Entenda o conceito de data mining e sua aplicabilidade aos negócios

Com a expansão de conceitos como big data e a evolução da necessidade de repositórios inteligentes como data warehousing, as organizações estão mergulhando na ciência de dados, do qual o data mining é uma das partes mais interessantes e valiosas. A razão está no seu caráter exploratório, que busca extrair conhecimento de massas de dados. 

A capacidade de executar data mining está diretamente relacionada com a jornada de transformação digital das organizações, que cada vez buscam ser mais data-driven. Ao gerar conhecimento a partir dos dados que produzem, elas embasam e qualificam sua tomada de decisão, saindo da intuição e dos meios tradicionais de pesquisa para uma gestão baseada em evidências.

Para conhecer melhor esse processo, neste post vamos aos conceitos básicos. O que é data mining e qual a sua função? Quais as técnicas usadas para fazê-lo? Como é o processo? E, por fim, quais as possíveis aplicações para ele? Acompanhe! 

O que é data mining?

Data mining ou mineração de dados, é o domínio da ciência de dados que envolve o uso de técnicas para a descoberta de padrões e de informações valiosas em grandes datasets com o objetivo de gerar conhecimento. Por isso, também é chamado de KDD – knowledge discovery in data (descoberta de conhecimento nos dados). 

O objetivo é chegar a informações acionáveis pelas áreas de negócios, principalmente para responder questões que não podem ser tratadas por meio de abordagens tradicionais.

Os métodos de data mining enfocam tanto a organização quanto a filtragem de dados. O resultado desse trabalho pode envolver desde a higienização e a descrição de um dataset, com a classificação e agrupamento de dados, até análises preditivas com vistas à descoberta de tendências e de probabilidades.

Por ser um processo essencialmente exploratório, ainda que parta de necessidades de negócio, o data mining tem desdobramentos poucos previsíveis, cujos resultados nem sempre aparecem rapidamente. A exploração de dados pode tanto levar a grandes descobertas quanto à negação das hipóteses iniciais.

Quais as técnicas usadas para data mining

Indução de regras

Visa identificar relações entre variáveis, como produtos de um e-commerce ou de um supermercado. Costuma ser aplicada em análises de market basket, base dos chamados sistemas de recomendação.

Redes neurais

É usada no treinamento supervisionado de dados, a fim de agrupá-los e classificá-los. A técnica imita a interconectividade do cérebro humano por meio de camadas de nós que recebem inputs e geram outputs para as camadas posteriores, de acordo com pesos.

Árvore de decisões 

Usa métodos de regressão para classificar ou predizer resultados potenciais baseados em um conjunto de decisões.

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Análises de séries temporais

Técnica que faz um série de medidas de um única variável ao longo do tempo.

KNN (K-nearest neighborhood)

Algoritmo que classifica os dados baseado na proximidade e na associação de dados disponíveis nas imediações. 

O processo de data mining

Independentemente dos objetivos do data mining, se descritivo ou preditivo, as técnicas seguem alguns passos básicos.

1. Determinar o problema ou hipótese de trabalho

Assim como a ciência, o processo de data mining parte de uma hipótese, pergunta ou problema, só que de dentro das áreas de negócio.

É essa etapa, muitas vezes subestimada em favor de uma atitude puramente exploratória, que direciona todas as etapas seguintes. O motivo disso é que uma hipótese precisa ser traduzida em dados.

2. Coleta e preparação dos dados

Envolve os dados que deverão ser coletados para responder à hipótese, percorrendo a coleta, a estruturação e a conversão deles em dados acionáveis.

3. Mineração

Envolve a aplicação de cálculos estatísticos para filtragem e agrupamento de dados, assim como para descobertas de correlações entre eles.

4. Representação e avaliação dos resultados

Nesta etapa, os cientistas de dados criam representações visuais a fim de avaliar estatisticamente tanto o grau de coerência dos resultados e refinar o processo de mineração, antes do consumo pelas áreas de negócio.

Exemplos de aplicações de data mining aos negócios

O data mining pode ocorrer em qualquer lugar em que haja dados e hipóteses que possam ser validadas com base neles. Não há, portanto, uma área de negócio própria para o uso de uma de suas técnicas. Daí a sua versatilidade. 

Como ciência que busca gerar conhecimento em dados, o data mining pode servir a toda organização, em tarefas como:

• Identificar público-alvo para otimização de campanhas de marketing;
• Análise da concorrência;
• Fazer recomendações personalizadas;
• Avaliar performance de processos em geral;
• Identificar vieses atuantes em dados;
• Otimizar operações;
• Implementar automação inteligente;
• Detectar fraudes.

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Data mining: sua organização pode gerar conhecimento

Dentro das organizações, o data mining está diretamente associado a uma abordagem data-driven. 

Como toda abordagem que toma a ciência como modelo, no entanto, o processo pode demorar para produzir resultados ou, então, negar hipóteses assumidas como verdadeiras, o que nem sempre tem a paciência do mundo dos negócios.

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