Mineração de dados: o que é, importância e ferramentas

Hoje, sem os dados, sua gestão simplesmente não poderá competir com os desafios do mercado. Não por menos, um dos grandes objetivos dos empreendedores atualmente é ser cada vez mais data-driven. Mas como? Tudo começa com um processo chamado de mineração de dados.

O big data, a transformação digital, o processo de data analytics… Nada disso é novidade aqui no blog da TOTVS. Falamos e utilizamos essas inovações constantemente.

No entanto, há um mundo de possibilidades dentro dos dados que as empresas muitas vezes acabam perdendo.

Porém, para isso, é essencial seguir alguns passos. Mexer com dados é um tanto complexo — e o processo de mineração de dados ajuda a simplificar a operação.

Neste guia completo, vamos explicar tudo sobre mineração de dados, passando pelos seguintes tópicos:

• O que é mineração de dados (Data Mining)?
• Qual a importância da mineração de dados?
• Como funciona a mineração de dados?
• Em quais setores a mineração de dados está presente?
• Etapas da mineração de dados
• Técnicas de mineração de dados usadas pelas empresas
• Quais são as principais ferramentas para mineração de dados?
• Big data e mineração de dados: como se relacionam?
• Qual a relação entre mineração de dados e Inteligência Artificial?
• Faça a mineração de dados na sua empresa

Preparado? É só seguir a leitura!

O que é mineração de dados (data mining)?

A mineração de dados (data mining) é um processo automatizado de pesquisa de grandes conjuntos de dados em busca de padrões que, a olho nu, humanos não conseguem identificar. Tudo isso com auxílio de inteligência artificial, machine learning e estatística.

O objetivo é encontrar padrões, correlações e mesmo anomalias, de modo a prever resultados futuros.

Ao contrário do que o termo dá a entender, a mineração de dados não trata da “extração de novos dados” de um banco de dados.

Na prática, refere-se à análise aprofundada de um banco de dados já existente, de modo a identificar informações, padrões e insights importantes para os objetivos do seu negócio.

Por meio da mineração de dados, é possível construir modelos e algoritmos que possam prever resultados específicos com precisão crescente.

A origem da mineração de dados

O conceito de mineração de dados existe antes mesmo da criação dos computadores. É uma conceitualização um pouco antiga, mas que pode ser traçada até o Teorema de Bayes em 1763, uma fórmula matemática que determina a probabilidade condicional de um evento.

A perspectiva moderna do tema, porém, veio a partir de algumas inovações que mudaram o patamar tecnológico no último século.

Entre elas, estão: a Máquina Universal de Turing de 1936, a descoberta das Redes Neurais em 1943, o desenvolvimento de bancos de dados por volta da década de 1970 e demais avanços dos bancos de dados, no começo da década de 1990.

Na medida em que processadores, bancos de dados e a tecnologia como um todo evoluíram ao longo das décadas seguintes, a mineração de dados tornou-se não apenas mais poderosa, mas também mais eficiente em todas as aplicações.

Qual a importância da mineração de dados?

A mineração de dados tem enorme importância estratégica para uma empresa, permitindo que entenda de modo mais contextualizado e preciso os comportamentos dos consumidores e os movimentos de mercado.

Com isso, é possível:

• detectar tendências;
• prever vários resultados;
• modelar seu público-alvo;
• coletar informações sobre o uso do produto/serviço;

Ao compreender os aspectos que influenciam o comportamento e as decisões do cliente, é possível se adaptar rapidamente, aprimorando suas ofertas de produtos ou serviços para angariar resultados positivos.

Além disso, é possível ter em mãos insights que ajudam você a analisar seu banco de dados, entendendo-o e permitindo que você se livre de todas as informações desnecessárias.

Assim, é possível melhorar continuamente seu processo de tomada de decisão.

Como funciona a mineração de dados?

Mas afinal, qual a aplicação prática da mineração de dados? Ela serve para todos os negócios? Bom, primeiro, vale entender que essa prática é realmente eficaz para atender a uma meta de negócios, responder a perguntas ou ser parte de uma solução para um problema.

A mineração de dados ajuda a fazer previsões precisas, reconhecendo padrões e anomalias… Mas como?

Bom, o processo de funcionamento do data mining talvez seja o mais complexo neste guia sobre o assunto. Isso porque é preciso conhecer toda estrutura de processamento de dados.

As fases dependem de literatura para literatura, mas os seguintes 5 passos descrevem suficientemente como funciona o processo de mineração de dados:

Coleta

Os dados são coletados, organizados, armazenados e gerenciados em servidores internos ou na nuvem.

Compreensão

Analistas e cientistas de dados examinarão as propriedades mais básicas dos dados — estes que são escolhidos de acordo com os problemas, perguntas e objetivos da empresa.

Esse passo serve para validar as fontes de dados e quais as propriedades mais importantes.

Preparação

Uma vez que as fontes de dados são confirmadas, elas devem ser limpas e formatadas no formato desejado.

Modelagem

Na modelagem de dados, implementam-se técnicas de modelagem para poder processar os dados escolhidos.

O objetivo é identificar padrões, correlações ou anomalias.

Um modelo de dados é um diagrama que descreve as relações entre vários tipos de informações que estão armazenadas em um banco de dados.

Essa é a etapa mais operacional de todo processo de mineração de dados.

Avaliação

Por fim, os resultados do modelo são avaliados em relação aos objetivos do negócio. Afinal, como as informações levantadas podem ajudar a empresa?

Quem trabalha com mineração de dados?

A mineração parece (e é) uma ocupação extremamente técnica e complexa. No mercado de hoje, é uma atividade que vem crescendo aos poucos entre alguns campos profissionais. Entre eles:

• Cientistas de Computação: responsáveis por desenvolver novas tecnologias (linguagens de programação, sistemas operacionais, softwares em geral), utilizam o data mining para afunilar o processo de ideação.
• Pesquisadores e Analistas de Mercado: realizam estudos de marketing para ajudar as empresas a atingir novos clientes, aumentar as vendas e determinar o potencial de vendas de novos produtos.
• Arquitetos de Rede: projetam, constroem e mantêm a rede de comunicação de dados de uma empresa. Eles podem utilizar a mineração para aprimorar o desempenho da rede, reduzindo custos.
• Analistas de Segurança: com a função de proteger a infraestrutura de TI e sua arquitetura de dados, eles utilizam a mineração para descobrir anomalias em seus programas e antivírus.

Em quais setores a mineração de dados está presente?

Engana-se quem pensa, porém, que a mineração de dados é utilizada estritamente em empresas de TI e funções do tipo.

Essa prática ajuda as organizações a identificar lacunas e erros nos processos como um todo, como em gargalos nas cadeias de suprimentos ou uma simples entrada inadequada de dados que esteja contaminando sua análise.

A seguir, confira os setores que a mineração de dados pode ser aplicada!

Área da saúde

Na área da saúde, a mineração de dados pode ser utilizada na conferência de bancos de dados médicos, em busca de correlações entre sintomas e características das pessoas.

Assim, é possível prever doenças e avisar os pacientes das probabilidades, permitindo que trabalhem na sua cura ou no tratamento mais adequado.

Varejo

No varejo, uma das principais aplicações da mineração de dados é o entendimento dos comportamentos, preferências e decisões dos clientes.

Como? Analisando o histórico de compras, as ferramentas de mineração de dados mostram suas preferências e permitem que as lojas possam entender melhor como posicionar os produtos nas gôndolas ou quais produtos e marcas oferecer em promoções ou incluir descontos especiais.

Além disso, em um e-commerce, a mineração de dados pode ser utilizada para aprimorar a recomendação de produtos, otimizando o upsell e o cross-selling.

Educação

A mineração de dados é usada no campo da pesquisa educacional, de modo a entender os fatores que influenciam nos comportamentos que reduzem sua aprendizagem.

Telecomunicações

Um grande exemplo da aplicação de mineração de dados nas telecomunicações — e que todos utilizamos diariamente — é a previsão do tempo.

Essa ação pode ser feita com base em data mining, que analisa dados históricos para identificar padrões e prever condições climáticas futuras com base na época do ano, clima e outras variáveis.

Bancos

Bancos costumam coletar uma enorme quantidade de dados sensíveis de seus clientes e do seu histórico de gastos. Basicamente, em um banco de dados, toda a vida financeira de um cliente pode ser armazenada.

São informações de qualidade, mas que exigem uma análise sistemática eficiente.

Por isso, não há apenas uma aplicação da mineração de dados nos bancos e instituições financeiras, mas várias.

Entre elas, a análise de crédito para aprovar empréstimos.

Com ferramentas de data mining, o banco pode analisar o histórico de pagamentos do cliente e selecionar fatores importantes, como taxa de pagamento, histórico de crédito, prazo do empréstimo etc., para saber se o crédito pode ou não ser aprovado.

Além disso, essas ferramentas podem ajudar a detectar crimes financeiros.

Como por exemplo, ao estudar e detectar tendências incomuns, como transações de grande valor que possam ser consideradas anomalias, alertando os responsáveis.

Manufatura

Na manufatura, a mineração de dados pode ser aplicada para analisar informações produtivas, analisando dados de qualidade sobre cada produto fabricado.

Assim, é possível analisar e encontrar tendências que afetam o tempo e o fluxo produtivo, bem como sua qualidade final.

Essa integração pode trazer vários benefícios, permitindo que os responsáveis quantifiquem problemas antes indetectáveis, de modo a agir sobre eles de uma perspectiva financeira (o que vale a pena x o que não vale).

Seguradoras

No setor de seguradoras, as ferramentas de mineração de dados ajudam as empresas a melhor analisar os clientes que compram as apólices, conferindo detalhes e documentos (como os médicos), bem como analisando comportamentos para definir valores, se antecipar a clientes arriscados ou mesmo evitar fraudes.

Recursos Humanos

A mineração de dados nos Recursos Humanos é essencial pode ser utilizada para melhorar as decisões, aumentar a satisfação dos funcionários e otimizar processos como o recrutamento online, agregando valor à organização.

Quando você tem o conjunto certo de dados dos funcionários, como idade, informações culturais e geográficas, você pode acompanhar a taxa de absenteísmo conforme suas características, o que permite melhor lapidar seu processo de recrutamento.

Etapas da mineração de dados

Como mencionamos, o processo de mineração de dados é extremamente complexo. Isso quer dizer que suas etapas são repletas de desafios para os envolvidos.

Sim, ferramentas e toda tecnologia de coleta, armazenamento e processamento de dados são essenciais — mas há muito que os profissionais responsáveis devem fazer.

Que tal conferir? Veja só:

Definir o objetivo

Primeiro, toda ação de data mining é determinada seguindo um objetivo. Muitas vezes, pode ser apenas esclarecer um indicador de desempenho. Outras, responder a uma pergunta específica cuja resposta seja difícil de achar, como:

“Por que o nosso novo lançamento não convenceu os clientes e não atingiu 45% de market share, como esperávamos?“.

É algo que uma simples pesquisa muitas vezes não responde — mas os dados sim!

Por isso, a mineração de dados deve sempre ser feita com um objetivo em mente.

Excluir informações duplicadas

Um dos esforços operacionais envolvidos no data mining é a ação de eliminar as informações duplicadas. Uma vez que as fontes de dados sejam definidas, é preciso que os envolvidos analisem as informações em busca de duplicações.

É muito comum que conjuntos diferentes de dados apresentem informações semelhantes e, por vezes, isso pode contaminar e atrasar o processo de análise.

Nesse ponto, é preciso fazer uma análise minuciosa das informações, de modo a tornar a leitura mais precisa.

Limpar dados que não são úteis

Além disso, as fontes de dados costumam muitas vezes entregar muito mais do que é necessário. Isso quer dizer que nem sempre sua ferramenta vai utilizar todos os dados coletados.

Nesse quesito, um dos processos por trás da mineração é justamente fazer uma limpa, eliminando não apenas duplicatas, mas dados inúteis ao objetivo em questão.

Fazer a mineração de dados

Por fim, realiza-se a mineração dos dados, seguindo os 5 passos que descrevemos anteriormente no conteúdo: coleta, compreensão, preparação, modelagem e avaliação.

Nesse processo, as ferramentas são indispensáveis, pois apresentam os recursos e a capacidade de realizar análises e gerar relatórios com poucos cliques.

Técnicas de mineração de dados usadas pelas empresas

Um dos principais fatores a conhecer sobre a mineração de dados é que, apesar da estrutura que ensinamos ao longo do conteúdo, ela é aplicada de diferentes formas.

Por meio de técnicas de mineração de dados.

São boas práticas que se originaram com conhecimentos de gerenciamento de banco de dados, machine learning, estatísticas e inteligência artificial.

Que tal conhecer as principais? Confira!

Previsão

A previsão é uma das técnicas de mineração de dados mais valiosas. É utilizada para realizar projeções, mostrando os dados que você verá no futuro.

Essa técnica utiliza da análise preditiva, de modo que utiliza padrões encontrados em dados atuais ou históricos para estendê-los no futuro.

Assim, dá às organizações uma visão sobre quais tendências acontecerão a seguir em seus dados.

Essa técnica também pode utilizar de aspectos de machine learning e IA, bem como com algoritmos simples ou complexos.

Na prática, falamos de reconhecer comportamentos para entender tendências históricas, de modo a traçar uma previsão precisa do que acontecerá no futuro.

Associação ou relação

O método de associação é relacionado à estatística por trás de um evento. Busca entender quais determinados dados (ou eventos encontrados em dados) estão vinculados a outros dados ou eventos orientados a dados.

É um conceito que, na teoria, possui várias complexidades, sendo semelhante ao conceito estatístico de correlação.

Porém, para facilitar, saiba que essa técnica busca nos dados encontrar uma relação entre dois eventos.

Que tal alguns exemplos? Em um fast food, o data mining de associação pode identificar que, em 73% dos pedidos, um pedido de hambúrguer é acompanhado por batatas fritas médias e um refrigerante médio.

Ou seja, é uma técnica que busca por eventos ou atributos específicos altamente correlacionados com outro evento ou atributo.

Esse tipo de análise que fomenta a seção de “as pessoas também compraram” em e-commerces, por exemplo.

Árvore de decisão

As árvores de decisão são um tipo específico de modelo preditivo. Essa técnica possibilita que você responda a perguntas específicas.

É um modelo bastante visual, que permite que os envolvidos visualizem claramente como as entradas de dados afetam as saídas.

Basicamente, trata-se de uma pergunta com várias possibilidades de respostas.

Com base em seus dados e tendências históricas, você pode responder à pergunta de várias formas, antecipando o comportamento do cliente e encontrando formas de lidar com os problemas.

Classificação

A classificação é uma técnica que mistura outras, como a árvore de decisões ou rede neural. Baseia-se na classificação de dados ou itens.

O objetivo é prever com precisão a categoria de um item relacionado a uma solicitação.

Por exemplo, a classificação ajuda a categorizar os solicitantes de empréstimo como de baixo, médio ou alto risco de crédito. 

Essa técnica utiliza um complexo processo de análise de atributos, que verificam diferentes tipos de dados sobre os envolvidos.

Uma vez que as principais características desses dados são classificadas, é possível categorizá-las, tornando a tomada de decisão mais simples e intuitiva.

Padrões sequenciais

Com os padrões sequenciais, é possível descobrir uma série de eventos que ocorrem em sequência.

Por exemplo, pode ajudar um varejo de moda a compreender quais itens de vestuário os clientes têm mais probabilidade de comprar após uma compra inicial específica, como um par de sapatos.

Esses padrões podem ajudar a melhor estruturar ações de upsell e cross-selling, por exemplo, mas também podem ser aplicados em várias outras situações.

Por exemplo, os padrões sequenciais podem servir para identificar que a mudança de estação está relacionada a um maior índice de compras de determinada categoria de produtos.

A análise dos padrões sequenciais irá beneficiar seu negócio, possibilitando melhores ações de planejamento.

Armazenamento em cluster

Armazenamento em cluster ou clustering refere-se a encontrar itens ou eventos em um mesmo conjunto de dados que possuam propriedades semelhantes — e que possam ser categorizadas na mesma classe.

É semelhante à técnica de classificação, mas aqui o agrupamento é adaptável a mudanças e ajuda a destacar recursos úteis que distinguem diferentes grupos.

Quais são as principais ferramentas para mineração de dados?

Processar e analisar grandes conjuntos de dados é um enorme desafio — e impossível de ser feito sem a ajuda de tecnologia especializada. Por isso que, inerente à mineração, existem as ferramentas dedicadas a diferentes técnicas e processos.

Ao longo deste guia, mencionamos alguns recursos utilizados comumente no dia a dia do data mining, como IA, machine learning, análise preditiva, entre tantos outros.

Que tal conhecer algumas das ferramentas mais utilizadas no meio? Confira!

Rapid Miner

Open source, o sistema é utilizado para análises preditivas e permite que a empresa concretize ações de deep learning, minerando documentos de texto com machine learning e outras técnicas.

Em seus módulos, permite que a empresa realize a prototipagem e validação, crie e opere modelos de dados e execute processos em cluster.

KNIME

O KNIME, também open source, é uma plataforma de integração para análise de dados e relatórios de Business Intelligence, utilizando de machine learning e mineração de dados integrados.

Além disso, permite a implantação ágil e dimensionamento de modelos de dados.

Outras ferramentas

No geral, por conta das múltiplas técnicas possíveis, existe uma ampla gama de ferramentas que podem ser utilizadas.

Vale destacar que as empresas devem garantir que a análise e manipulação dos dados obedeça ao compliance e às diretrizes da LGPD, promovendo boas práticas de governança de TI.

É preciso também de ferramentas que centralizem e facilitem a visualização de dados, de modo a oferecer maior transparência dos processos de análise.

Big data e mineração de dados: como se relacionam?

A relação entre big data e mineração de dados é bem próxima. Enquanto o primeiro é o “O quê?”, o segundo se trata do “Como?”.

O big data é o grande conjunto de dados que mencionamos ao longo do guia. É a fonte principal de informações das quais seu time retira os dados mais relevantes para sua análise.

Já a mineração de dados é o olhar micro — essa análise, que indicamos acima — que busca entender os porquês.

A relação entre ambos é que o big data é a visão mais ampla dos dados, enquanto a mineração se ocupa de vasculhá-los em busca de um “como” ou “porque”.

Qual a relação entre mineração de dados e inteligência artificial?

Outra relação bastante comum é a da inteligência artificial com a mineração de dados. Sim, existe uma conexão, que tal compreendê-la?

A inteligência artificial é a disciplina que se dedica a criar soluções inteligentes que possam funcionar como humanos — sejam máquinas, robôs ou softwares.

No IA mais “puro”, as soluções não dependem de aprendizado ou feedback, mas possuem sistemas de controle programados diretamente.

Os sistemas de IA apresentam as soluções para os problemas por conta própria por meio de cálculos e algoritmos.

Nesse cenário, as soluções e sistemas IA utilizam o processo de mineração e dados para criar soluções para seus problemas. Ou seja, é uma das bases para a IA.

Faça a mineração de dados na sua empresa

E a sua empresa, já começou a trabalhar na sua estratégia, ferramentas e ambiente de mineração de dados?

Pode não parecer necessário agora, mas saiba que é uma atitude essencial a médio e longo prazo — que pode tornar sua marca destaque entre a concorrência.

Por meio da mineração de dados, é possível otimizar vários pontos do seu negócio que, antes, eram impossíveis de melhorar.

Um exemplo é a precificação de serviços e produtos, pois permite uma análise mais aprofundada dos parâmetros que influenciam nos preços, como demanda, elasticidade, capacidade logística e percepção de marca.

Além disso, a mineração de dados ajuda a tomar melhores decisões de marketing, melhorando a retenção de clientes e ampliando o alcance da marca.

Outro ponto é que o data mining possibilita uma melhor análise da jornada do colaborador ao longo do seu ciclo dentro da empresa.

Assim, lendo todos os padrões de comportamentos, é possível trabalhar em melhores estratégias de gestão do capital humano, promovendo uma melhor experiência do colaborador.

BI da TOTVS

Uma das ferramentas mais essenciais para iniciar uma cultura data-driven na sua organização é um sistema de business intelligence.

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Conclusão

A mineração de dados é um dos pilares a serem alcançados quando sua empresa começa a utilizar todo potencial do big data.

É uma das técnicas fundamentais da operação empresarial moderna, permitindo que a organização se baseie em dados para aprimorar seu negócio.

Mas é claro que, antes de qualquer decisão, é essencial contar com as ferramentas certas para centralizar dados. Para isso, conte com os ERPs da TOTVS!

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