fbpx
Leia também

Mineração de Dados: um guia para entender o processo

Somente em 2020, foram 40 trilhões de gigabytes de dados gerados no mundo. E, conforme o estudo do McKinsey Global Institute, é esperado que o mundo consuma até 20 vezes mais dados em 2030. 

Ou seja, estamos diariamente criando dados e mais dados, tanto em redes sociais quanto na rotina do trabalho. Assim, é necessário utilizar métodos e tecnologias que consigam sustentar a quantidade de informações, armazenar, segmentar e outras atividades. 

Desse modo, o setor de tecnologia desenvolveu processos que auxiliam as empresas e profissionais que trabalham diretamente com dados.  

A mineração de dados é uma dessas soluções para selecionar o que realmente importa no montante de informações coletadas por outros recursos de trabalho com dados. 

Então, vamos abordar o tema nesse guia sobre mineração de dados, para auxiliar a compreensão e utilização. Leia o conteúdo completo 😉  

O que é mineração de dados? 

A mineração de dados é um processo que utiliza a tecnologia para realizar a extração de dados conforme relevância, já que são inúmeras informações coletadas e armazenadas diariamente pelas empresas. 

Advindo do inglês “Data Mining”, a mineração de dados encontra anomalias, padrões e realiza a correlação em um conjunto de dados, a fim de prever resultados. 

Então, basicamente, trabalha como uma técnica para analisar dados em um alto volume, para obter informações valiosos com determinada finalidade. 

#Atenção: não confunda data maning com bid data. 

Para você entender melhor, esse é um processo que requer objetivo, pois é semelhante ao trabalho de garimpo, que o foco é separar pepitas de ouro da lama e outras pedras preciosas das que não tem valor. 

Ou seja, a técnica é uma grande peneira tecnológica que sinaliza informações úteis conforme necessidades e padrões consistentes, para seu negócio e, ainda, para cada setor. 

Esse é um dos primeiros passos para revelar os dados que realmente são úteis e aproveitáveis para a empresa. E, a metodologia não exclui a capacidade humana no processo de utilização de dados. 

Sabia que podemos considerar a mineração de dados o filho do machine learning, pois o sistema se baseia nesse processo que os computadores reconhecem padrões e tem capacidade de aprender continuamente. 

A mineração de dados utiliza esse conceito, conseguindo evidenciar informações relevantes, com possibilidade de aprender conforme abastecimento e configuração. Assim, identifica padrões, como tendências e potencialidades. 

Um exemplo é o setor comercial e de marketing que precisam de informações altamente precisas para trabalhar da melhor maneira precisa. 

Lembra que falamos para não confundi a mineração com big data? Pois então, isso porque a primeira é um processo automatizado que visa filtrar o segundo. 

Ou seja, a mineração de dados filtra as informações que estão contidas no big data

Importância 

Como citamos, geramos muitos e muitos dados diariamente! Assim, precisamos processar um grande volume de informações, estabelecidos ou não.  

Então, para as empresas extraírem esses dados, a tecnologia precisa ser inserida nesse processo, para que eles sirvam de apoio nas decisões e análises. Assim, a mineração de dados se tornou essencial!  

Mas, por quê? 

Bom, até um tempo atrás, a maioria dos dados eram coletados manualmente e, com o início da internet, essas informações vinham ainda em menor quantidade. 

Mas, com a popularização e utilização em, praticamente, todos os processos empresariais, fez-se necessário encontrar métodos de atingir o público de maneira direta e segmentada

A tecnologia avançou no armazenamento de dados e, o que há alguns anos atrás era visto como desnecessário e perda de tempo, hoje já se mostra como uma oportunidade de atingir o público que realmente se interessa pelo seu produto. 

Exemplo: 

Seu time precisa identificar exatamente o padrão de consumo do cliente, a fim de criar uma ação para atingi-lo diretamente, além de melhorar a negociação. Ou seja, mais vendas! 

Para fazer isso, a empresa pode utilizar a mineração de dados como aliada dos profissionais de vendas, negociação e outros setores. 

Consequentemente, essas informações podem ajudar o gerente de marketing a elaborar uma estratégia de divulgação mais personalizada ou uma modalidade de empréstimo mais eficaz para futuros clientes. 

Além desses motivos para adotar um processo de refino das informações com mineração de dados, há relevância a partir de: 

  • Possibilidade de identificar padrões; 
  • Previsão e prevenção de risco por visualização do padrão; 
  • Identificação de estímulos; 
  • Agrupamento de dados que permite ações específicas; 
  • Análise de comportamento; 
  • Análise de problemas. 

Diferença entre Mineração de Dados, Big Data e Data Warehouse 

O Big Data e o Data Warehouse tem certa semelhança, pois o data warehouse funciona como uma coleção de dados de diferentes operações da empresa. 

O Big Data pode ser entendido como um depósito com propósito similar, mas com gerenciamento em grande escala, enorme na verdade, como o próprio nome já indica. 

Já a Mineração de Dados é uma tecnologia que utiliza algoritmos para segmentas, identificar padrões e até mesmo falhas de gestão, analisando todos esses dados/números que estão contidos nos recursos citados acima. 

Leia também: Quais as prioridades de tecnologia para 2022, segundos CIOs? 

Os 4 passos do processo de mineração de dados 

Como utilizamos a mineração, principalmente, para identificar problemas e padrões, gestores utilizam essa tecnologia para investigar as causas e estabelecer modos de resolução. 

Assim, é importante seguir alguns passos para realmente haver essa pesquisa aprofundada. Então, veja 4 passos a seguir: 

Definição do objetivo/meta 

Para delimitar as partes de informações pesquisadas e segmentadas, é importante primeiro definir o objetivo, de maneira bem clara! 

Bom, e não podemos esquecer que a mineração de dados é uma técnica bastante analítica, portanto, é importante que o alinhamento dos objetivos seja bem estabelecido. 

Pré-processamento ou limpeza dos dados 

Como um passo seguinte, gestores e profissionais vão fazer uma limpeza dos dados, que podemos chamar de pré-processamento, a fim de eliminar duplicidade, informações erradas e outros problemas. 

Organização 

Podemos chamar esse processo de organização ou transformação, que é o momento da equipe se unir para organizar as informações com o objetivo de criar dados estruturados de tal forma que pode ser recuperado posteriormente. 

Mineração de dados 

Após as etapas anteriores, chegou o último passo: mineração de dados, que é o mais importante. Visto que a equipe vai utilizar técnicas para relacionar os resultados de todas as informações filtradas e tratadas. 

Com o tempo e novos projetos/ações, é comum que os objetivos sejam repensados e definidos novamente, identificando padrões úteis para o negócio. 

Técnicas de mineração de dados 

No tópico anterior, nós falamos das etapas que a mineração de dados pode passar. Agora, iremos comentar algumas técnicas que você pode envolver nesse processo. Acompanhe! 

Classificação 

A classificação é usada para definir algo por meio da identificação de atributos de uma classe. Isso pode ser definição de mercado, desenvolvimento de produto, seleção de clientes e etc. 

Relação 

Lembra que falamos da identificação e padrão? Os profissionais realizam essa atividade justamente pela técnica de associação ou relação, que busca encontrar esses padrões. Além disso, associa-se à prática de sugerir produtos que agregam em uma compra. 

Armazenamento em partes individuais (em cluster) 

Essa é uma técnica que precisa, primeiro, ser entendido o que é o termo cluster. Basicamente o cluster forma praticamente um único sistema por meio do conjunto de computadores interligados. 

Assim, guarda partes individuais de dados a fim de gerar uma opinião sobre o conjunto geral da estrutura.  

Desse modo, é possível identificar resultados relacionados e divergentes, e identificar concordâncias entre semelhanças e diferenças. 

Outras técnicas

Previsão 

A mineração de dados por meio dessa técnica é bastante positiva, pois é realizada o reconhecimento de falhas, problemas estruturais, repetições de erros e até mesmo fraudes. 

Geralmente, a previsão também é aliada a outras técnicas, pois baseia-se em nos métodos citados anteriormente. 

Árvore de decisão 

A árvore de decisão é utilizada como parte dos critérios de seleção de uma estrutura geral. Desse modo, a técnica acaba sendo aliada das outras metodologias. 

A árvore de decisão trabalha com questões simples que se encontram em algum momento com questões mais específica, a fim de identificar, novamente, esses padrões conforme cada cenário. 

Padrões sequenciais 

Padrões sequenciais também é um método de identificação, mas, a longo prazo! Isso faz com que seja uma técnica que observa as ocorrências regulares em um prazo maior, anual, por exemplo. 

Sugestão de leitura: 3 motivos que tornam a nuvem seu passaporte para transformação digital 

Benefícios da mineração de dados 

Além de analisar informações sobre a própria empresa e cliente, a mineração de dados também auxilia na visão da concorrência, o que é muito importante. Além disso, há benefícios, como: 

Coleta de diversas fontes 

Com o Data Mining, as empresas têm capacidade de captar os dados de diversas fontes, pois a geração de informações está na maioria dos locais, como sites e mídias sociais. 

Isso faz com que os profissionais vejam o cenário de uma ação/objetivo de uma maneira ampla. Desse modo, é possível tomar decisões assertivas. 

Prevenção de risco 

Como há a análise de estratégia, é possível compreender a ação, verificar o que deu errado e o que deu certo. Desse modo, a equipe consegue prever riscos e erros futuros, a fim de evitar que isso aconteça novamente. 

Assim, é possível repensar a tarefa, criar novas táticas, estabelecer melhor objetivos e como chegar nesses objetivos, além de tomar decisões mais assertivas em relação à ação. 

Avaliação de dados eficaz 

O data mining além de reunir as informações, ainda segmenta as mais relevantes, classifica dados conforme prioridade e ainda faz análises precisas.  

Isso é altamente benéfico para os negócios que sejam bem estruturados e auxilia as equipes a montarem estratégias ricas de dados. 

Identificação de tendências de mercado 

A mineração de dados permite compreender padrões, inclusive o padrão de tendências de mercado. Essas informações vêm de diversas fontes, como consumo de clientes, modo com que a compra é feita, pesquisas e etc. 

E, entendendo comportamentos e preferências, gestores e equipe conseguem antecipar ações futuras e adaptar-se a elas. 

Auxílio na gestão de crises 

Por conta de todos esses benefícios citados anteriormente, podemos perceber que, de fato, a mineração de dados auxilia a empresa na gestão de crise. Até mesmo a evitar uma. 

Isso porque ela permite monitorar em tempo real os dados, especialmente no ambiente virtual, que é possível analisar feedback, comportamento, críticas e outros detalhes. 

Crescimento da empresa com mineração de dados

Como um resultado de tudo que a empresa pode se beneficiar com a mineração de dados, como prever problemas e tendências, entender a concorrência, identificar padrões e outros benefícios, a organização obtêm crescimento. 

Então, gostou desse conteúdo? Leia mais em nosso Blog e continue se informando sobre tendência, mercado e tecnologia!

Compartilhe:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Assine aqui nossa news: conteúdos do mundo do RH.

Compartilhe:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Assine nossa newsletter

    Posts Relacionados.

    Comentários.