Data Mining é uma etapa da ciência de dados na qual se explora grandes volumes de dados em busca de insights valiosos para uma empresa, por exemplo.

Esse processo é importante para verificar padrões, prever comportamentos e transformar dados brutos em informações que possam ser importantes para o desenvolvimento de uma organização.

A mineração de dados é fundamental para diferentes áreas da sociedade, como a econômica, agricultura, saúde e serviços de telecomunicações. A seguir, entenda em detalhes o que é Data Mining, como funciona e suas aplicações.

O que é Data Mining?

O Data Mining é o processo de exploração de grandes quantidades de dados em busca de padrões ou relações que podem ser transformadas em informações úteis para empresas e organizações.

Assim, a mineração de dados se torna essencial do ponto de vista de negócios, embora exija um grande conjunto de ferramentas dedicadas para a apropriada identificação dos dados desejados.

O que significa “Data Mining”?

Data Mining significa “Mineração de dados”, em tradução para o português. O termo se refere ao processo de verificação de grandes volumes de dados (Big Data), para verificar se existem padrões e correlações. Dessa forma, é possível transformar esses dados em informações valiosas para o crescimento de empresas e organizações.

Para que serve a mineração de dados?

O objetivo principal do Data Mining é transformar dados brutos em novos conjuntos de dados, de modo a identificar tendências e comportamentos.

Dessa forma, é possível definir estratégias comerciais para o crescimento de uma empresa, por exemplo, excluindo dados considerados inúteis daqueles que realmente impactam no negócio.

Com a mineração de dados, é possível analisar o comportamento passado dos consumidores para antecipar e prever cenários futuros.

Como funciona a mineração de dados?

O Data Mining é feito usando técnicas computacionais e ferramentas próprias para a transformação desses dados em informação útil para as empresas.

A mineração depende de dados previamente tratados, muitas das vezes pelo processo conhecido como ETL (Extract, Transform e Load) — ou Extrair, Transformar e Carregar, em tradução para o português.

No dia a dia, grandes volumes de dados são gerados por empresas e organizações. Porém, uma quantidade significativa passa a ser irrelevente para o desenvolvimento do negócio por conta de duplicatas ou campos vazios, por exemplo.

Assim, transformar os dados importantes em informação é fundamental para ter uma visão mais ampla do que está ou não funcionando, de fato.

O primeiro passo é extrair todos os dados necessários de diferentes fontes, como bancos de dados SQL, Data Lake ou Data Warehouse, por exemplo. Na sequência, o profissional envolvido na mineração precisa transformar esses dados brutos em informações que possam ser importantes para o negócio.

O último passo é carregar os dados relavantes em um novo repositório para que o Data Mining seja realizado, identificando padrões, classificando comportamentos de usuários e prevendo resultados.

São utilizadas ferramentas próprias como Python e algorítmos de Machine Learning, além do Microsoft Power BI ou Tableau para a descoberta de padrões, correlações e análise de dados. É importante aplicar algorítmos e técnicas de classificação para gerar insights e relatórios sobre o que esses dados dizem.

Quais são as principais técnicas de mineração de dados?

A mineração de dados exige que algumas das seguintes técnicas sejam aplicadas:

• Associação: técnica de mineração de dados que se baseia na associação de um dado e outro. Mede qual a frequência e probabilidade de duas informações ocorrerem juntas, como a compra de dois itens. É usado para analisar dados de venda cruzada em marketplaces, por exemplo;
• Agrupamento: técnica não supervisionada de mineração de dados que busca encontrar padrões. O algorítmo analisa os dados e faz o agrupamento de itens semelhantes, que diferem de outros grupos;
• Classificação: técnica supervisionada de mineração de dados na qual o sistema faz a classificação de dados baseados em categorias já rotuladas previamente;
• Regressão: técnica de mineração de dados usada para prever valores exatos. Útil para analisar variáveis e traçar uma linha de tendência;
• Detecção de anomalias: técnica usada para detectar dados que fogem do comum em um conjunto de dados;
• Análise de sequência: técnica para identificar padrões em determinado espaço de tempo;
• Análise preditiva: técnica que envolve agrupamento, regressão e classificação em busca de identificar probabilidades futuras. Usa dados históricos para prever o que pode ocorrer baseado no que já aconteceu;
• Árvore de decisão: técnica que separa os dados em formato de árvore, os dividindo em ramificações até a chegada em um resultado final;
• Redes neurais e Deep Learning: técnicas que utilizam camadas de processamento de dados para identificar padrões. É uma evolução no Data Mining, visto que é capaz de processar uma grande quantidade de dados em tempo menor;

Quais são os exemplos de aplicações de Data Mining?

O Data Mining pode ser aplicado à grande maioria dos setores da sociedade. Veja abaixo exemplos de aplicações da mineração de dados:

• Setor financeiro: uso de Data Mining para identificação de fraudes e análise de crédito, por exemplo;
• Agricultura: detecção de pragas, previsão de produtividade em período de safra, zoneamento e análise climática;
• Marketing e e-commerce: profissionais fazem mineração de dados para identificar padrões de consumo, segmentar clientes e aumentar vendas. Também é usado para fazer recomendações de produtos;
• Medicina: uso de tecnologia para fazer diagnósticos, otimizar recursos de hospitais e fazer a previsão de doenças e tratamentos;
• Seguradoras: análise de risco para definir valores de apólice aos contratantes;
• Telecomunicações: uso da tecnologia para prever sobrecargas em servidores, demanda por novos serviços e analisar padrões de uso de rede por usuários;

Qual é a diferença entre Data Mining e Data Warehouse?

Data Mining é o processo de análise de grandes quantidades de dados que estão localizados em um Data Warehouse, ou em outras fontes de dados. O principal objetivo da mineração é obter insights para o desenvolvimento de um negócio ou organização.

Já o Data Warehouse é um sistema de armazenamento de dados. Agrupa dados de diferentes fontes de maneira padronizada para facilitar análises, visto que em um Data Warehouse todos os dados já passaram pelo processo de ETL (Extract, Transform e Load).

O que é Data Mining? Entenda como funciona a mineração de grandes volumes de dados

É fato que a inovação é uma necessidade fundamental para qualquer negócio e isso só tem sido percebido de maneira mais intensa, devido aos avanços tecnológicos que aconteceram principalmente nos últimos 10 anos, os quais colocou novas empresas no topo e tirou de lá algumas das maiores que já vimos existir. LEIA MAIS: Inteligência Artificial será usada em tratamento para o câncer Observar tudo o que acontece dentro e fora do seu mercado é fundamental para entender os desafios do cenário de inovação no mundo dos negócios, que ocorre cada vez mais rápido. Pelo menos, mais rápido do que a maioria consegue perceber. Para acompanhar tudo isso e aumentar ao máximo a possibilidade de sucesso, é preciso uma cultura orientada para os dados. O poder trazido pela inteligência artificial (IA) na análise de dados é, de fato, transformador e muitas vezes pode causar um certo ceticismo até que seja percebido tudo o que estava oculto, mas bem diante dos olhos. Os dados passam a adotar um papel estratégico e central na transformação de negócios, ao desbloquear uma riqueza de informações em torno de todas as áreas da empresa. Além disso, as pessoas também precisam entender a riqueza que existe ao analisar dados corretos. Uma das maiores empresas de aviação do mundo, ao analisar os dados do chão de fábrica para entender melhor como a mecânica funcionava, percebeu que os mecânicos gastavam ¼ do seu tempo para identificar peças, planos e ferramentas antes de iniciar o trabalho e que existia centenas de milhões de dólares em estoque sem qualquer demanda de curto prazo. Essa não é uma jornada confortável, pois passa por uma mudança cultural muito grande. Afinal, é difícil as pessoas perceberem que um processo utilizado há anos já não entrega mais a eficiência necessária para a empresa se manter competitiva. Esse processo de retroalimentação e aprendizado para a obtenção de resultados cada vez mais assertivos é contínuo. Até hoje nunca ouvi ninguém dizer: “Não preciso de mais informações, isso não vai me ajudar”. Se usar dados ruins, o seu modelo de aprendizado de máquina produzirá resultados ruins, porém, se a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina for bem-sucedida, utilizando os dados corretos, você alcançará resultados exponenciais. A IDC aponta que o mercado mundial de Big Data deve alcançar US$ 187 bilhões em 2019. Isso não deve surpreender ninguém que trabalha com dados. Mas, do outro lado, temos um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas: a IBM estima que o prejuízo das grandes organizações por utilizarem dados de baixa qualidade seja de 3 TRILHÕES de dólares. Essa soma é derivada de erros de grande escala e de soluções alternativas utilizadas pelos outputs errados. VEJA TAMBÉM: Por que clientes e profissionais de marketing precisam da inteligência artificial humana Diante deste cenário, vale a máxima de que, com relação a dados, tamanho, ou melhor, volume não é documento. A qualidade dos dados é premissa básica para uma implementação de sucesso e transformação do negócio. A negligência e falta de atenção a isso pode causar um efeito dominó e gerar um falso positivo que culminará em erros sucessivos, perda de tempo e prejuízos que na maioria das vezes é fatal para qualquer empresa. Diego Figueredo, é fundador da Nexo, player de inteligência artificial que já desenvolveu soluções para clientes como Volkswagen e Brastemp (Whirlpool), entre outros, além de agências como Ogilvy, Jüssi, Bullet e Act10n.

Apesar de a tarefa de tomar decisões ser um dos principais papéis de um líder, o assunto é, muitas vezes, negligenciado em meio às inúmeras conversas sobre os atributos e missões da liderança. É discutível que a enorme quantidade de informação disponível para o executivo moderno tenha tornado o ato de tomar uma decisão mais difícil do que fácil. No entanto, isso não deve continuar a ser um obstáculo. Nesse sentido, há uma visão crescente de que a inteligência artificial poderia ter um efeito benigno, apesar de ser amplamente vista como o fim de toda uma gama de empregos. VEJA TAMBÉM: Como utilizar a inteligência artificial para apoiar o trabalho humano Como já publicado pela FORBES, um novo livro - “Prediction Machines” (algo como “Máquinas de Previsão”, em tradução livre), de Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, da Universidade de Toronto - sugere que o poder da IA ​​reside na sua capacidade de reduzir o custo da previsão, dando aos profissionais maior certeza - uma mercadoria inestimável em um momento em que há um consenso geral de que a volatilidade e a incerteza estão entre as forças dominantes no atual clima de negócios. De fato, o potencial desta tecnologia para desvendar os segredos nas quantidades cada vez maiores de dados que estão sendo coletados pode ajudar a transformar uma parte específica e importante do negócio - previsão e planejamento. Na vanguarda dessa revolução está a Anaplan, fundada em 2006 por Michael Gould, no celeiro de uma propriedade em Yorkshire. O fundador estava convencido de que havia uma maneira melhor de fornecer às empresas as ferramentas de previsão de que precisava. Usando a nuvem para permitir que as unidades de negócios colaborassem de forma mais eficaz, a Anaplan reuniu rapidamente uma lista de clientes renomados, como a Coca-Cola, a seguradora RSA e o braço farmacêutico da Johnson & Johnson. Estas companhias contaram suas histórias em uma conferência - que parecia mais uma manifestação religiosa do que um evento de negócios convencional - realizada em Londres no início deste verão europeu. O executivo-chefe Frank Calderoni deu o tom dizendo: "O planejamento, da forma como conhecemos, está morto". Ao salientar que empresas de todos os setores estavam sendo prejudicadas por novos participantes, que em geral eram muito mais ágeis do que as atuais, acrescentou: “O grande ponto quando se fala em disrupção é a necessidade de uma tomada urgente de decisões.” Ao reconhecer que ainda há uma lacuna entre o planejamento e a tomada de decisão, Calderoni falou com confiança em levar essa diferença a zero. Dado o valor deste objetivo, não é de surpreender que, apesar de todo o seu sucesso frente a empresas de software muito mais conhecidas, a Anaplan não seja a única. A consultoria Accenture, por exemplo, recebeu recentemente uma patente norte-americana para sua plataforma ZBx, que usa IA e aprendizado de máquina para categorizar rapidamente transações financeiras e, assim, analisar gastos instantaneamente. David Axson, diretor-gerente da Accenture Strategy e especialista de longa data no papel das finanças nos negócios, vê os avanços na tecnologia e o crescimento do ZBx, como a criação de um "momento mais estimulante para atuar em finanças". Entrevistado no início deste mês, ele disse: "É a libertação do profissional da tirania das planilhas". E AINDA: Inteligência artificial: previsões para 2018 Mas não é apenas o caso de colocar uma mola no caminho dos especialistas e planejadores financeiros, que podem passar mais da metade do seu tempo dedicados a reunir informações para estudar e avaliar as implicações de diferentes cenários. As empresas já estabelecidas que estão sob ameaça de novos players, de repente, têm a chance de se transformar, simplesmente porque têm muito mais dados sobre as diferentes partes de seus negócios para analisar e, então, agir. Como diz Naomi Hudson, colega de Axson na Accenture Strategy, “melhorias incrementais não são mais suficientes” e pouquíssimas empresas não tentaram mudar seus padrões e, muitas vezes, suas cadeias de suprimentos de uma forma ou de outra. Graças ao big data e à capacidade crescente da inteligência artificial de peneirar as pistas que permitem a profissionais qualificados fornecer insights que, por sua vez, podem levar a decisões melhores e mais rápidas, a Holy Grail, fabricante de produtos pessoais, deixou de ser capaz de fechar os livros apenas quando o período de negociação terminasse para ter acesso instantâneo a contas de gerenciamento que dizem muito sobre a saúde da empresa. Isso significa que ela tem tempo hábil para que o profissional tome decisões de efeito - o que Avi Goldfarb e seus colegas autores de “Prediction Machines” chamam de julgamento. Na opinião de Axson, da Accenture, o valor do tempo extra é semelhante ao da luz no painel do carro avisando que o combustível está acabando. Se a luz acender quando ainda há combustível para 100 quilômetros, é muito mais útil do que se ela surgir quando houver apenas o suficiente para 10, diz ele.