e inteligente.

Um dos maiores desafios dos gestores, atualmente, é conseguir relatórios e informações fidedignas rapidamente, para que as análises possam nortear as metas e os objetivos da empresa e entender são seus clientes e a suas reais necessidades, podendo, assim, tomar melhores decisões para seus negócios.

Se essa é a realidade da sua empresa, tenha calma! A solução para esse problema é investir em ferramentas de Bussines Inteligence e Big Data. Com isso, a mineração e análise dos dados tornam-se procedimentos automáticos e geram insights para cada problema da empresa. É aqui que se torna importante a metodologia CRISP DM! Vamos conhecê-la?

O que é a metodologia CRISP DM?

CRISP DM é a abreviação de Cross Industry Standard Process for Data Mining que, trazendo para o português, pode ser entendida como processo padrão da indústria cruzada para mineração de dados. Essa é uma metodologia capaz de transformar os dados da empresa em conhecimento e informações de gerenciamento.

Como essa metodologia surgiu?

A metodologia foi criada há pouco mais de 20 anos, pela necessidade dos profissionais de Data Mining. Apesar de existir uma série de ferramentas capazes de nortear esses profissionais, quando o assunto é Big Data e o seu grande volume de dados, elas deixam a desejar.

O CRISP DM surgiu justamente para atender aos projetos que estão diretamente envolvidos com o processamento e a análise de um grande volume de dados.

Pra que serve e como funciona?

Já entendemos o que é e como surgiu a CRISP DM, mas qual é de fato a aplicação desta metodologia? Para entender um pouco melhor, precisamos começar falando da Data Mining (DM) ou mineração de dados.

O DM faz parte de Data Science, que utiliza estatística e matemática como base para cruzamento de dados, por meio de técnicas de indução para propor hipóteses e solucionar questões empresariais. Simplificando, é a mineração de dados que vai conseguir transformar todo o volume de dados em informações úteis para o gerenciamento e a tomada de decisões.

A metodologia CRISP DM reúne as melhores práticas para que o DM seja o mais produtivo e eficiente possível, analisando dados financeiros, de recursos humanos, produção, hábitos dos clientes e outros, para propor modelos de melhoria ou solução de problemas.

Quais são as etapas do processo?

A metodologia CRISP DM define o ciclo de vida do projeto, dividindo-o em seis etapas, que vamos conhecer agora:

Entendimento do problema

A primeira coisa a ser feita é entender de fato qual o problema a ser resolvido, buscando todos os detalhes sobre o impacto dele na empresa e quais os objetivos em relação ao trabalho.

Compreensão dos dados

Essa etapa consiste em organizar e documentar todos os dados que se encontram disponíveis. É aqui que começa de fato o trabalho de mineração de dados, pois o profissional deve ser capaz de identificar quais são os dados importantes para a resolução do problema.

Nesse momento, o lado investigativo deve entrar em campo, para que os dados revelem problemas, soluções e tendências dos negócios.

Preparação dos dados

Agora que os dados já foram identificados, documentados e analisados, é hora de aplicar a parte técnica de análise deles. Agora, serão preparadas as databases e definidos os formatos e questões técnicas da análise.

Nessa etapa, é feita a escolha dos dados que serão trabalhados e de como eles serão cruzados para resolver o problema da empresa.

Modelagem

É nesta fase que são aplicadas de fato as técnicas de Data Mining, com base nos objetivos identificados no primeiro momento.

A partir de agora, a mineração de dados pode ser associada a análises preditivas, para que a empresa prepare-se para o futuro, resolvendo a questão principal.

Como? Os dados minerados podem ser usados para alimentar algoritmos que preveem as tendências dos negócios.

Avaliação

Agora, na verdade, entra o que é feito após o trabalho propriamente dito. Trata-se de um momento muito importante, pois é quando serão acompanhados os resultados em relação aos objetivos e também à aplicação dos conhecimentos obtidos com o Data Mining.

Isso pode ser feito por meio de reuniões, onde os dados e insights são apresentados para os envolvidos nas tomadas de decisão.

Implementação dos modelos na empresa

Aqui, é a hora da verdade, onde tudo que foi obtido de conhecimento dos dados são entregues de forma a ser aplicada. A partir disso, podem ser mudados os processos dentro da organização e criados novos produtos — tudo com base em dados, garantindo, assim, o sucesso dos negócios.

Quais as vantagens dessa metodologia?

Ao aplicar a metodologia de mineração de dados, se ganha em vários sentidos. Vamos conhecer algumas das vantagens?

Melhoria no relacionamento com o cliente

A DM tem um papel importante no relacionamento com o cliente, pois, entendendo suas necessidades e hábitos de consumo, fica muito mais fácil conseguir atrair e fidelizar clientes, além de desenvolver produtos e soluções sob medida para o público-alvo.

Orientação na tomada de decisões

Com a mineração de dados aliada a análise preditiva, as empresas ganham uma grande ajuda no gerenciamento e controle de riscos, seja ele interno ou externo. É preciso lembrar que todo planejamento e solução são baseados em informações e dados consistentes, e não apenas na intuição. Dessa forma, é possível tomar decisões mais inteligentes.

Implementação de novos modelos de resolução de problemas

A partir da leitura dos dados, o CRISP DM consegue fornecer a exata situação da empresa e as respostas para os problemas, proporcionando, assim, novos modelos de resolução de problemas aos gestores, a serem implantados.

Fornecimento de análises em tempo real

Após implantado o ciclo do CRISP DM, é possível ter análises em tempo real conforme a situação e o cenário vão mudando, possibilitando mudanças imediatas  e personalizadas para cada momento. A agilidade na tomada de decisões e a resolução de problemas, com certeza, são vantagens competitivas importantes.

A metodologia CRISP DM certamente trará várias soluções e automatizará seus relatórios e informações, facilitando a tomada de decisões e trazendo uma enorme vantagem competitiva para sua empresa. Agora que você a conhece, que tal entrar em contato conosco para desenvolvermos uma solução sob medida para seus negócios?

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.