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Capa - Data mining, o que é

Data mining e a importância da mineração de dados para a sua empresa

Sabe aquele ditado que diz que informação vale ouro? Pois bem, por trás desse dito popular está a ideia de uma informação que é realmente útil é valiosa. Mas a pergunta que fica é: o que é valioso? Trata-se de algo escasso, que não está facilmente à vista e precisa ser minerado entre aquilo que […]

1 de dezembro de 2022 8 min de leitura
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Artigo atualizado 1 de dezembro de 2022

Sabe aquele ditado que diz que informação vale ouro? Pois bem, por trás desse dito popular está a ideia de uma informação que é realmente útil é valiosa. Mas a pergunta que fica é: o que é valioso? Trata-se de algo escasso, que não está facilmente à vista e precisa ser minerado entre aquilo que não tem tanto valor.

É exatamente disso que se trata o data mining, estamos falando de um processo de extração de padrões consistentes a partir de uma grande quantidade de dados, capazes de gerar informações proveitosas e insights valiosos. Assim, é possível produzir estudos e relatórios realmente válidos para o negócio.

A fim de te mostrar esse conceito com mais detalhes, esse post é direcionado a explicar como funciona esse processo e como ele agrega valor às instituições empresariais. Acompanhe!

O que é data mining?

Por data mining, cuja tradução para o português é mineração de dados,entende-se o processo técnico por meio do qual é possível explorar grandes quantidades de dados e, assim, identificar alguns padrões para encontrar conhecimento útil.

A grande essência dessa técnica reside no fato de que quando há coleta de dados, há um propósito a ser alcançado, daí a importância da sua mineração.

A expressão data mining surgiu no começo da década de 1990 em comunidades de bases de dados, mas desde os anos 60, já se falava desse conceito. A expressão se refere à etapa de análise de dados do processo conhecido com KDD (Knowledge Discovery in Databases, ou, em português, “Descoberta de Conhecimento em Bases de Dado”).

Atualmente, vemos que o volume de dados disponíveis cresce de maneira desenfreada. No entanto, não é raro que os gestores fiquem perdidos em meio à avalanche de informações e não saibam o que usar como subsídio para suas decisões de negócios.

Nesse cenário, como separar o que é útil do que é ruído e ter informações realmente eficazes para auxiliar na tomada de decisão? É aqui que entre a relevância do data mining. Por ser um processo que busca organizar os dados, ele é focado em encontrar o que é mais relevante e, a partir disso, traçar relações entre esses dados, trazendo à luz problemas e oportunidades para o negócio.

Para isso, usa-se um algoritmo capaz de identificar padrões, consistências e relacionamentos com outros dados. Ele está calcado em três áreas do conhecimento: estatística clássica, inteligência artificial e machine learning. Vamos tratar desse assunto com mais detalhes nos próximos tópicos.

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Quais são as etapas do data mining?

Embora a tecnologia certamente tenha facilitado e expandido muito a aplicação do data mining, lembre-se que esse conceito não se limita apenas a processos tecnológicos. Também está relacionado à extração de informação que passa por algumas etapas:

  • Definição do problema e estabelecimento dos objetivos que se quer atingir com a mineração;
  • Preparação dos dados, juntando diversas fontes e eliminando ruídos;
  • Exploração e extração dos dados, transformação e envio de dados para um sistema de data warehouse;
  • Armazenamento de dados em um sistema de banco de dados;
  • Modelagem dos dados, utilizando uma técnica que garanta a solução do problema proposto;
  • Análise de dados com o auxílio de ferramentas, softwares e outros tipos de tecnologia. Requer profissionais especializados, com conhecimentos de matemática, estatística e probabilidade;
  • Transformação dos dados em informação útil e compreensiva;
  • Ação em cima da nova informação, tanto em nível operacional quanto estratégico;
  • Avaliação dos resultados;
  • Reinício do processo, uma vez que os dados continuam crescendo e estão em permanente mudança.

É importante dizer que todo esse processo acontece com o mínimo de intervenção humana. As ferramentas do data mining pesquisam automaticamente os dados à procura de anomalias e possíveis relacionamentos, apontando desvios e modelos que o usuário dificilmente conseguiria identificar.

Quais técnicas e ramificações são usadas na mineração?

Na mineração de dados, é necessário utilizar uma série de técnicas e algumas ramificações. Nesse sentido, destacamos as seguintes:

1. Descoberta de regras de associação

As regras de associação são um dos mais importantes tipos de conhecimento que podem ser minerados em bases de dados. Elas representam padrões de relacionamento entre itens de uma base de dados.

Um exemplo muito comum de aplicação das regras de associação está na análise de transações de compras, quando se examinam padrões de compras dos consumidores para descobrir quais produtos o usuário poderá comprar além daquele.

Todo mundo já viu isso em funcionamento, certo? Você acessa um e-commerce, clica em um produto e, junto com ele, o site sugere outros produtos que podem interessar.

2. Regressão

Compreende a busca por uma função que mapeie os registros de um banco de dados em um intervalo de valores numéricos reais.

Com isso, é possível, por exemplo, estimar a soma da biomassa presente em uma floresta ou a probabilidade de um paciente sobreviver, considerando o resultado de um conjunto de diagnósticos de exames, o risco de determinados investimentos e até definir o limite de cartão de crédito para cada cliente de um banco.

3. Redes Neurais Artificiais

As redes neurais artificiais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Assim, usando algoritmos, eles podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los, classificá-los e, com o tempo, aprender e melhorar continuamente.

4. Árvores de decisão

As árvores de decisão têm um formato que é bem conhecido: o fluxograma. Elas mapeiam as possibilidades de escolha de um usuário e as testam automaticamente, ou seja, testam todos os valores do dado para identificar aqueles que são fortemente associados com os itens de saída selecionados para exame. Aqueles valores que mostrem forte associação são fatores explicativos.

Cada ramificação apresenta um aglomerado de soluções baseadas em custos, probabilidades e benefícios.

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Qual a diferença entre data mining e outros termos conhecidos do mercado?

Big Data, Business Intelligence, inteligência artificial, machine learning, deep learning, data mining e data warehouse.

São muitos os termos que a tecnologia trouxe para o mundo corporativo, mas, embora vários deles se cruzem em diversos momentos, cada um tem o seu significado e uso próprios. Vamos entender um pouco melhor.

– Big Data

Big Data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso ficou conhecido como os “três Vs do Big Data” (variedade, volume e velocidade). Estamos falando, portanto, de um conjunto de dados cada vez maior e mais complexo, com novas fontes de dados.

OData Mining pode ser uma das formas de extração de informação usadas para tratar o Big Data, um conjunto de técnicas que permite filtrar do Big Data informações consideradas relevantes para o propósito almejado.

No entanto, a mineração também pode ser feita com amostragens menores e é mais usada com dados mais estruturados, enquanto o Big Data trabalha também com dados mais complexos e não estruturados. Além disso, o data mining foca em questões específicas, enquanto o Big Data faz uma análise contínua por períodos maiores.

– Business Intelligence

O Business Intelligence (BI) trouxe uma revolução para o mundo corporativo, permitindo que as decisões deixassem de ser tomadas com base na intuição dos gestores e passassem a se basear em dados confiáveis.

O BI parte da coleta de dados de tudo o que acontece no negócio, organizando-os em um banco de dados e apresentando-os de forma visual, para facilitar a análise dos decisores e, após as decisões, monitora os resultados. Ele difere do data miningna medida em que este explora os dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais.

Assim, enquanto o BI é um conjunto de técnicas para analisar dados, o data mining descobre padrões, o que traz à luz novas informações e gera conhecimento relacionado aos dados que foram explorados.

– Inteligência Artificial e machine learning

Estatística, Inteligência Artificial e machine learning são três áreas do conhecimento que estão na base do data mining. A estatística é a origem dos principais métodos usados na mineração, como a análise de variância e distribuição normal.

Já a inteligência artificial permite analisar os dados de forma similar ao cérebro humano. O machine learning, por sua vez, junta a inteligência artificial com a estatística clássica e, com isso, consegue induzir os computadores a tomarem decisões, com a ajuda de algoritmos que reconhecem padrões estatísticos, e a tomarem decisões.

– Data Warehouse

Enquanto o data mining extrai dados, o data warehouse é uma técnica de armazenamento desses dados, possibilitando a conexão diferentes fontes.

Quais os benefícios de fazer data mining?

O data mining fornece um conjunto de possibilidades que ajudam a empresa a se preparar para o futuro, descobrindo novas oportunidades e melhorando o desempenho do negócio. Pode ser aplicado a diversas questões relacionadas ao comportamento do consumidor de qualquer segmento, assim como na detecção de fraude, na análise de risco de crédito e até para identificar efeitos de medicamentos em testes clínicos.

Ele permite que elas conheçam melhor os seus clientes, os padrões de consumo que eles apresentam e as suas motivações. Com isso, é possível traçar tendências, descobrir particularidades do seu meio ambiente e dar aos gestores subsídios precisos e confiáveis para auxiliar na tomada de decisão.

Veja algumas aplicações possíveis do data mining em diversos segmentos:

  • Identificação do perfil dos possíveis compradores de determinado produto, para captação de clientes;
  • Decisão sobre alocação de produtos nas prateleiras de acordo com o perfil de consumo dos clientes;
  • Identificação de atividades suspeitas e prevenção a fraudes;
  • Análise de competências dos candidatos a uma vaga;
  • Previsão de volume de pacientes em determinada categoria.

Para ficar mais claro, vamos usar dois exemplos hipotéticos. Imagine uma loja de fast-food que tenha coletado informações de vendas de produtos durante um determinado período que refletia o comportamento da loja em dias normais de operação.

Depois disso, a base pode ser preparada e submetida ao processo de mineração de dados em busca de produtos que tenham sido vendidos em conjunto de forma frequente. Isso pode ajudar a criar promoções para estimular a venda combinada desses itens.

Em outro ramo, na área financeira, uma empresa pode ter como objetivo criar um modelo de classificação que categorize os clientes entre aqueles que fazem o pagamento em dia, os que pagam com atraso e os que não pagam.

Partindo do histórico dos clientes em um período pré-determinado, o data mining é capaz de criar um modelo que apresente os dados com mais clareza, facilitando a criação de novas estratégias a partir dos apontamentos feitos. Dessa forma, pode, por exemplo, criar critérios mais precisos para decidir se aceita ou não novas solicitações de um determinado cliente e até prever as possibilidades de inadimplência de novos clientes, com base nesses aprendizados.

O data mining ajuda, portanto, a criar processos melhores, capaz de antecipar problemas e indicar as estratégias para solucioná-los.

O que é o Distrito Dataminer e como ele pode ajudar a sua empresa?

O Distrito Dataminer é a divisão de data mining do Distrito. Por meio de um banco de dados proprietário sobre as startups do Brasil, produzimos inteligência para ajudar aentender as principais tendências, aplicações e consequências das novas tecnologias no mercado e na vida dos consumidores.

Mineramos dados sobre startups, corporações, investidores e centros de tecnologias e convertemos em informação estruturada. Isso permite tomar decisões qualificadas e planejar os próximos passos com segurança.

Monitoramos mais de 12 mil startups em cerca de 700 cidades brasileiras, que atuam em 32 setores, além de 58 fundos de investimentos brasileiros e 41 aceleradoras. Com esse amplo celeiro de dados, conseguimos produzir informações estratégicas que podem ajudar sua empresa a resolver todos os tipos de problemas, até mesmo antes que eles se materializem.

Para isso, sugerimos três maneiras de trabalhar:

  • Mining on demand: mapeamento e monitoramento do ecossistema de inovação do seu setor (startups, investidores, aceleradoras, hubs de inovação, parques tecnológicos etc.), análise de riscos e oportunidades, possíveis investimentos e parcerias e meeting com especialista;
  • Seek and solve: entendemos seu desafio e localizamos as melhores propostas inovadoras de startups do mercado que possam atender sua necessidade. Fazemos tamém a conexão entre as partes;
  • Startup hunting: trabalhamos em cima do seu problema pontual, usando nosso banco de dados proprietário para buscar soluções. Conduzimos a curadorias e guiamos seu time pelo material para a seleção.

Neste artigo você pode entender do que se trata o data mining, como se dá o seu processamento e quais técnicas são usadas e os benefícios que podem ser alcançados a partir dele. Além disso, também foi possível compreender a diferença entre esse processo e outros, facilmente confundidos. E, por fim, você também conheceu um pouco mais do Distrito Dataminer.

Atualmente, mais organizações estão reconhecendo o valor dos resultados obtidos com a análise preditiva. Se a sua empresa está coletando e armazenando dados, você deveria usá-los para obter insights e conquistar uma vantagem competitiva. Como vimos, o data mining é a abordagem ideal para isso!

Ficou interessado e quer conhecer mais? Acesse nosso site e conheça os relatórios que produzimos!

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