Data Mining
Brittany Kaiser, ex-Diretora de Desenvolvimento de Negócios da Cambridge Analytica, afirmou em The Great Hack da Netflix que os dados agora são mais valiosos do que o petróleo.
E assim como petróleo, ouro, minério e outros recursos naturais, há um valor oculto nos dados que precisam ser minerados e extraídos. Esse processo é conhecido como mineração de dados.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é comumente referida como descoberta de conhecimento em bancos de dados. Trata-se de vasculhar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, tendências e outras verdades sobre dados que não são inicialmente visíveis usando aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados.
Embora esse termo seja relativamente novo (cunhado pela primeira vez na década de 1990), está se tornando mais comum à medida que organizações de todos os setores o estão usando para obter mais insights sobre como podem melhorar seus negócios.
Introdução à mineração de dados
Muito é necessário para entender um tópico complexo como mineração de dados e ainda mais para saber como cada setor é capaz de usá-lo para aumentar a receita, cortar custos, melhorar o relacionamento com os clientes e muito mais.
Os resultados da mineração de dados são analisados, testados e aplicados para chegar a uma solução na forma de análise de dados . Resumindo, a mineração de dados é semelhante a encontrar uma agulha em um palheiro. A mineração de dados é conduzida usando um software de aprendizado de máquina que descobre algoritmos e estatísticas. Esses métodos ajudam a reduzir o ‘ruído’ em bancos de dados para extrair informações úteis.
A base geral que compõe a mineração de dados são três disciplinas científicas. Primeiro, há a estatística, que é o estudo das relações de dados numéricos. Depois, há a inteligência artificial , a inteligência humana que o software e algumas máquinas exibem. Por fim, a mineração de dados também usa aprendizado de máquina, que são os algoritmos usados para aprender com os dados e fazer previsões precisas.
É do interesse de sua empresa verificar os tipos de software de aprendizado de máquina no mercado que você pode utilizar para melhorar a eficiência e eficácia do processo, acelerar a análise e incorporar inteligência artificial ao aplicativo.
Só porque a mineração de dados permite mais informações úteis, isso não coincide necessariamente com mais conhecimento. Para garantir que você está aproveitando ao máximo essas novas informações, a mineração de dados precisa:
- Ser capaz de filtrar e organizar todo o ruído caótico e repetitivo que seus dados podem conter
- Ser capaz de distinguir entre o que é relevante e, em seguida, tomar as medidas necessárias para usar esses dados para avaliar os resultados prováveis
- Acelere o ritmo da tomada de decisão informada
Como funciona a mineração de dados?
O processo de mineração de dados consiste em explorar e analisar grandes somas de informações com a intenção de descobrir padrões e tendências significativas. Fazer isso é essencialmente dividido em um processo de cinco etapas.
- Uma organização irá coletar dados e carregá-los em um data warehouse.
- Esses dados serão armazenados e gerenciados em servidores internos ou na nuvem. As ferramentas de visualização de dados usam essa etapa para explorar as propriedades dos dados e garantir que ajudem a atingir os objetivos do negócio.
- Reúna os analistas de negócios, equipes de gerenciamento e profissionais de tecnologia da informação em sua organização para acessar os dados e determinar como eles gostariam de organizá-los.
- As ferramentas de software aplicativo classificarão os dados com base nos resultados e usarão modelagem de dados e modelos matemáticos para encontrar padrões nos dados.
- Os dados serão apresentados em um formato legível e compartilhável, como um gráfico ou tabela, criado usando a plataforma de inteligência de negócios e compartilhado nas operações de negócios diárias como uma única fonte de verdade.
Passar por esse processo não ajudará ninguém se os dados coletados permanecerem intactos. A plataforma certa de business intelligence (BI) divide os dados em um nível granular, permitindo que sua equipe investigue os dados para criar previsões, estratégias e percepções acionáveis.
Por que a mineração de dados é importante?
A mineração de dados explora os dados históricos de uma empresa durante o processo de análise de dados para observar desempenhos anteriores ou previsões futuras. Isso leva a uma tomada de decisão mais rápida e eficiente.
Por exemplo, por meio da mineração de dados, uma empresa pode ser capaz de ver quais clientes estão comprando produtos específicos em certas épocas do ano. Essas informações podem então ser usadas para segmentar esses clientes. A segmentação de clientes é importante para direcionar vendas e campanhas de marketing – o que pode levar a maiores lucros, mas também aponta para uma tendência potencial ou duas.
Além da tomada de decisões automatizada, a mineração de dados também é uma ferramenta importante porque pode prever e prever tendências para o seu negócio com precisão, com base em informações históricas e condições atuais. Ele também tem a capacidade de permitir o uso mais eficiente e a alocação de recursos para que as empresas possam planejar e tomar decisões automatizadas para maximizar a redução de custos.
Tudo, desde inteligência de negócios até ferramentas de análise de big data, utiliza alguma forma de mineração de dados. É apenas uma questão de tempo até que as empresas tenham ainda mais casos de uso para mineração de dados e os insights que ela pode fornecer.
Como a mineração de dados é usada?
A mineração de dados é usada por profissionais de negócios em vários setores para transformar dados brutos em informações úteis. Isso é feito usando um software para examinar padrões e sequências em grandes lotes de dados.
Por exemplo, contanto que você tenha coleta de dados, armazenamento e processamento de computador eficazes, sua empresa pode usar a mineração de dados para desenvolver estratégias de marketing eficazes, diminuir custos e até aumentar as vendas, entre outras coisas.
Esses programas trabalham para analisar o relacionamento e os padrões nos dados coletados com base no que o usuário está solicitando. Digamos que você tenha um salão de beleza e esteja interessado em usar a mineração de dados para decidir quando certos descontos devem ser oferecidos. Os programas de mineração de dados analisariam as informações coletadas com base em quando os clientes visitam e quais serviços eles solicitam. Você pode descobrir que faz mais cortes de cabelo na primavera e mais serviços de coloração no outono, o que o ajudará a programar ofertas adequadas durante o ano.
O armazenamento é outro elemento de como a mineração de dados é usada. Armazenamento é quando as empresas consolidam seus dados em um banco de dados ou programa. As organizações podem escolher usar um data warehouse para segmentar seus dados com base em quais usuários específicos irão analisar e usar os dados no futuro. Por exemplo, você pode desejar segmentar alguns dados especificamente para sua equipe de vendas e outros para sua equipe de marketing.
Exemplos de mineração de dados
Empresas de vários setores estão recorrendo à mineração de dados para obter insights de maneiras que antes eram impossíveis. Abaixo estão alguns exemplos de como a mineração de dados está mudando os negócios para melhor.
Mineração de dados em marketing
As empresas da indústria de marketing usam data mining para analisar grandes somas de dados para melhorar a segmentação de marketing. Por exemplo, ao observar parâmetros como idade, sexo, localização ou outras informações demográficas do cliente, a mineração de dados torna possível adivinhar o comportamento de seus clientes como uma correlação direta desses parâmetros.
Também é possível usar a mineração de dados em marketing para prever quais de seus usuários vão cancelar a assinatura de suas campanhas ou serviços de e-mail, o que os interessa com base em suas pesquisas no site e o que sua lista de e-mails deve incluir para obter uma taxa de resposta mais alta.
Mineração de dados no varejo
Pense em como a Amazon mostra a você uma seleção de produtos com base no que você pesquisou ou comprou no passado. Esta é a mineração de dados em funcionamento. Ou pense em uma equipe de produto que está prestes a lançar uma ideia para um novo par de tênis de corrida. Eles podem dizer que os tênis masculinos vendem melhor com a embalagem preta do que com a embalagem azul. Para provar isso, eles usam uma ferramenta de mineração de dados para mostrar o suporte histórico de sua teoria.
Também vemos mineração de dados sendo usada em supermercados. Graças aos padrões de compra conjunta, os supermercados podem identificar associações de produtos para obter insights sobre como colocar certos itens nos corredores e nas prateleiras (ao nível dos olhos ou prateleira superior, por exemplo). Eles também podem usar a mineração de dados para entender quais ofertas são mais valorizadas por seus clientes para aumentar as vendas no caixa.
Mineração de dados no setor bancário
Os bancos aplicam técnicas de mineração de dados a classificações de crédito e sistemas antifraude inteligentes como uma forma de analisar transações, padrões de compra e dados financeiros de seus clientes. Eles também podem usá-lo para aprender mais sobre as preferências ou hábitos online de seus clientes, a fim de otimizar o retorno das campanhas de marketing e estudar as obrigações de conformidade.
Um exemplo disso seria quando um banco usa a mineração de encontros para ver se um cliente faz a maioria de suas compras online. Devido a essas informações, o banco pode decidir aumentar o limite do cartão de crédito antes de um grande feriado de compras, como a Black Friday ou o Memorial Day.
Mineração de dados em saúde
A indústria médica provavelmente deverá se beneficiar ao máximo com a mineração de dados à medida que a utiliza para permitir diagnósticos mais precisos. Quando um médico ou profissional de saúde tem todas as informações de um paciente, como registros médicos, padrões de tratamento e exames físicos, eles podem prescrever um tratamento mais eficaz para doenças.
A mineração de dados também permite às pessoas da área médica uma maneira mais eficaz e econômica de gerenciar recursos de saúde, pois pode identificar riscos e prever melhor a duração das internações de seus pacientes. Isso permitiria uma melhor alocação de leitos hospitalares e outros recursos vitais durante a internação do paciente.
Mineração de dados em seguros
Com uma visão mais aprofundada da análise, as seguradoras podem usar a mineração de dados para resolver problemas complexos que vão de mãos dadas com fraude, conformidade, gerenciamento de risco e perda de clientes. As seguradoras também podem usar a mineração de dados para melhor e mais precisamente precificar os produtos em suas linhas de negócios e sua base de clientes existente.
Mineração de dados na manufatura
Quando a mineração de dados é usada na manufatura, os planos de suprimento podem ser mais bem alinhados com as previsões de demanda e a detecção de problemas é usada a seu favor, que são partes essenciais da indústria. Além disso, a mineração de dados na manufatura pode prever o desgaste dos ativos de produção, bem como prever a manutenção, permitindo que as empresas maximizem o tempo de atividade e mantenham sua linha de produção dentro do cronograma.
Mineração de dados na educação
Quando se trata de educação e mineração de dados, os professores podem prever o desempenho dos alunos antes mesmo do início da aula. Ele permite que os instrutores desenvolvam estratégias de intervenção para garantir que os alunos continuem no curso. Quando os educadores podem acessar os dados dos alunos, prever os níveis de desempenho e identificar quais alunos precisam de atenção extra, todos podem ter sucesso.
Mineração de texto
A mineração de texto , ou software de análise de texto, é uma extensão da mineração de dados usando processamento de linguagem natural (PNL) para extrair informações de dados não estruturados com muito texto. Essa estratégia de mineração de dados está sendo usada por companhias aéreas para localizar bagagens perdidas, equipes de finanças no mercado de ações para rastrear as últimas notícias e permitir que profissionais de saúde categorizem os registros médicos de seus pacientes.
Aqui está um exemplo de como funciona a mineração de texto:
Os dados com muito texto precisam primeiro ser coletados e formatados de maneira uniforme. O texto é levado de tudo para arquivos HTML e XML para documentos de texto e arquivos PDF usando software de análise de texto . Em seguida, os arquivos de imagem incorporados serão excluídos, pois não têm nenhum valor em relação à mineração de texto.
A seguir, todo o texto considerado “ruído” será eliminado. Consiste em palavras como “de”, “a”, “o” e assim por diante.
Palavras que são sinônimos serão unificadas. Os valores numéricos e as porcentagens serão puxados e formatados de suas próprias maneiras. Frases, termos-chave, estruturas de frases e outras nuances da linguagem humana também serão divididas. Agora, tudo deve estar o mais próximo possível dos dados estruturados.
Desafios da mineração de dados
É claro que a mineração de dados é uma tecnologia crucial nos negócios em geral. Mesmo que tenha se desenvolvido em um processo estabelecido, ainda existem alguns desafios e obstáculos que você pode enfrentar durante o processo.
Por exemplo, você pode experimentar a baixa qualidade da coleta de dados com base em dados que são barulhentos, sujos ou contêm valores de dados perdidos ou incorretos. Isso pode ser devido em parte a erro humano ou falha de software. Outro problema comum é a integração de dados redundantes de fontes não marcadas. Os dados redundantes podem vir em muitas formas, incluindo dados numéricos, arquivos de mídia, geolocalização e muito mais.
A mineração de dados também é suscetível a questões de segurança e privacidade. Organizações privadas e governamentais frequentemente se deparam com o obstáculo da mineração de dados segura e protegida por privacidade, visto que informações confidenciais e privadas são freqüentemente coletadas para perfis de clientes e compreensão do comportamento do usuário.
Futuro da mineração de dados
A mineração de texto é o aqui e agora, mas o futuro da mineração de dados também se concentrará em outras formas de dados não estruturados. Por exemplo, dados de imagens e vídeos podem ser extraídos para descoberta de conhecimento. Já existem algumas estruturas que se concentram na mineração de imagem, vídeo e áudio, mas ainda estão nos estágios iniciais. Isso é conhecido como Mineração de Dados Multimídia .
O Semantic Web Mining também prevalecerá, permitindo que os pesquisadores encontrem um significado mais profundo que está oculto nos dados da web. A Web semântica é essencialmente uma extensão da World Wide Web, onde os dados em sites são estruturados e marcados de uma forma que as máquinas leiam com mais facilidade.
Também existe o Ubiquitous Data Mining , que envolve a mineração de dados de dispositivos móveis para obter informações sobre o usuário. Embora esse método ainda esteja em desenvolvimento e enfrente desafios em relação à privacidade e ao custo, ele abrirá muitas oportunidades para uma infinidade de empresas estudar como os humanos interagem com os computadores.
Outros elementos de mineração de dados que veremos no futuro são a mineração de dados geográficos , que envolve a análise de informações de imagens tiradas do espaço sideral. Este tipo de mineração de dados é usado principalmente para mostrar aspectos como distância e topografia para aplicativos de navegação. Há também Mineração de Dados de Série Temporal , uma estratégia usada para estudar tendências cíclicas e sazonais. Ele também é usado por empresas de varejo para examinar melhor os padrões de compra dos clientes e seus comportamentos.
Nenhuma quantidade de dados é muito vasta
De business intelligence a análises de big data, todos os dados que as empresas reúnem não serviriam para nada sem a descoberta do conhecimento.
A mineração de dados permite que as empresas visualizem padrões e tendências de dados brutos que podem não ser inicialmente visíveis. Quaisquer que sejam os insights revelados, isso levará a uma tomada de decisão mais rápida e informada. Isso é benéfico tanto para as empresas quanto para os clientes que atendem.
Só o tempo dirá como nós, como sociedade, encontramos novas maneiras de minerar dados e descobrir percepções acionáveis que levam a novas maneiras de conduzir negócios.
Leve seu aprendizado um passo adiante ao descobrir como você pode usar a análise de negócios para ter sucesso.
Créditos: learn