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Mineração de dados: encontrando relevância diante do todo

Desde a pré-história há registros sobre a extração de substâncias minerais para a produção de ligas metálicas visando o desenvolvimento de ferramentas e utensílios. O termo mineração, no entanto, só surgiu a partir do século XVI, designando os processos industriais cujo objetivo é extrair substâncias ou metais preciosos a partir de grandes depósitos ou massas minerais. E, atualmente, na era do crescimento exponencial e da transformação digital, vemos emergir um conceito análogo ao original: a mineração de dados, derivado do inglês data mining, diante de um contexto global em que os dados têm ganhado cada vez mais protagonismo.

Enquanto o volume de dados gerado aumenta vertiginosamente, o potencial do valor comercial oculto nesses dados cresce na mesma proporção, demandando uma gestão ativa em busca de informações consistentes, relevantes e assertivas para a tomada de decisões. Provavelmente você já se deparou com a expressão “encontrar uma agulha no palheiro”, não é mesmo? Pois a mineração de dados é, justamente, a atividade que estabelece os processos essenciais para encontrar relevâncias diante de uma grande massa de dados acumulados ao longo do tempo.

 

O que é mineração de dados?

Basicamente, mineração de dados consiste no processo analítico automático ou semiautomático de explorar grandes volumes de dados brutos à procura de padrões consistentes. Enquanto na mineração de metais preciosos, se peneira a terra até encontrar o metal precioso, na mineração de dados utiliza-se técnicas estatísticas baseadas em análises de dados históricos para filtrar informações armazenadas, reconhecer informações úteis, identificar regras ou probabilidades de algo acontecer.

Em média, cinco etapas essenciais compõem o processo de mineração de dados, que são:

  1. Definição do problema: o primeiro passo é ter clareza sobre quais são os objetivos da mineração, ou as questões sobre as quais se está em busca de respostas – aqui, as possibilidades são inúmeras e vai depender do tipo de negócio e suas estratégias.
  2. Seleção: diante da enorme massa de dados armazenados em repositórios diversos (banco de dados, relatórios, transações, logs de acessos, redes sociais, CRM), cria-se uma segmentação, de acordo com critérios, determinando o conjunto de dados-alvo em que a descoberta deve ser realizada.
  3. Pré-processamento: adequação, limpeza e formatação dos dados para ferramenta de mineração, removendo ruídos, redundâncias e realizando manipulações, quando necessárias, reduzindo as variáveis do conjunto de dados, de acordo com os objetivos em questão.
  4. Mineração de dados: a partir dos repositórios organizados, são feitos ajustes de parâmetros para a execução efetiva de um ou mais algoritmos sofisticados a fim de extrair o padrão de comportamento dos dados, de forma interativa.
  5. Interpretação: classificação, consolidação, análise e compreensão aprofundada dos padrões, tendências e seus significados, desconsiderando aquilo que é específico, reconhecendo fatos significativos e valorizando o que é generalizado, de maneira a dar suporte à tomada de decisões.

 

Trata-se de um processo colaborativo entre usuários e computadores. Nele, os usuários determinam o objetivo, ao passo que o sistema de mineração de dados explora e pesquisa possíveis padrões e respostas. O cientista de dados é o profissional essencial para o sucesso desta dinâmica. Treinado para identificar dados que se destaquem de alguma forma, ele atua para simplificar análises e extrair conhecimentos e insights relevantes deste emaranhado crescente de dados.

 

A mineração de dados e a Indústria 4.0

Com a integração das diversas tecnologias, conectividade e sensorização, a Indústria 4.0 vem delineando um cenário de produção massiva de dados de diferentes tipos e natureza, armazenados por equipamentos e dispositivos conectados à internet. Ao longo do tempo, o armazenamento cresceu a uma taxa mais rápida do que o poder da computação e as possibilidades decorrentes deste fenômeno são inúmeras. Porém, é preciso ter em mente que o dado precisa ser evoluído para entregar resultados mensuráveis.

Isoladamente, os dados são apenas fatos coletados e armazenados, de forma desconectada e massiva. Em um estágio seguinte, com aplicação de ferramentas e técnicas de análise, o dado passa a ter algum significado dentro do seu contexto. Isso significa dizer que ele se transforma em informação. E, finalmente, pode atingir o estágio de conhecimento, ao se transformar em informação interpretável que pode ser aplicada para alguma finalidade.

Esta jornada torna imprescindível a adoção de recursos avançados e de arquiteturas de computação de alto desempenho, como a mineração de dados. Isso permite operacionalizar otimizações a partir do enorme e contínuo fluxo de dados captados, visando a uma tomada de decisões mais assertiva ao negócio.

 

Áreas possíveis para a mineração de dados

Cada vez mais as empresas estão lançando mão de técnicas de mineração de dados para obter um melhor entendimento do seu contexto de negócios, compreender a demanda, oferecer produtos e soluções personalizadas aos clientes e fazer melhores projeções de receita e mercado. Inclusive a previsão de tendências e comportamentos e a descoberta automatizada de padrões anteriormente desconhecidos ou ocultos. Algumas áreas de negócio que se beneficiam com a prática são:

  • Segmentação de mercado: ao identificar características comuns entre os clientes que compram os mesmos produtos de seu portfólio.
  • Rotatividade de clientes (churn): ao prever a probabilidade e o momento em que um cliente pode trocar a sua empresa pelo concorrente.
  • Detecção de fraude: ao identificar, em tempo real, transações com maior probabilidade de fraude.
  • Gerenciamento de risco: ao determinar o risco de um empréstimo, por exemplo, com base no perfil do cliente e no valor solicitado, tomando decisões com base no custo e no risco a partir de dados históricos do cliente.

Mindset e decisões

Para tanto, é essencial não apenas adotar tecnologias capazes de extrair valor dos dados corporativos, como também um novo mindset, que suporte a consolidação de uma cultura organizacional orientada por dados, em que decisões saiam do empírico e sejam fundamentadas em dados.

Se o seu objetivo de negócio é crescer, você precisa tomar decisões precisas e rápidas para aproveitar as oportunidades disponíveis em tempo hábil e, para isso, é primordial contar com uma estratégia analítica abrangente de dados, entre em contato com os especialistas da UniSoma. Entenda como se beneficiar de ferramentas de análise avançada para utilizar seus dados de maneira apropriada e na abordagem correta, a fim de obter informações úteis e precisas, mantendo sua competitividade diante do acirrado cenário atual.