Desde os primórdios da humanidade, o ser humano faz associações e identifica padrões. Essa capacidade foi o que nos fez chegar até aqui, na era dos dados. E nessa era, estamos lidando – ou aprendendo a lidar – com uma quantidade imensa de dados. É nesse ínterim que surge o data mining ou a mineração de dados.
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O que é o data mining?
O data mining é o processo que usa da tecnologia para explorar grandes quantidades de dados e identificar padrões, conexões, correlação e anomalias. Por meio dessa identificação, então, é possível encontrar problemas e oportunidades, além de formular hipóteses.
Trata-se, então, de um processo analítico realizado com ferramentas e técnicas que usam algoritmos e aprendizagem de máquina para a identificação desses padrões e classificação de pontos de atenção e oportunidades.
Qual a diferença data mining e Machine Learning?
O data mining trata-se do uso dos algoritmos e do aprendizado da máquina (Machine Learning) para identificação de padrões e produção de conhecimento útil. Ou seja, embora as quantidades de dados sejam altas, o data mining é organização desses dados em informação relevante.
Já o Machine Learning trata-se do treinamento feito com dados para que uma máquina aprenda por si própria. Isto é, com base nos dados já existentes na máquina, ela vai fazer conexões e desenvolver respostas de maneira autônoma.
Qual a diferença entre mineração de dados e big data?
Já em relação ao big data, como o nome já diz, trata-se dos dados existentes em uma máquina. Assim, enquanto a mineração de dados (data mining) é a atividade de organização, clusterização e padronização dos dados, o big data é toda a quantidade de dados existentes.
Qual a diferença entre data warehouse e data mining?
A dúvida mais comum quando se falar em diferenciação de conceitos relacionados a dados é entre o data warehouse e o data mining. Como vimos, então, o data mining é a identificação de padrões e organização de informações relevantes.
Já o data warehouse é o ambiente onde os dados são armazenados, ou seja, serve como um repositório para os dados. Alguns exemplos de data warehuose: Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift e Oracle ADW.
Como fazer data mining?
Uma das coisas mais importantes a se entender antes de fazer o data mining no seu negócio é que ele é diferente também da análise de dados. Apesar de na análise de dados também se procure alguns padrões, essa atividade é feita de forma humanizada e com um número de dados mais, além de permitir maior flexibilidade sobre que dado se quer utilizar.
Já na mineração de dados, a máquina faz esse “filtro” acerca do dado que necessita. Outra diferença da data mining é que o objetivo desse processo é transformar as informações em um dado relevante.
Feito isso, é hora de entender as etapas desse processo:
Quais são as 5 principais etapas da mineração de dados?
Podemos dividir o data mining em 5 etapas principais:
- Planejamento estratégico;
- Seleção de dados;
- Modelagem de dados;
- Avaliação dos resultados;
- Apresentação e ações.
Planejamento estratégico
O planejamento estratégico é aquele momento em que se olhará para os motivos da data mining. Ou seja, o porquê de fazer essa atividade na sua empresa. Nessa etapa, então, é o momento de entender quais processos precisam ser melhores e quais resultados se espera dessas melhorias.
Seleção de dados
A seleção de dados é a tomada de decisão sobre quais dados serão importantes nessa mineração. Por exemplo, a data mining será voltado para os dados de marketing, para entender melhor o público? Ou para vendas, para entender o que faz alguém comprar de você? Ou ainda, será feita com clientes, para entender recompras e fidelização? Assim, nesse momento será necessário definir de quais fontes os dados serão retirados.
Modelagem de dados
A modelagem de dados é a etapa de data mining propriamente dita. Neste momento podem ser utilizadas diversas técnicas:
- Estatística: Aqui é a utilização conhecimentos de exatas e matemática, com cálculos aplicados para entendimento dos dados. Por meio de algoritmos, é possível identificar os padrões e construir modelos preditivos.
- Clusterização: É a técnica de agrupamento de dados. Ou seja, identificação de dados semelhantes e agrupamento destes, visando geração de insights.
- Visualização: Essa técnica é a visualização do todo para um insight logo no início da data mining.
- Árvore de decisão: Como o nome já entrega, esta técnica de data mining é a formação de um desenho de uma árvore, com dados. As ramificações da árvore servem como métodos de classificação.
- Regras de associação: É uma técnica para, como o nome já apresenta, identificação de associações.
- Redes neurais: A ideia é que seja semelhante à rede neural humana. São vários pontos que se ligam modelando relações entre os dados que entram e saem na mineração. Geralmente acontece no início do processo de data mining.
Avaliação dos resultados
Como o nome já diz, a etapa de avaliação dos resultados é aquela em que se olha para o resultado das técnicas de data mining aplicadas e se tira insights e conclusões. Ou seja, é a etapa das tomadas de decisão.
Apresentação e ações
Por fim, a apresentação e as ações é a etapa de mostrar para os diretores da empresa e para os planejadores/estrategistas. Ou seja, após os resultados apresentados, a equipe responsável pela estratégia vai definir as mudanças e planejar novas ações para melhoria dos resultados da empresa.
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Para que serve o data mining?
O data mining serve para entender as informações que a empresa tem sobre produto, clientes, vendas, etc… Assim, é importante para o embasamento de planejamento de ações estratégicas.
O data mining é a ferramenta, então, que sintetiza os dados e traz informações relevantes para o negócio. Por exemplo, muitas empresas sabem quem é seu público alvo, mas não conhecem, de fato, seus clientes. A mineração de dados vem fazer, então, o papel de aprofundamento das informações.
Em um caso de dados de marketing, sabendo quem é o cliente, é mais fácil que o time faça campanhas específicas, visando atingir este público. Por consequência, a chance de aumentar as vendas e melhorar a lucratividade do negócio é maior.
Se você também deseja aplicar essa técnica no seu negócio e entender mais sobre dados, conheça os serviços de data science da EJFGV.
Perguntas frequentes
O sistema Data Mining é um processo tecnológico que explora grandes quantidades de dados para identificar padrões, conexões, correlações e anomalias, transformando-os em informações relevantes para embasar decisões estratégicas.
Para fazer data mining, é necessário seguir cinco etapas principais: planejamento estratégico para definir objetivos, seleção de dados relevantes, modelagem de dados utilizando diversas técnicas analíticas, avaliação dos resultados obtidos e, por fim, apresentação dos insights para implementar ações estratégicas na empresa.
O Data Mining permite verificar problemas e oportunidades nos dados, identificar padrões, conexões, correlações e anomalias, e transformar essas informações em dados relevantes que embasam o planejamento de ações estratégicas na empresa.
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