Clive Humby já dizia: “dados são o novo petróleo“.
Mas de quê adianta ter enormes montantes de dados se você não souber interpretá-los? Assim como o petróleo, os dados também não têm valor se não forem refinados. Por esse motivo, o data mining é tão importante para as empresas.
Mas antes de qualquer coisa, ter os dados certos é o diferencial de qualquer organização para obter sucesso nos negócios. Ele pode ser esse diferencial. Quer saber mais sobre a atividade e como ela pode melhorar a performance da sua empresa e potencializar seu ROI? Leia este artigo!
O que é data mining?
A mineração de dados, como também é chamado, é o processo de analisar grandes quantidades de dados e transformá-los em informações e insights significativos.
Para ajudar a entender melhor o processo, podemos pensar no data mining como uma “mineração” de fato, onde um grande volume de dados (big data) é coletado e logo em seguida extraído, processado e refinado, restando apenas o material de alto valor, podendo variar desde informações específicas como também sobre todo um nicho de mercado.
Além disso, essa técnica é extremamente abrangente, podendo ser utilizada em diferentes áreas de negócios, como:
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Finanças;
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Marketing;
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Varejo;
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Indústria;
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Tecnologia.
Principais recursos do data mining
Por se tratar de um estudo extremamente analítico, alguns pontos são indispensáveis para obter os melhores benefícios e resultados. Veja a seguir os mais importantes.
Estatística
O estudo da estatística é imprescindível no processo da mineração de dados. Ele, além de fazer os cálculos de probabilidade, que são um dos atraentes no data mining para fazer previsões e estudos de mercado, também ajuda na concepção do cenário atual mercadológico.
A identificação de padrões dentro do estudo da mineração de dados é parte significativamente importante, já que com ela é possível fazer a previsão de eventos mais facilmente, além de conseguir trazer mais insights para sua pesquisa.
Inteligência artificial (IA)
Por se tratar de uma atividade analítica, é necessário que haja todo um processo para o melhor aproveitamento de insights. E por se tratar de um apanhado de muitos dados, tanto em tamanho como também em quantidade, é necessário que as ferramentas utilizadas façam uma análise automática. Assim, possuir inteligência artificial entre seus recursos é um “must” para que negócios desfrutem dos melhores benefícios, como:
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Otimização de rotinas;
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Detecção de anomalias e padrões;
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Análises conversacionais;
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Sugestões contextuais;
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Combinação de dados.
Machine learning (ML)
Outro recurso que o data mining requer é a utilização de ML. Como citamos, a automação é algo que é necessário para que resultados, sejam eles relatórios ou insights, sejam apresentados mais rápidos. Por isso, as melhores ferramentas do mercado possuem o recurso de machine learning, que neste caso ajuda os diferentes campos do mercado a obter os melhores insights para determinados objetivos sem a necessidade de reconfigurações.
Para entender melhor como o machine learning atua dentro do data mining, ela é basicamente um recurso que faz com que sistemas aprendam e melhorem seus resultados e insights baseado em dados colhidos. Dessa forma, quando um software de mineração de dados utiliza esse recurso, ele está analisando o big data detalhadamente para colher as melhores partes dele.
Benefícios do data mining
Esse processo é muito valioso para empresas porque é possível ter diversas vantagens. Além disso, por ser bem versátil, empresas de diferentes áreas podem se aproveitar de seus benefícios.
Previsões de mercado
Não, data mining não é um vidente que vai te dizer exatamente o que irá acontecer no futuro. Porém, por se tratar de um estudo detalhado de dados com uso de IA e ML, além de conseguir detectar padrões consistentes, é possível descobrir hipóteses e tendências sobre comportamentos futuros.
Melhor gestão financeira
Os dados que são transformados em informações são usados para fazer um planejamento estratégico, incluindo no setor financeiro. Dessa maneira, administrar finanças torna-se uma tarefa mais fácil, já que informações sobre o cenário atual e também futuro estão disponíveis para tomadas de decisões.
Identificação e cálculo de riscos
Com alta capacidade analítica, estatística, análise preditiva e análise prescritiva, organizações financeiras e de seguro costumam se utilizar deste recurso para trazer cenários possíveis e identificar e calcular riscos iminentes.
Maior conhecimento do seu público-alvo
A mineração de dados possibilita que organizações, independente do setor, consigam entender mais profundamente o público-alvo. Ao fazer a coleta e filtragem dos dados, é possível saber diversas informações sobre o mercado, incluindo detalhes de consumo, demográficos e psicográficos.
Melhor tomada de decisão
Muitos consideram este o principal e melhor benefício dentro do data mining. Isso porque, por fazer a análise geral de todo um mercado, além das vantagens já citadas, é possível tomar decisões mais assertivas de acordo com o objetivo.
Imagine lançar um produto no mercado sem saber quem são os consumidores, seus hábitos, qual o gênero ou mesmo idade? Ou então como é o mercado que se deseja inserir tal produto. Entende como isso se torna inviável e arriscado?
Já com o uso da mineração de dados, esse cenário torna-se completamente diferente, pois gestores e stakeholders podem realizar um planejamento estratégico baseado em fatos, padrões consistentes e oportunidades de negócio. Além disso, é possível descobrir inconsistências e anomalias em diversos âmbitos ao fazer correlações entre todos os dados coletados, corroborando as escolhas feitas.
Principais desafios no data mining
Quando falamos em mineração de dados e seus desafios, profissionais da área irão citar alguns que acontecem com mais frequência e que muitas vezes impossibilita o processo. Vamos explorá-los a seguir.
Dados heterogêneos
Ao coletar dados para fazer sua análise, é importante que todos eles estejam apresentados no mesmo formato. Concorda que fazer a correlação de informações ou mesmo criar padrões consistentes entre números e imagens torna-se difícil ou até mesmo impossível?
Dados incompletos ou adulterados
Ao mesmo tempo que dados heterogêneos atrapalham o processo de mineração, dados incompletos ou adulterados também impossibilitam a atividade. Dados nesses estados transformam-se em informações incorretas e consequentemente trazem insights errados.
Escalabilidade
Dependendo do objetivo que se deseja alcançar, o volume de dados pode ser grande. Mas grande mesmo! Por esse motivo, quando é necessário ter que lidar com altas dimensões, o trabalho, tempo e esforço serão maiores, além de que a atenção tem que ser redobrada, já que um pequeno erro ou ruído pode resultar em informações/insights errados.
Conformidade com as leis
É imprescindível estar atento as leis do seu local de atuação, ainda mais na era digital atual. Os eventos coletados pelo data mining, em sua grande maioria, são de autoria ou propriedade de uma pessoa e/ou entidade e, por conta disso, diversas regulamentações (como LGPD e o Marco Civil da Internet) existem para protegê-las de qualquer tipo de violação pessoal ou corporativa.
Entenda como fazer o processo de data mining
A tarefa de minerar dados é longa, já que são necessários atenção, tempo e raciocínio. Para exemplificar o processo, vamos citar os passos geralmente realizados.
1. Defina seus objetivos
Já ouviu a expressão “sem rumo nem prumo”? Pois seu significado define exatamente a etapa inicial. De nada adianta ter a melhor equipe, recursos financeiros e tempo se você não tem um propósito.
Por esse motivo, definir o rumo que sua pesquisa terá e qual resultado deseja alcançar é o primeiro passo para consequências positivas e bem-sucedida. Além disso, ela ajudará a definir como prosseguir com as próximas etapas, facilitando e otimizando o processo.
Aqui será definida toda a estratégia utilizada, como também prazos, abrangência, mercado, métodos, tipo de dados, etc.
2. Colete os dados
Como na fase anterior foram definidos os métodos, assim como todos os outros requisitos de coleta, aqui entra a parte prática do processo. E como citamos anteriormente, é importante manter a atenção para que não haja erros ou ruídos entre o material coletado.
Para ter insights mais profundos e específicos para sua finalidade, junto a coleta de dados é feita também a correlação dos mesmos. Neste caso, a IA e ML são parte fundamental para que os resultados esperados sejam os obtidos, já que é possível obter resultados de fontes diversas para serem utilizados.
3. Filtre os dados
Como dissemos no início deste artigo, após a coleta dos dados é feita a filtragem deles, onde é separado o material de alto valor do material irrelevante. Assim que essa distinção é feita, a próxima etapa torna-se viável.
4. Faça a análise dos dados
Assim que é feita a seleção dentro do material bruto, é hora de fazer a análise dos dados.
Como o objetivo já foi definido na etapa inicial, ficará mais fácil saber por onde começar, já que dependendo do que se deseja, alguns deles têm que ser priorizados para atingir os resultados o quanto antes.
5. Coloque em prática
Após analisar todo o cenário junto aos dados coletados, além de elaborar as estratégias necessárias para cumprir com o objetivo proposto, chegou a hora de colocar em prática todo o conhecimento.
Realize o data mining com o Analytics Plus da ManageEngine
Deu para entender como esse processo pode ser longo e trabalhoso se você não tiver as ferramentas corretas, não é mesmo? E pensando nisso, a ManageEngine desenvolveu o Analytics Plus, uma ferramenta de análise de dados completa que irá te ajudar a ter os melhores insights para os seus objetivos.
Alguns dos recursos mais proveitosos para data mining são:
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Análises automáticas;
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Análises preditivas;
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Aprendizagem adaptativa;
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IA;
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ML;
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Correlação de dados.
Além disso, sabemos que os diversos negócios do mercado utilizam diferentes ferramentas. Por isso, o Analytics Plus possui integração com mais de 50 softwares, tanto da ManageEngine, como também de terceiros. Dessa maneira, você não precisa se preocupar com o quesito cobertura!
Além disso, você ainda pode escolher entre as versões cloud e on-premises.
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