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. Dessa forma, as análises podem nortear as metas e os objetivos da empresa, de modo a entender quem são seus clientes e as suas reais necessidades. Assim, são tomadas as 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 Business Intelligence 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.

Para 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.

Por que é importante conhecer o funcionamento do CRISP DM?

É preciso entender que o CRISP DM é uma metodologia ágil, sendo de grande utilidade em cenários de incerteza na hora de resolver problemas de negócio. Em outras palavras, uma etapa só é iniciada quando a anterior foi submetida a um processo de validação, o que implica em mudanças ao longo do tempo. Portanto, o CRISP DM é uma metodologia flexível, capaz de lidar com problemas complexos envolvendo uma grande quantidade de dados.

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.

Como colocar o CRISP DM em prática na empresa?

Suponha que uma empresa está com dificuldade em fechar contratos com novos fornecedores, dado que os atuais estão oferecendo prazos apertados de pagamento. Tal problema deve ser previamente mapeado em um planejamento estratégico, de modo que sejam definidos todos os objetivos e metas a serem alcançados pelo uso do CRISP DM. Além disso, colaboradores que têm conhecimento sobre essa metodologia também são fundamentais, visto que habilidades analíticas são bastante requeridas na resolução de problemas do negócio.

De que forma a metodologia KDD auxilia na obtenção de conhecimento por meio de dados?

O KDD (Knowledge Discovery in Databases) tem uma proposta diferente do CRISP DM. Enquanto este é um método ágil focado na resolução de problemas, o KDD caracteriza-se pela obtenção de conhecimento. Em vez de seis fases, ele é realizado em cinco, que são:

  • Seleção: consiste em escolher quais dados terão uma relevância maior durante as etapas seguintes, de modo que o conhecimento seja gerado;
  • Pré-processamento: aqui todas as inconsistências dos dados devem ser removidas;
  • Formatação ou transformação: os dados obtidos no pré-processamento são rearranjados, de modo a estarem o mais organizados possível para a etapa seguinte;
  • Mineração dos dados: é aqui que os dados se transformam em informação útil. Isso porque ocorrem os processos de leitura e interpretação dos registros;
  • Interpretação dos dados: as informações obtidas na mineração de dados transformam-se em conhecimento, que será aplicado, por exemplo, em pesquisas e otimizações.

Como colocar a metodologia KDD em prática?

Toda implementação de negócios deve ter como norte o planejamento estratégico. Se a empresa deseja, por exemplo, obter um conhecimento que resulte em inovação, é bastante pertinente usar o KDD no lugar do CRISP DM. Vale também ressaltar a importância de os colaboradores serem dotados de habilidades analíticas, dado que o conhecimento obtido no KDD deve ser o mais simples e compreensível possível. Os profissionais envolvidos devem também prezar para que o conhecimento possa ter relação direta com o negócio.

O planejamento estratégico dirá qual das duas abordagens será a mais adequada ao negócio, portanto, não fazer ou elaborá-lo sem clareza de objetivos pode ser algo bastante prejudicial ao negócio. Os dados usados inicialmente no CRISP DM ou KDD podem também serem distintos, exigindo expertise analítica dos colaboradores desde a primeira etapa do projeto.

Tanto a metodologia KDD como a CRISP DM são responsáveis por trazer várias soluções, bem como automação de relatórios e informações, facilitando a tomada de decisões e trazendo uma enorme vantagem competitiva para sua empresa. Isso é crucial na era digital, visto que os dados não param de ser gerados, o que exige métodos robustos para a obtenção de conhecimento ou resolução de problemas de negócio.

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Leandro Guimarães
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.