Mineração de dados: o que é e como funciona o Data Mining?

Tempo de leitura: 8 min

Escrito por lucas
em novembro 29, 2022

No mundo do big data, as empresas estão cada vez mais tentando entender as necessidades de seus clientes. Para isso, contam com a ajuda de grandes bancos de dados que fornecem diversas informações para mineração de dados.

O processo de mineração é difícil e pode haver problemas de padronização ou falta de dados. Seu uso está intimamente relacionado à inteligência artificial e aprendizado de máquina.

É interessante que os programadores entendam o processo de mineração e seus benefícios. Ele é usado para ajudar a alavancar negócios digitais, comparar empresas, escolher as melhores pessoas para o trabalho e até mesmo analisar riscos operacionais.

Dessa forma, negócios como os que produzem embalagem biodegradável para alimentos o data mining pode ajudar a melhorar o desempenho das campanhas de marketing e garantir resultados melhores.

Então para ajudar a extrair mais resultados na análise de dados através do data mining, é necessário entender o que é, como funciona, qual sua importância e as principais técnicas para realizar esse processo com sucesso.

O que é Data Mining?

Em resumo, a mineração de dados é uma técnica utilizada para analisar grandes quantidades de dados e obter informações relevantes que podem ser utilizadas para diversos fins.

Seja como avaliar os produtos mais pesquisados ​​em uma loja virtual de carimbo de bolso personalizado ou selecionar pessoas com determinadas habilidades especializadas em um processo seletivo, o data mining consegue extrair e analisar os dados mais importantes.

O processo de mineração utiliza recursos de outras áreas da ciência como estatística para realizar cálculos matemáticos para avaliar cenários.

Isso ocorre por meio da inteligência artificial, que é criada com recursos computacionais e aprendizado de máquina, como braço robótico industrial.

Isso significa que é necessário aprendizado de máquina e uso de algoritmos complexos para poder realizar a extração das informações mais úteis e poder ajudar os empresários a tomarem decisões mais certeiras.

Os dados usados ​​na mineração podem ser coletados de grandes bancos de dados e diferentes modelos, como data warehouses, ou seja, bancos de dados relacionais, entre outras.

Além disso, podem ser analisados ​​dados não estruturados, como diversos conteúdos na Internet, incluindo pesquisas feitas em sites, postagens em redes sociais, buscas por tinta seladora para parede externa e muitos outros assuntos.

Mas ainda assim, nem todas as empresas utilizam corretamente a mineração de dados por conta de não saberem o verdadeiro potencial e extensão de suas aplicações.

Por que investir em mineração de dados?

A mineração de dados ajuda as empresas a tomar decisões e as torna mais rápidas e eficientes para conhecer, atingir e melhorar o relacionamento com seu público-alvo.

Além disso, permite que as empresas identifiquem o que é ou não relevante para a estratégia, levando a informações realmente úteis e que podem afetar os resultados. Entre os diversos benefícios é possível citar:

  • Maior vantagem competitiva;
  • Diminuição de custos;
  • Previsibilidade de comportamentos;
  • Análise de mercado mais precisa;
  • Pesquisas mais aprofundadas.

Esses são apenas alguns dos benefícios mais interessantes para uma empresa como as que constroem escada de mármore travertino, que realizam a mineração de dados e analisam a fundo as informações que coletam.

Mas de modo geral, é possível utilizar a análise de dados com alguns outros objetivos em mente, levando em consideração que as empresas podem se beneficiar muito ao entender para que de fato serve o data mining.

Para que serve a mineração de dados?

Por meio da mineração de dados, busca-se conhecer melhor nossos clientes, seus padrões de consumo e motivações.

A mineração de dados poupa o papel do chefe do balcão de atendimento e de conhecer seus clientes em grandes organizações.

Esses dados podem agora agregar valor à tomada de decisão de uma empresa de braseiro inox de embutir, sugerir tendências, revelar as peculiaridades de uma empresa e seu ambiente e permitir que seus gestores tomem ações mais informadas.

A inteligência de negócios pode ser distinguida da mineração de dados como dois níveis diferentes de operações.

O primeiro objetivo é derivar informações úteis de dados operacionais brutos para apoiar a tomada de decisões nos níveis médio e superior da empresa.

A segunda visa fornecer às empresas conhecimentos novos e úteis sobre o seu ambiente. O primeiro trabalha em nível tático e o segundo trabalha em nível estratégico.

Quais segmentos usam a mineração de dados?

A mineração de dados está no centro do trabalho analítico em uma variedade de indústrias e disciplinas devido a sua utilidade ampla de atuação.

Para se ter uma ideia, o uso de dados é tão importante que uma série de empresas já tornou o procedimento de mineração de dados como modus operandi padrão do negócio. Alguns deles são:

Setor de telecomunicações

Em um mercado hipercompetitivo e sobrecarregado, a resposta geralmente está nos dados do consumidor e de como ele se comporta.

Empresas de multimídia e telecomunicações podem usar análises para entender milhões de dados de clientes, prever o comportamento do cliente e entregar campanhas altamente direcionadas e relevantes.

Setores de produção e manufatura

Alinhar os planos de fornecimento com as previsões de demanda é fundamental, assim como identificar problemas antecipadamente, garantir a qualidade e investir no valor da marca.

Por exemplo, os fabricantes de relógio comparador centesimal podem prever as necessidades de desgaste e manutenção dos ativos de produção para maximizar o tempo de atividade e manter as linhas de produção dentro do cronograma.

Setor de varejo

Os grandes bancos de dados de clientes contêm informações ocultas que podem ajudar uma empresa a melhorar o relacionamento com os clientes e otimizar campanhas de vendas.

Com modelos de dados mais precisos, os varejistas podem entregar campanhas mais direcionadas e encontrar as ofertas que têm maior impacto nos clientes.

Mineração de dados: como ela funciona?

As atividades de mineração de dados são semelhantes à pesquisa científica, mesmo quando realizadas em outros contextos.

Começa com um problema, investiga-se sua causa e encontra-se uma solução. A diferença está na forma como os dados são processados: a ideia principal é transformar dados em conhecimento.

Seleção de informações

O primeiro passo é definir em Big Data quais partes dos dados existentes valem a pena estudar para não sobrecarregar as ferramentas com informações inúteis.

Em geral, isso depende de uma definição clara dos objetivos gerais e específicos do programa e dos objetivos das empresas.

Processamento de informações

Em seguida, tomam-se medidas para otimizar o trabalho. 

Também conhecida como pré-processamento ou limpeza, essa atividade visa minimizar ou eliminar problemas como duplicação, corrupção, erros, inserções incorretas e alteração insignificante de dados.

Assim, é possível garantir uma maior assertividade na coleta de dados que de fato façam diferença para a tomada de decisões estratégicas por parte dos negócios.

Transformação e mineração de dados

A transformação, por sua vez, é um processo organizacional com o objetivo de criar dados estruturados. Dados estruturados são dados classificados de forma que possam ser recuperados posteriormente.

O próximo passo é a mineração em si. Nele, aplicam-se técnicas de estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para encontrar padrões em dados estruturados.

Interpretação e análise dos dados coletados

A análise das partes interessadas reduz os dados a padrões para encontrar informações úteis para a tomada de decisões.

É como o trabalho de um médico fazer um diagnóstico e entender a condição de um paciente com base nos indicadores que aparecem no exame do paciente.

As técnicas principais de mineração de dados

Em cada etapa, existem técnicas que podem ser aplicadas ao processamento, seleção, organização e interpretação dos dados.

Para vincular as informações obtidas para um único propósito, é necessário o uso de algumas técnicas gerais que orientam a mineração de dados. Vêem-se, agora, exemplos que ilustram a atuação dos profissionais dessa área.

Classificação de dados

As classificações são usadas para definir tipos de clientes, itens ou objetos com base na identificação de atributos de classe.

Para desenvolver um novo produto, como um smartphone, ele pode ser classificado considerando sistema operacional, resolução da câmera, expansão da tela, entre outras.

Associação ou relação de dados

Técnicas de associação ou relacionais são provavelmente as técnicas de mineração de dados mais conhecidas. Nele, uma relação simples é estabelecida entre os itens analisados ​​na tentativa de identificar padrões.

Isso acontece porque se muitos clientes que compram celulares também compram fones de ouvido, sempre que um novo cliente comprar um celular, os fones de ouvido também serão recomendados a ele.

Armazenamento em cluster (clusterização)

As categorias são divididas em subgrupos, buscando a máxima semelhança entre os elementos internos e diferenciação entre as categorias.

Em praticantes de dança, por exemplo, pode-se separar praticantes matutinos e vespertinos, analisando padrões em cada grupo e recomendando novos serviços.

Considerações finais

Como dito, o data mining é capaz de ajudar empresas de qualquer nicho, desde uma empresa de comunicação visual que trabalha com letra caixa com led interno, até grandes indústrias de alimentos ou lojas virtuais, entre outros.

De modo geral, é possível afirmar que as informações coletadas, tratadas e analisadas, fornecem insights úteis para que os negócios melhorem suas decisões estratégicas e possam tomar ações benéficas que trazem maiores resultados.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

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