O que é Mineração de Dados? – Um Guia Completo

Uma terminologia muito comum que ouvimos é mineração de dados. Pode chegar a todos como algo único ou inovador. No entanto, o conceito de mineração de dados não é algo recente, mas há uma história por trás dele. Pode-se dizer facilmente que o conceito de mineração de dados existe há mais de um século. No entanto, ele entrou no centro das atenções apenas na década de 1930. O primeiro uso foi feito por Alan Turing quando ele usou uma máquina universal para realizar cálculos que são realizados por alguns dos computadores modernos.

Desde aquele dia, houve uma evolução constante no campo da mineração de dados, e chegamos muito à frente. Hoje estamos vendo organizações aproveitando o poder da mineração de dados e aprendizado de máquina para automatizar seus processos de vendas, operações, marketing e outros departamentos.

• Definição de mineração de dados
• História da mineração de dados
• Como funciona a mineração de dados?
• Métodos de mineração de dados
• Sua importância
• Prós e contras da mineração de dados
• Casos de uso e exemplos
• Técnicas
• Ferramentas
• O futuro da mineração de dados

O que é mineração de dados?

Não é nada além de um processo de análise de um grande volume de dados e, assim, extrair inteligência desse volume de dados, para ajudar as organizações a resolver desafios de negócios, gerenciar e mitigar riscos e, assim, capturar novas oportunidades de negócios. O nome é derivado de uma analogia da busca de pedras preciosas de uma montanha de minério. O processo de mineração e mineração de dados envolve a busca de coisas valiosas peneirando grandes quantidades de informações.

Esse processo é usado em várias facetas de um negócio, como vendas, marketing, desenvolvimento de produtos, pesquisa, treinamento e desenvolvimento. Se usado de forma eficaz, pode fazer maravilhas, pois ajuda a obter informações valiosas sobre os clientes, gerando estratégias eficazes, resultando em melhor desempenho e melhor receita.

Histórico de mineração de dados

Se olharmos para a história, um dos primeiros artigos que publicaram a palavra “data mining” foi de um senhor chamado Michael C. Lovell no ano de 1983. Naquela época, Lovell e alguns outros economistas renomados acreditavam que esse método poderia levar a erros conclusões.

No entanto, na década de 90, o conceito de extrair valor de dados e formar padrões ganhou popularidade. No ano de 1996, Teradata, NCR e outro conjunto de empresas executaram um projeto que levou à padronização das tecnologias de mineração de dados. Este trabalho compreendeu o processo CRISP-DM, que significa Cross Industry Standard Process for Data Mining. Todo o processo foi dividido em seis etapas, como:

1. Compreensão do negócio
2. Compreensão de dados
3. Preparação de dados
4. Modelagem
5. Avaliação
6. Desdobramento, desenvolvimento

No início de 2000, as empresas conseguiram ver o valor da mineração de dados e esse processo decolou exponencialmente, tornando a própria indústria altamente lucrativa.

Como funciona a mineração de dados?

Os fundamentos do processo de mineração de dados são fazer uma pergunta de negócios, procurar dados que ajudarão a responder a essa pergunta e, finalmente, preparar esse conjunto de dados para análise. Deve-se notar que o sucesso nos estágios subsequentes dependerá completamente da eficácia das tarefas realizadas nos estágios anteriores. Se a qualidade dos dados for comprometida, isso pode resultar em uma saída ruim. Portanto, todos aqueles que estão em mineração de dados devem considerar a qualidade dos dados como a PRIORIDADE SUPERIOR.

Mineração de dados em 5 passos

Normalmente, os profissionais seguem uma metodologia estruturada com processos repetíveis que entregam os resultados desejados. Vejamos estes 5 passos

Etapa 1: Compreensão do negócio

Aqui, você precisa definir qual é o objetivo de negócios do projeto, mapeando-o com o cenário de negócios atual. Junto com isso, você também precisa definir os parâmetros do projeto.

Etapa 2: Compreensão dos dados

Depois que a declaração do problema é definida na etapa 1, é importante identificar o conjunto de dados correto que ajudará a abordar a declaração do problema. Pode exigir que você obtenha esses dados de várias fontes.

Etapa 3: Preparação de dados

Depois que as fontes de dados forem identificadas e os dados coletados, prepare os dados no formato necessário, em alinhamento com o objetivo do negócio. Se houver algum problema, como duplicidade de dados ou pontos de dados ausentes, ele precisa ser corrigido imediatamente.

Etapa 4: Modelagem de Dados

Depois que os dados estiverem preparados, você poderá começar a executar diferentes algoritmos nesses dados para estudar vários padrões

Etapa 5: avaliação

Depois que a modelagem de dados estiver concluída, você poderá começar a avaliar se esses resultados (como resultado do exercício de modelagem) são capazes de alcançar resultados ou não. Esse processo é executado de maneira iterativa junto com a etapa de modelagem de dados para garantir que o melhor algoritmo forneça o resultado correto.

Concluídas todas as etapas, é feita uma apresentação final aos tomadores de decisão para mostrar o resultado do projeto.

Por que a mineração de dados é importante?

Por mais que a mineração de dados seja um processo seguido diligentemente por diferentes profissionais, é importante conhecer o significado da mineração de dados.

É claro que é o processo de capturar grandes blocos de dados e coletar insights significativos desses dados. Portanto, há um aumento significativo na demanda por provedores de dados, criando ainda mais uma demanda por profissionais como analistas de dados e cientistas de dados.

Como esse processo envolve a conversão de dados em informações perspicazes, ele ajuda as organizações a tomar decisões e definir estratégias de crescimento. Ele permite que as organizações executem campanhas de marketing específicas e ajudem nas previsões. Também ajuda a obter insights específicos sobre os comportamentos dos clientes, e é por isso que é importante executar esses projetos de mineração de dados.

Vantagens da Mineração de Dados

Se olharmos para as empresas hoje, elas são constantemente inundadas com dados com grandes volumes de dados de uma infinidade de fontes. Não é mais uma opção para as organizações serem orientadas por dados no cenário de negócios atual. O sucesso de um negócio é fundamental para a maneira como eles extraem informações dos dados e usam essa inteligência para seu próprio benefício.

Para simplificar, a mineração de dados oferece às organizações a chance de otimizar o futuro, analisando seu presente e o passado. Isso ajuda a fornecer previsões sobre o que poderia acontecer a seguir.

Por exemplo, por meio de mineração de dados, você pode obter uma previsão de quais clientes são clientes potencialmente lucrativos, observando perfis anteriores de outros clientes. Dessa forma, como organização, você pode se concentrar em ofertas e negócios específicos para clientes que provavelmente aumentarão seu ROI.

Além disso, você também pode usar mineração de dados para

• Aumentando a receita da sua organização
• Obtendo insights sobre segmentos de clientes e suas preferências
• Captação de novos clientes
• Criando mais oportunidades de cross-selling e up-selling
• Melhorar a fidelização e retenção de clientes
• Acompanhando o desempenho operacional

Ao aplicar suas técnicas, as empresas podem tomar decisões baseadas na inteligência derivada desses dados. Graças às modernas tecnologias de processamento de dados, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, as organizações podem gerar grandes volumes de dados em minutos.

Desafios da mineração de dados

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. Isso é algo que a indústria e seus players precisam trabalhar.

• Segurança e Desafio Social

  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. Cair em mãos erradas pode ser desastroso.

• Desafios do processo

  Existem desafios decorrentes da própria metodologia de mineração. Processos questionáveis ​​vêm com desafios como:

  1. Disponibilidade de diversos conjuntos de dados
  2. Gerenciamento e controle de ruído no conjunto de dados
  3. A versatilidade do processo de mineração como um todo

  Novos desafios continuarão surgindo à medida que a indústria continuar evoluindo.

Casos de uso e exemplos de mineração de dados

Globalmente, existem muitas organizações que precisam alcançar resultados impressionantes implementando ferramentas e técnicas de mineração de dados. Vejamos alguns casos de uso e exemplos

• Groupon

  Um dos principais desafios da empresa foi processar o enorme volume de dados que já possuía, para seu serviço de compras. Ao implementar a mineração de dados, conseguiu alinhar suas atividades de marketing com as expectativas dos clientes.

• Dominó

  Considerada uma das maiores empresas de pizza do mundo, ela coleta grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados provenientes de fontes como lojas de varejo, sistemas de ponto de venda, canais de mídia social e muitas outras fontes. Por meio da mineração de dados, eles conseguiram obter insights extraordinários sobre seus clientes e, assim, melhorar a experiência do cliente, resultando em melhor desempenho dos negócios.

  Estes são alguns exemplos para sua referência. Se tentarmos ir mais fundo, haverá muitos casos usados ​​em que a mineração de dados trouxe uma transformação significativa nos negócios.

Técnicas de Mineração de Dados

Observou-se, em alguns dos recentes projetos de mineração de dados, que houve uma variedade de técnicas de mineração de dados usadas para melhor eficácia. Algumas dessas técnicas são as seguintes

• Classificação
• Agrupamento
• Regressão
• Exterior
• Padrões Sequenciais
• Predição
• Regras de Associação

Ferramentas de mineração de dados

Uma coisa é clara – é uma metodologia poderosa que pode literalmente transformar as organizações. No entanto, um possível obstáculo na seleção de uma plataforma pode ser encontrar uma que atenda às expectativas de todas as partes interessadas. Existem muitas opções disponíveis, desde plataformas de código aberto até soluções mais proprietárias.

As organizações que obtêm o máximo benefício da mineração de dados selecionariam uma plataforma que terá os seguintes parâmetros:

1. A plataforma incorporou algumas das melhores práticas para o setor ao qual a organização pertence.
2. É capaz de gerenciar o ciclo de vida completo da mineração de dados - desde a exploração até a produção
3. Pode ser alinhado com outros aplicativos corporativos que incluem sistemas de BI, aplicativos de ERP, sistemas de CRM e outros sistemas financeiros
4. Atende aos requisitos de departamentos de TI, cientistas de dados e até analistas. Ele também oferece relatórios abrangentes e elementos de painel para melhor visualização.

Muitas ferramentas de mineração de dados vêm com arquitetura flexível e escalável com bancos de dados relacionáveis ​​e APIs abertas, ajudando as organizações a obter vantagem competitiva.

O futuro da mineração de dados

Tudo o que podemos dizer é que a quantidade de dados aumentará exponencialmente, tornando o futuro da mineração de dados tão brilhante quanto uma estrela brilhante. Assim como vimos a evolução das técnicas de mineração de dados, também veremos melhorias nas tecnologias que irão extrair insights dos dados. Para citar um exemplo, a IoT e as tecnologias vestíveis transformaram os humanos em máquinas de extração de dados. E isso é apenas o começo.

Pensamentos finais

Um ponto importante a ser observado aqui é que leva um tempo considerável para obter o conjunto correto de dados válidos. No entanto, leva ainda mais tempo para derivar informações significativas do conjunto de dados.

A própria indústria está crescendo tremendamente e é um setor impulsionado pela tecnologia. Hoje, toda organização precisa de dados de boa qualidade que possam ser usados ​​para vários objetivos.

Existem muitos prestadores de serviços que estão trabalhando com dedicação.