Atualmente, com o volume crescente de informações, se faz necessário ter recursos para lapidar e aproveitar cada vez mais essas informações, por isso, a ciência da computação conta com o auxílio de data mining, que é um processo valiosíssimo para analisar enormes quantidades de dados e aproveitar o máximo das informações contidas nesses dados.
Ao fazer uso e explorar os recursos propostos pelos processos de data mining podem resultar em vantagens corporativas, pois é possível de dentro de uma enorme quantidade de dados produzida possam-se gerar tendências de comportamento de usuários. Possibilitando a criação de estratégias de negócios visando o crescimento financeiro da empresa.
No tópico de hoje vamos mergulhar no universo de data mining, buscando elucidar eventuais dúvidas de como, para que e quais as vantagens de se utilizar esse recurso. Boa leitura!
Mas afinal, o que é Data Mining?
Data mining é uma palavra de origem estrangeira, cuja sua tradução para o português é “mineração de dados”, tendo sua origem na década de 1990. Podemos dizer que data mining é um processo que explora enormes quantidades de dados à procura de identificar subconjuntos de dados que são padronizados de forma consistente. É um recurso relativamente recente utilizado pela ciência da computação, mas que abrange diversas técnicas de outras áreas do conhecimento, como, por exemplo, a estatística.
Como citamos acima, a mineração de dados é um recurso tecnológico da ciência da computação, entretanto, não fica limitado somente a essa área do conhecido. Pois, é muito utilizado pelo setor corporativo para lapidar enormes volumes de dados que contem informações ocultas. A partir deste processo de lapidação de dados ocultos, torna-se possível identificar tendências e padrões de modo a utilizar essas informações para o auxílio de tomada de decisões estratégicas e posteriormente obter vantagens competitivas.
De modo geral, a mineração de dados corresponde a um processo analítico de enormes quantias de dados para identificação de padrões e tendências relevantes para o negócio da empresa.
Todo processo de data mining ocorre em três etapas, sendo elas, a exploração dos dados, a construção do padrão e a validação do mesmo. Onde as ferramentas de data mining realizam analises de dados através algoritmos matemáticos de modo a buscar por padrões de comportamento, oportunidades e até mesmo eventuais problemas. Deixando então, na mão do usuário o poder de extrair vantagens estratégicas decorrentes das informações obtidas.
Para que serve data mining?
A mineração de dados é utilizada pelas empresas como plano estratégico, ou seja, as empresas que buscam conhecer melhor os seus clientes e os seus padrões de consumo. A empresa que tem em mãos informações relevantes sobre o perfil de seus clientes através dos dados extraídos de data mining pode agregar enorme valor às decisões futuras, indo desde a criação de novos produtos e serviços para os clientes, como até proporcionar melhorias na gestação do próprio negócio.
Como funciona o data mining ?
Como mencionamos no início, processos de data mining se baseiam em diferentes áreas de conhecimento, ou seja, para o funcionamento da mineração de dados é preciso que esse processo esteja pautado em três pilares, sendo eles: a Estatística que seja recorrerá às teorias da probabilidade de modo a explicar a frequência em que ocorrem os eventos; a Inteligência artificial responsável por desenvolver mecanismos que simulam o raciocínio da mente humana, ou seja, desenvolve algoritmos matemáticos complexos de modo que permitam que sistemas computacionais executem “raciocínios” como ser humano de modo a criar analise e capacidade de obter respostas em diferentes situações a qual for submetida; por fim, temos a Machine Learning que é um método responsável por automatizar a análise de dados construindo modelos analíticos, onde a partir de diferentes modelos criados, pode aprender através de subconjunto de dados identificarem padrões sem que seja preciso a intervenção humana.
Etapas do processo de mineração de dados:
Além de estar pautado e recorrer a diferentes áreas do conhecimento, como citado anteriormente, o processo de data mining deve seguir algumas etapas, sendo elas:
Definição do problema – como tudo tem um início, com a mineração de dados não difere, por isso, a primeira etapa do processo é definição do problema, ou seja, nesse primeiro momento visa identificar e entender o problema, somente assim, será possível traçar as respostas para o problema que se espera atingir através do processo de mineração de dados.
Exploração de dados - sendo a segunda etapa do processo, nesta fase contamos com o auxílio de modelos estatísticos. Nesta etapa do processo, os analistas coletam, descrevem e exploram os dados inicias que foram obtidos. Também ocorre nesta etapa a testagem dos dados coletados, de modo a descartar aquilo que não agregará valor a empresa.
Preparação dos dados – nesta etapa do processo são excluídos todos os dados que não correspondem com os objetivos traçados na primeira etapa ou os dados que se encontram em duplicidade.
Limpeza dos dados – muito semelhante à etapa anterior, contudo, nesse momento é realizada uma avaliação, mais efetiva dos dados já obtidos, de modo a identificar dados que possuam algum tipo de problema, inserção errônea de dados no sistema.
Mineração dos dados – após passar por todas as etapas anteriores são chegada a hora de garimpar os dados propriamente ditos. Para chegar neste momento, é sinal que já existam informações filtradas prontas para recorrer às técnicas de data mining para obtenção de padrões e tendências.
Ramificações de data mining
Embora seja uma tecnologia nova, existem diferentes técnicas nos processos de data mining para diferentes necessidades, isso tudo para identificar padrões em enormes volumes de dados. A seguir veremos as principais técnicas utilizadas para transformar essas enormes quantias de dados em informações relevantes para o seu negócio:
Redes neurais – são sistemas computacionais que atuam de formas semelhantes às conexões neurais do cérebro humano. Utilizam de algoritmos matemáticos complexos para criar uma rede de comunicação inteligente capaz de reconhecer e identificar padrões ocultos em dados brutos. Além disso, as redes neurais são capazes de agrupar e classificar esses dados.
Árvores de decisão – são algoritmos matemáticos capazes de realizarem análises, testando automaticamente os valores dos dados, de modo a revelar aqueles que mais se assemelham com os itens de saída. Tais valores são denominados de fatores explicativos ou regras sobre o dado.
Indução de regras – são algoritmos matemáticos que estão associados à identificação de tendência nos subconjuntos de dados, ou como denominamos também, “regras” sobre o dado.
Importância do data mining
Data mining tem enorme importância para empresas que desejam fazer um gerenciamento mais assertivo dos recursos disponíveis, além disso, otimizar a tomada de decisões com base em dados concretos. A partir disso, permite encontrar oportunidades para empresas e setores que desejam se destacar no mercado.