Mineração de dados: tudo o que você precisa saber sobre
Como os departamentos de TI e as empresas de todos os setores lidam com uma quantidade cada vez maior de dados brutos, a necessidade de criar processos para transformá-los em informações úteis e que gerem resultados para os negócios é mais do que essencial. A mineração de dados é o termo abrangente para esse tipo de estratégia.
Trata-se de um processo no qual um grande conjunto de dados é analisado com a finalidade de procurar padrões comportamentais específicos. Ao prestar atenção a certos padrões nos dados, uma organização pode adaptar suas práticas para melhor atender às suas necessidades.
Neste guia, nós explicamos tudo o que você precisa saber sobre a mineração de dados. Vamos lá?
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é uma coleção de tecnologias, processos e abordagens analíticas reunidas para descobrir insights em dados de negócios que podem ser usados para tomar melhores decisões. Ela combina estatísticas, inteligência artificial e aprendizado de máquina para encontrar padrões, relacionamentos e anomalias em grandes conjuntos de dados.
A mineração de dados é uma parte fundamental da análise de dados em geral e uma das principais disciplinas da ciência de dados, que usa técnicas avançadas de análise para encontrar informações úteis em conjuntos de dados.
Em um nível mais granular, a mineração de dados é uma etapa do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), uma metodologia de ciência de dados para coletar, processar e analisar dados.
A metodologia por trás da mineração de dados
Usando abordagens e algoritmos baseados em estatísticas, a mineração de dados permite detectar anomalias, gerar padrões e identificar correlações em grandes conjuntos de dados para tomar melhores decisões. Para conseguir isso, no entanto, você precisa seguir uma metodologia específica.
Para começar, você precisará realizar uma categorização refinada dos dados disponíveis. Esta primeira fase permite identificar correlações. Dentro da estrutura de um projeto de mineração de dados, diferentes técnicas analíticas podem ser usadas. Para pesquisar tendências e, assim, garantir que você esteja sempre em sintonia (e até mesmo à frente!) com um mercado, por exemplo, você usará a análise de cluster.
Este método estatístico consiste em agrupar os elementos de um portfólio de dados de acordo com seu grau de similaridade. O objetivo é identificar grupos semelhantes de acordo com critérios específicos. Quanto maior o grupo, mais forte a tendência!
Por outro lado, a mineração de dados pode ser baseada no método de detecção de anomalias para identificar fenômenos incomuns. Essa técnica revela, por exemplo, comportamentos que não estão de acordo com o que outros dados mostram. Essa técnica é muito comum no setor bancário, por exemplo, para identificar possíveis fraudes.
Como a mineração de dados funciona?
Qualquer projeto de mineração de dados deve começar estabelecendo a questão de negócios que você está tentando responder. Sem um foco claro em um resultado significativo, você pode se deparar com o mesmo conjunto de dados repetidamente sem obter nenhuma informação útil.
Uma vez que você tenha clareza sobre o problema que está tentando resolver, é hora de coletar os dados certos para respondê-lo — geralmente, de várias fontes em um data lake central ou data warehouse — e preparando-os para análise.
O sucesso nas fases posteriores depende do que ocorre nas fases anteriores. A má qualidade dos dados levará a resultados ruins, e é por isso que os mineradores de dados devem garantir a qualidade dos dados que usam como entrada para análise.
Para um processo de mineração de dados bem-sucedido que forneça resultados oportunos e confiáveis, você deve seguir uma abordagem estruturada e repetível. Idealmente, esse processo incluirá as seis etapas a seguir.
- entendimento do negócio: desenvolvimento de uma compreensão completa dos parâmetros do projeto, incluindo a situação atual do negócio, o objetivo principal do projeto e os critérios para o sucesso;
- compreensão de dados: definição dos dados que serão necessários para resolver o problema e colete-os de todas as fontes disponíveis;
- preparação de dados: inclui garantir que os dados estejam no formato apropriado para responder à pergunta comercial e corrigir quaisquer problemas de qualidade de dados, como dados ausentes ou duplicados;
- modelagem: uso de algoritmos para identificar padrões nos dados e aplicação em um modelo preditivo;
- avaliação: definição de quão bem os resultados entregues por um determinado modelo ajudarão a atingir a meta de negócios. Muitas vezes, há uma fase iterativa na qual o algoritmo é ajustado para obter o melhor resultado;
- implantação: execução de uma análise e disponibilização dos resultados do projeto para os tomadores de decisão.
Ao longo desse processo, a colaboração próxima entre especialistas de domínio e mineradores de dados é essencial para entender o significado dos resultados de mineração de dados para a questão de negócios que está sendo explorada.
Qual é a importância da mineração de dados?
Os dados estão entrando em seus negócios todos os dias a partir de uma variedade impressionante de fontes, em vários formatos e em velocidade e volumes sem precedentes.
Decidir ser ou não um negócio baseado em dados não é mais uma opção — o sucesso do seu negócio depende da rapidez com que você pode descobrir insights de big data e incorporá-los em decisões e processos de negócios para impulsionar ações melhores em sua empresa. No entanto, com tantos dados para gerenciar, isso pode parecer uma tarefa intransponível.
De um modo geral, os benefícios que a mineração de dados traz para as empresas giram em torno da exploração de materiais ocultos, tendências, relações e anormalidades nos conjuntos de dados. Tudo isso combinado potencializa o processo de tomada de decisão e o planejamento estratégico.
Melhorias na cadeia de suprimentos
Tendo em mente as tendências do mercado, as empresas podem facilmente prever a demanda de produtos e lidar com todos os suprimentos. Além disso, você pode usar os dados para otimizar o armazém, a distribuição e outras operações de logística.
Suporte ao cliente de qualidade
As empresas podem identificar rapidamente os problemas dos clientes e usar essas informações em chamadas e bate-papos online com seus clientes.
Gerenciamento de risco
Os gerentes e executivos de negócios podem avaliar e gerenciar com eficácia os riscos financeiros, jurídicos, de segurança cibernética e outros associados a uma corporação.
Custos reduzidos
A mineração de dados pode economizar recursos de uma empresa, pois garante eficiência operacional nos processos e minimiza gastos desnecessários.
No geral, se você implementar o processo em suas operações de negócios, é provável que a mineração de dados resulte em maior receita e lucros, ao mesmo tempo em que desenvolve uma vantagem competitiva sobre outras empresas.
Como a mineração de dados pode ajudar a empresa?
Existem algumas maneiras pelas quais as organizações podem se beneficiar da mineração de dados.
Previsão de tendências
Encontrar informações preditivas em grandes conjuntos de dados pode ser automatizado usando mineração de dados. Perguntas que costumavam exigir muita análise agora podem ser respondidas com mais eficiência diretamente dos dados.
Ajuda na tomada de decisões
À medida que as organizações se tornam mais orientadas por dados, a tomada de decisões se torna mais complexa. Ao usar a mineração de dados, as organizações podem analisar objetivamente os dados disponíveis para tomar decisões.
Previsão de vendas
Empresas com clientes recorrentes podem acompanhar os hábitos de compra desses consumidores usando mineração de dados para prever padrões de compra futuros para que possam oferecer o melhor atendimento ao cliente possível. A mineração de dados analisa quando seus clientes compraram algo e prevê quando eles comprarão novamente.
Detecção de equipamentos defeituosos
A aplicação de técnicas de mineração de dados aos processos de fabricação pode ajudá-los a detectar equipamentos defeituosos rapidamente e obter parâmetros de controle ideais. A mineração de dados pode ser usada para regular esses parâmetros para resultar em menos erros durante a fabricação e produtos com melhor acabamento.
Melhor fidelização do cliente
Preços baixos e bom atendimento ao cliente devem garantir a repetição do cliente. As empresas podem diminuir a rotatividade de clientes usando mineração de dados, especialmente em dados de mídia social.
Descubra novos insights
A mineração de dados pode ajudá-lo a descobrir padrões que reforçam suas práticas e estratégias de negócios, mas também pode gerar informações inesperadas sobre sua empresa, clientes e operações. Isso pode levar a novas táticas e abordagens que podem abrir novos fluxos de receita ou encontrar falhas em seus negócios que você nunca teria detectado ou pensado em procurar de outra forma.
Quais são as principais técnicas de mineração de dados?
A análise de dados e o crescimento de dados estruturados e não estruturados também levaram as técnicas a mudar, já que as empresas agora estão lidando com conjuntos de dados maiores com conteúdo mais variado. Além disso, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão automatizando o processo de mineração de dados.
Independentemente da técnica, a mineração de dados geralmente evolui em três etapas:
- exploração: primeiro você deve preparar os dados, reduzindo o que você precisa e o que não precisa, eliminando duplicatas ou dados inúteis e limitando sua coleta de dados apenas ao que você pode usar;
- modelagem: construa seus modelos estatísticos com o objetivo de avaliar quais fornecerão as melhores e mais precisas previsões. Isso pode consumir muito tempo, pois você aplica modelos diferentes ao mesmo conjunto de dados repetidamente (o que pode exigir muito do processador) e, em seguida, compara os resultados;
- implantação: neste estágio final, você testa seu modelo, em relação a dados antigos e novos, para gerar previsões ou estimativas do resultado esperado.
A mineração de dados é um campo muito grande, portanto, não há apenas uma maneira de encontrar padrões em um grande volume de dados. Confira abaixo algumas das principais técnicas utilizadas para transformar dados em informações.
Padrões de rastreamento
Uma das técnicas fundamentais de mineração de dados envolve o reconhecimento de padrões dentro de conjuntos de dados. Ela reconhece anormalidades em relação ao tempo e outras variáveis e pode ser usada posteriormente para criar padrões de tendências de dados. Por exemplo, a demanda por um item pode aumentar exponencialmente durante um determinado período de tempo.
Classificação
Esta é uma técnica mais complexa que envolve a coleta de vários atributos de uma só vez em diferentes classificações. Pode-se então focar em classificações singulares ou direcionadas para extrair mais informações ou realizar análises avançadas. Por exemplo, durante a avaliação de dados de funcionários, pode-se classificá-los como de nível superior, médio e inferior, que podem ser usados para analisar funcionários-alvo de vários departamentos.
Associação
Associação é, fundamentalmente, conectar variáveis e elementos entre si por meio de conclusões centradas em dados. Ela usa vários eventos e atributos que são de natureza proporcional ou relacionada e, em seguida, chega a uma conclusão com base nessa informação.
A partir da associação, pode-se notar que um fone de ouvido sem fio específico é comprado junto com um smartphone específico. E esse evento está ocorrendo entre vários outros clientes e, em seguida, usa essas informações para várias coisas no futuro, como prever vendas e gerenciar estoque.
Clustering
Esta técnica é bastante semelhante à classificação e envolve a assimilação de pedaços de dados com base no que eles têm em comum. Pode-se usá-la para combinar pedaços de vários dados demográficos ou elementos com base em seus atributos que ajudam ainda mais na criação de alvos. Por exemplo, pode-se usar o agrupamento para coletar todas as pessoas na faixa dos 20 e 50 anos que têm preferências semelhantes ao comprar um carro.
Previsão
Esta é uma das principais técnicas de mineração de dados que permite a projeção de dados futuros e a previsão de eventos. Isso é feito analisando padrões e tendências históricas. Por exemplo, pode-se usar a previsão para analisar os gastos de um cliente para prever seus gastos futuros.
Quais são os principais desafios?
Junto com a inovação e evolução, vem uma série de desafios que este método e esta indústria enfrentam. Alguns desses desafios são os seguintes.
Interface de usuário
A saída da mineração de dados pode ser útil se for legível e compreensível para o usuário. Como esse método envolve trabalhar em grandes volumes de dados, há um desafio na forma como os dados são apresentados visualmente.
Segurança
Para que cada organização tome uma decisão, ela precisa de dados compartilhados por um provedor de serviços. Com o compartilhamento vem o ponto de segurança dos dados. Consiste em informações de indivíduos, perfis de clientes e muitos dados confidenciais.
Desafios do processo
Existem desafios decorrentes da própria metodologia de mineração. Processos questionáveis vêm com desafios como:
- disponibilidade de diversos conjuntos de dados;
- gerenciamento e controle de ruído no conjunto de dados;
- a versatilidade do processo de mineração como um todo.
Como implementar a mineração de dados na empresa?
Agora que você entende sobre o funcionamento e os processos envolvidos na mineração de dados, vamos à aplicação prática no seu negócio. Algumas etapas e dicas são fundamentais para uma implementação bem-sucedida.
Defina um objetivo
A definição de metas é a base de todo projeto de mineração de dados bem-sucedido. Por meio do alinhamento de seus objetivos e cronogramas de projeto, as equipes de negócios e mineração de dados podem ter uma relação de trabalho mais tranquila ao longo da experiência.
A definição do objetivo permite que as equipes atribuam funções e façam um plano claro para seguir em frente. O gerenciamento de expectativas é fundamental para evitar problemas em todo o processo de mineração de dados.
Defina a preparação de dados bem-sucedida
Métricas de qualidade de dados aceitáveis são uma parte importante da documentação do caso de uso de análise antes de projetar seu pipeline de preparação de dados.
Uma equipe de vendas interna que trabalha nos telefones, por exemplo, ficaria insatisfeita com um conjunto de dados que não incluísse números de contato precisos para todos os clientes em potencial. Uma equipe de marketing, por outro lado, pode se contentar com uma porcentagem relativamente baixa de registros completos se não planeja fazer marketing por telefone.
Uma métrica mais alta na qualidade dos dados é sempre melhor? Na verdade, não, em parte porque os casos de uso variam muito, mas também devido ao custo para preparar os dados, incluindo os custos de design e tempo de execução. Tenha o cuidado de preparar os dados adequadamente para cada caso de uso.
Métricas úteis para avaliar o sucesso de uma iniciativa de preparação de dados incluem precisão, integridade, consistência, duplicação e pontualidade dos dados.
Priorize as fontes de dados com base no caso de uso
Ao reunir dados de várias fontes, você perceberá rapidamente que nem todos os sistemas são iguais. Alguns podem ter dados mais completos, alguns mais consistentes e alguns podem ter registros mais atualizados.
Uma parte importante do processo de preparação de dados é decidir como resolver as diferenças entre as fontes de dados. Isso também depende do caso de uso. Por exemplo, se você está preparando dados para análise de vendas, pode priorizar os dados do sistema CRM onde os vendedores inserem os registros dos clientes e devem saber o que precisam em termos de qualidade.
Para um projeto de ciência de dados, é provável que priorize dados com um bom grau de detalhes porque os cientistas de dados gostam de executar dados brutos detalhados por meio de algoritmos de análise para identificar padrões interessantes.
Ao trabalhar em um projeto formal de relatórios gerenciais, dados de sistemas com medidas estritas de governança e controle em vez de um aplicativo mais aberto são fundamentais.
A priorização de fontes é, portanto, um componente crítico da preparação de dados. Mas elaborar as regras pelas quais as fontes conflitantes contribuem para o conjunto de dados final nem sempre é fácil de fazer com antecedência. Frequentemente, você deve marcar alguns dados que podem estar corretos, mas precisam de revisão adicional.
Use boas ferramentas
Há uma grande variedade de ferramentas de preparação de dados disponíveis, dependendo de sua experiência, habilidades e necessidades.
Se seus dados estiverem armazenados em um banco de dados relacional padrão ou em um data warehouse, você poderá usar consultas SQL para extrair e moldar dados e, até certo ponto, aplicar padrões e algumas regras básicas de qualidade de dados. Mas as consultas SQL não são mais adequadas para o tipo de preparação de dados baseada em etapas, linha por linha, que às vezes é necessária, especialmente quando há uma ampla variedade de erros potenciais de maneiras específicas.
Nesse caso, as ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) são muito mais adequadas. De fato, as ferramentas de ETL continuam sendo o padrão empresarial para integração e preparação de dados orientados por TI.
As ferramentas de preparação de dados também podem estar disponíveis no software de BI, mas são projetadas especificamente para os casos de uso do fornecedor de BI e podem não funcionar bem para aplicativos mais gerais. Além disso, existem ferramentas autônomas de preparação de dados de autoatendimento que permitem que os usuários de negócios trabalhem por conta própria sem amplo suporte de TI.
As ferramentas de autoatendimento são de uso mais geral e normalmente incluem recursos para moldar dados e executar tarefas em um cronograma. Eles podem ser uma excelente opção para usuários de negócios que frequentemente preparam dados não apenas para seu próprio uso, mas também para outros.
O que esperar da mineração de dados no futuro?
As empresas não podem prosperar sem opções confiáveis de mineração de dados e inteligência de negócios no mundo moderno, e a importância dos dados e da análise só se tornará mais importante nas próximas décadas.
As empresas na vanguarda dos dados sabem que as ferramentas evoluirão para liberar ainda mais o potencial da informação. O futuro próximo da mineração de dados e inteligência de negócios incluirá:
- inteligência artificial que pode realizar pesquisas automaticamente;
- inteligência de negócios de autoatendimento que oferece às empresas mais oportunidades de aprender com os dados sem consultar cientistas de dados externos;
- retenção de dados que ajudará as empresas a aprender mais com as interações com os clientes;
- governança de dados que exigirá padrões de segurança mais robustos para proteger empresas e consumidores.
O que torna a mineração de dados tão interessante é que você pode obter informações sem fazer perguntas específicas. Todo o processo é principalmente preditivo e faz uso de estatísticas e algoritmos para prever tendências futuras ou o que pode acontecer a partir dos dados armazenados. Essas funcionalidades contribuem para encontrar tendências, tornando-se um elemento crucial nas estratégias de negócios das empresas.
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