O que é mineração de dados?
A mineração de dados é o processo de usar ferramentas analíticas avançadas para extrair informações úteis de um conjunto de dados.
Visão geral da mineração de dados
A mineração de dados é o processo de extrair informações úteis de um conjunto de dados, muitas vezes de um data warehouse ou conjuntos de dados vinculados. Entre as ferramentas de mineração de dados estão poderosos recursos estatísticos, matemáticos e analíticos, cujo principal objetivo é analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e relações para dar suporte à tomada de decisões e ao planejamento fundamentados.
Muitas vezes associada a consultas do departamento de marketing, a mineração de dados é vista por muitos executivos como uma forma de ajudá-los a entender melhor a demanda e ver o efeito que as mudanças nos produtos, preços ou promoções têm nas vendas. Mas a mineração de dados também traz vantagens significativas para outras áreas de negócios. Engenheiros e designers podem avaliar a eficácia das alterações em um produto e investigar possíveis causas de sucesso ou falha, relacionadas a como, quando e onde os produtos são utilizados. As operações de serviço e reparo podem planejar com mais eficiência o estoque de peças e a equipe. As organizações de serviços profissionais podem utilizar a mineração de dados para identificar novas oportunidades, baseadas em mudanças nas tendências econômicas e demográficas.
A mineração de dados torna-se mais útil e valiosa à medida que os conjuntos de dados crescem e os usuários ganham mais experiência. Naturalmente, quanto mais dados disponíveis, mais insights e inteligência podem ser descobertos. Além disso, à medida que os usuários se familiarizam com as ferramentas e compreendem melhor o banco de dados, eles podem explorar e fazer análises de forma mais criativa.
Por que usar a mineração de dados?
O maior benefício da mineração de dados é sua capacidade de identificar padrões e relações em grandes volumes de dados de múltiplas fontes. Com a crescente quantidade de dados disponíveis – vindos de fontes variadas como redes sociais, sensores remotos e relatórios cada vez mais detalhados sobre a movimentação de produtos e a atividade de mercado – a mineração de dados oferece as ferramentas para explorar plenamente o Big Data e convertê-lo em inteligência acionável. Além disso, pode funcionar como um mecanismo para "pensar fora da caixa".
O processo de mineração de dados pode detectar relações e padrões surpreendentes e intrigantes em porções aparentemente não relacionadas de informações. Como as informações tendem a ser compartimentadas, historicamente tem sido difícil ou até mesmo impossível analisá-la como um todo. No entanto, pode haver uma relação entre fatores externos – talvez demográficos ou econômicos – e o desempenho dos produtos de uma empresa. E embora os executivos geralmente analisem os números de vendas por território, linha de produtos, canal de distribuição e região, eles geralmente não têm o contexto externo para essas informações. A análise deles indica “o que aconteceu”, mas pouco faz para desvendar o “por que aconteceu dessa forma”. A mineração de dados pode acabar com essa lacuna de informação.
A mineração de dados pode procurar correlações com fatores externos; embora a correlação nem sempre indica causalidade, essas tendências podem ser indicadores valiosos para orientar decisões sobre produto, canal e produção. A mesma análise traz vantagens para outras partes do negócio, desde o design do produto até a eficiência operacional e a prestação de serviços.
A história da mineração de dados
As pessoas têm coletado e analisado dados há milhares de anos, e, de muitas maneiras, o processo permanece o mesmo: identificar as informações necessárias, encontrar fontes de dados de qualidade, coletar e combinar essas informações, utilizar as ferramentas mais eficazes disponíveis para a análise e aproveitar os aprendizados obtidos. E as ferramentas para gerenciar e analisar os dados avançaram e evoluíram acompanhando o crescimento da computação e dos sistemas baseados em dados. O verdadeiro ponto de virada ocorreu na década de 1960, com o desenvolvimento da tecnologia de bancos de dados relacionais e de ferramentas de consulta em linguagem natural voltadas para o usuário, como a Structured Query Language (SQL). A partir daí, os dados deixaram de estar disponíveis apenas em programas codificados personalizados. Com esse avanço, os usuários de negócios podiam explorar seus dados de forma interativa e descobrir as valiosas informações ocultas que estavam ali.
A mineração de dados tem sido tradicionalmente um conjunto de funções especializadas dentro da ciência de dados. Cada nova geração de ferramentas analíticas começa exigindo habilidades técnicas avançadas, mas logo evolui para se tornar acessível aos usuários. A interatividade — a capacidade de fazer com que os dados se comuniquem com você — é o principal avanço. Faça uma pergunta, obtenha a resposta. Com base no que descobriu, faça outra pergunta. Esse tipo de exploração não estruturada dos dados leva o usuário além das limitações do design de banco de dados específico para a aplicação, permitindo a descoberta de relações que atravessam as fronteiras funcionais e organizacionais.
A mineração de dados é um componente-chave da inteligência de negócios. As ferramentas de mineração de dados são integradas em dashboards executivos, coletando insights de Big Data, incluindo dados de redes sociais, feeds de sensores de Internet das Coisas (IoT), dispositivos com reconhecimento de localização, texto não estruturado, vídeo e muito mais. A mineração de dados de hoje depende da nuvem, da computação virtual e de bancos de dados in-memory para gerenciar dados de várias fontes com economia e escala sob demanda.
Como funciona a mineração de dados?
Existem tantas abordagens para a mineração de dados quanto há mineradores de dados. A abordagem depende do tipo de perguntas feitas e da organização e conteúdo do banco de dados ou dos conjuntos de dados que servem como matéria-prima para a pesquisa e análise. Dito isso, existem algumas etapas organizacionais e preparatórias que precisam ser realizadas para preparar os dados, as ferramentas e os usuários:
- Entendendo o problema – ou pelo menos a área de consulta. Os tomadores de decisões de negócios, que devem liderar essa jornada de mineração de dados, precisam ter uma compreensão geral do domínio em que atuará — incluindo os tipos de dados internos e externos que farão parte dessa exploração. Presume-se que eles conheçam bem o negócio e as áreas funcionais envolvidas.
- Coleta de dados. Comece com seus sistemas e bancos de dados internos. Vincule-os com seus modelos de dados e várias ferramentas relacionais ou reúna os dados em um data warehouse. Isso inclui dados de fontes externas que fazem parte de suas operações, como dados de vendas e/ou serviços externos, IoT ou dados de redes sociais. Busque e adquira os direitos sobre dados externos, como dados demográficos, econômicos e inteligência de mercado, incluindo tendências do setor e benchmarks financeiros de associações comerciais e governos. Inclua-os no escopo das suas ferramentas (integre-os ao seu data warehouse ou conecte-os ao ambiente de mineração de dados).
- Preparação e compreensão de dados. Use os especialistas da sua empresa para ajudar a definir, categorizar e organizar os dados. Essa etapa do processo é, por vezes, chamada de conversão ou tratamento de dados, também conhecida como munging. Alguns dados podem precisar ser limpos para remover duplicações, inconsistências, registros incompletos ou formatos obsoletos. A preparação e a depuração de dados podem ser tarefas contínuas à medida que novos projetos ou dados de novos domínios de consulta se tornam relevantes.
- Treinamento dos usuários. Você não entregaria as chaves da Ferrari da família ao seu adolescente sem antes garantir que ele passasse por um curso de direção, treinamento prático e supervisão de um motorista licenciado. Da mesma forma, é essencial oferecer treinamento formal aos seus futuros mineradores de dados, além de prática supervisionada, à medida que eles começam a se familiarizar com essas poderosas ferramentas. A educação continuada é uma excelente opção assim que eles dominarem os conceitos básicos e puderem avançar para técnicas mais sofisticadas.
Técnicas de mineração de dados
É importante lembrar que a mineração de dados se baseia em um conjunto de ferramentas, em vez de seguir uma rotina ou processo fixo. As técnicas específicas de mineração de dados mencionadas aqui são apenas exemplos de como as organizações utilizam essas ferramentas para explorar seus dados em busca de tendências, correlações, inteligência e insights de negócios.
De maneira geral, as abordagens de mineração de dados podem ser classificadas como dirigidas — focadas em um resultado específico — ou não dirigidas, funcionando como um processo de descoberta. Outras explorações podem ter como objetivo classificar ou organizar dados, como agrupar clientes potenciais com base em atributos de negócios, como setor, produtos, tamanho e localização. Um objetivo semelhante, a detecção de desvios ou anomalias, é um método automatizado para reconhecer anomalias reais (e não apenas variações simples) dentro de um conjunto de dados que apresenta padrões identificáveis.
Associação
Outro objetivo interessante é a associação — a ligação entre dois eventos ou atividades aparentemente não relacionados. Uma história clássica dos primórdios da análise e da mineração de dados, talvez fictícia, relata que uma rede de lojas de conveniência descobriu uma correlação entre as vendas de cerveja e fraldas. A especulação é que pais sobrecarregados, ao saírem à noite para comprar fraldas, aproveitam para pegar alguns pacotes de cerveja. Como resultado, as lojas posicionam a cerveja e as fraldas próximas uma da outra, aumentando assim as vendas de cerveja.
Agrupamento
Essa abordagem visa agrupar dados com base em semelhanças, em vez de suposições pré-definidas. Por exemplo, ao analisar as informações de vendas dos seus clientes em conjunto com dados externos de crédito do consumidor e demográficos, você pode descobrir que seus clientes mais lucrativos vêm de cidades de médio porte. Muitas vezes, a mineração de dados é realizada para apoiar previsões e projeções. Quanto melhor você entender os padrões e comportamentos, mais eficaz será na previsão de ações futuras relacionadas a causas ou correlações.
Regressão
A análise de regressão é uma das técnicas matemáticas disponíveis nos conjuntos de ferramentas de mineração de dados e serve para prever um número com base em padrões históricos projetados para o futuro. Além disso, diversos algoritmos de detecção e rastreamento de padrões oferecem ferramentas flexíveis que ajudam os usuários a compreender melhor os dados e os comportamentos que eles representam. Essas são apenas algumas das técnicas e ferramentas disponíveis nos conjuntos de ferramentas de mineração de dados. A escolha da ferramenta ou técnica é, de certa forma, automatizada, já que as técnicas são aplicadas conforme a formulação da pergunta. Antigamente, a mineração de dados era chamada de "dividir e analisar" o banco de dados, mas hoje a prática é mais sofisticada, e termos como associação, agrupamento e regressão tornaram-se comuns.
Casos de uso e exemplos
A mineração de dados é essencial para diversas áreas, como análise de sentimentos, otimização de preços, marketing de banco de dados, gerenciamento de risco de crédito, treinamento e suporte, detecção de fraudes, diagnósticos de saúde e médicos, avaliação de risco, sistemas de recomendação (‘clientes que compraram isso também gostaram…’) e muito mais. Ela pode ser uma ferramenta eficaz em praticamente qualquer setor, incluindo varejo, distribuição por atacado, serviços, telecomunicações, comunicação, seguros, educação, manufatura, saúde, bancos, ciência, engenharia e marketing digital ou redes sociais.
Desenvolvimento de produtos: empresas que projetam, fabricam ou distribuem produtos físicos podem identificar oportunidades para direcionar seus produtos de forma mais eficaz ao analisar padrões de compra em conjunto com dados econômicos e demográficos. Além disso, seus designers e engenheiros podem cruzar feedback de clientes e usuários, registros de reparo e outras informações para descobrir oportunidades de melhoria nos produtos.
Produção: os fabricantes podem acompanhar tendências de qualidade, dados de reparo, taxas de produção e informações sobre o desempenho dos produtos no campo para identificar problemas na produção. Além disso, eles podem identificar possíveis atualizações de processos que melhorariam a qualidade, economizariam tempo e custos, aprimorariam o desempenho dos produtos e/ou apontariam a necessidade de novos equipamentos ou melhorias nos existentes.
Setores de serviços: nas indústrias de serviços, os usuários podem identificar oportunidades de melhoria de produtos ao cruzar feedback de clientes (seja direto ou proveniente de redes sociais e outras fontes) com serviços específicos, canais, dados de desempenho de concorrentes, regiões, preços, dados demográficos, informações econômicas e muito mais.
Por fim, todas essas descobertas devem ser integradas à previsão e ao planejamento, para que toda a organização esteja alinhada com as mudanças esperadas na demanda, fundamentadas em um conhecimento mais profundo do cliente, e esteja melhor posicionada para aproveitar as novas oportunidades identificadas.
Desafios da mineração de dados
Big Data: os dados estão sendo gerados em um ritmo cada vez mais acelerado, criando oportunidades crescentes para a mineração de dados. No entanto, para extrair significado do Big Data, são necessárias ferramentas modernas de mineração de dados, devido ao alto volume, alta velocidade e à ampla variedade de estruturas de dados, além do aumento do volume de dados não estruturados. Muitos sistemas existentes têm dificuldades para lidar, armazenar e utilizar essa grande quantidade de informações.
Competência do usuário: as ferramentas de mineração e análise de dados são projetadas para ajudar os usuários e tomadores de decisão a compreender e extrair significado e insights a partir de grandes volumes de dados. Embora sejam altamente técnicas, essas poderosas ferramentas agora são oferecidas com um excelente design de experiência do usuário, permitindo que praticamente qualquer pessoa possa utilizá-las com treinamento mínimo. No entanto, para aproveitar ao máximo os benefícios, o usuário precisa entender os dados disponíveis e o contexto de negócios da informação que está buscando. Além disso, é importante que ele conheça, pelo menos de forma geral, como as ferramentas funcionam e o que elas podem fazer. Isso não está além do alcance do gerente ou executivo médio, mas requer um processo de aprendizado, e os usuários devem se esforçar para desenvolver esse novo conjunto de habilidades.
Qualidade e disponibilidade de dados: com o aumento do volume de novos dados, também surgem grandes quantidades de informações incompletas, incorretas, enganosas, fraudulentas, danificadas ou simplesmente inúteis. Embora as ferramentas possam ajudar a organizar esses dados, os usuários precisam estar constantemente atentos à fonte das informações e à sua credibilidade e confiabilidade. Além disso, as preocupações com a privacidade são fundamentais, tanto em relação à aquisição dos dados quanto ao seu cuidado e manuseio uma vez que estejam sob sua responsabilidade.
Perguntas frequentes sobre mineração de dados
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