O que é mineração de dados?

Definição de data mining

O que é data mining? Em termos simples, é o processo de descobrir insights ao lidar com grandes volumes de dados. Esses dados podem vir de diversas fontes ou de um único banco de dados, e os insights podem ser gerados por meio de descoberta manual ou automação. Existem muitas formas de gerar insights, geralmente dependendo de variáveis, como recursos, recursos de machine learning/inteligência artificial, complexidade de dados, volume de dados e treinamento e experiência da equipe. Esse processo envolve uma análise profunda dos dados para descobrir padrões e fatores subjacentes, tudo para obter conclusões e tomar decisões assertivas.

Data mining em big data

O uso do data mining aumentou significativamente nos últimos vinte anos, à medida que mais fontes de dados proporcionaram um ambiente de big data. Big data se refere a grandes volumes de dados, geralmente em fluxos contínuos de várias fontes e em alta velocidade. Nos estágios iniciais da inteligência empresarial, as tabelas de dados eram frequentemente exportadas de dispositivos e preparadas manualmente para análise. Mas, com a crescente conectividade mundial, os dados podem chegar em volumes tão massivos que impossibilitam a análise manual, especialmente quando se trata de uma combinação de dados estruturados e não estruturados.

O data mining é um processo que torna o big data funcional. Sem a mineração de dados, as empresas acabariam acumulando terabytes de dados provenientes de uma ampla gama de fontes: dispositivos da Internet das Coisas (IoT), bancos de dados, redes sociais corporativas, emails de marketing, sensores, uso de sites e muito mais, cada um com seu próprio conjunto de metadados. É fisicamente impossível analisar volumes extensos de dados. As técnicas de data mining empregam algoritmos para identificar padrões nesse conjunto massivo de registros e, em seguida, geram um conjunto de recomendações para as equipes adotarem.

Um exemplo simples disso vem das compras online para varejistas. Nesses casos, todo o histórico do cliente é compilado em um enorme banco de dados. Um algoritmo analisa esses dados em busca de correlações, por exemplo, pessoas que compram apenas uma determinada marca de ração para cães. Esse algoritmo buscará informações sobre compras relacionadas, como suplementos ou marcas de petiscos. À medida que os padrões surgem, essas informações podem ser repassadas à equipe de marketing para criar promoções que sejam acionadas por gatilhos relacionados a essa marca específica.

Como o data mining funciona

A seção acima explica o data mining em um nível geral, mas vamos explorar o processo real de data mining. Tanto o processamento automatizado quanto a análise humana são usados para obter o máximo do data mining, com a equipe estabelecendo as diretrizes enquanto o machine learning e a inteligência artificial analisam grandes volumes de dados. Em geral, o seguinte fluxo de trabalho é usado:

1. Objetivos: qual é o seu objetivo para o data mining? Estabelecer isso entre todas as partes interessadas é a parte mais importante do processo. Se o objetivo não for estabelecido de forma clara e criteriosa, pode ser necessário descartar todo o esforço e recomeçar.
2. Preparação de dados: a preparação de dados pode envolver uma ampla gama de processos, incluindo a seleção de fontes de dados, o estabelecimento de formatos e a limpeza de conjuntos de dados para remover anomalias e ruídos.
3. Construção do modelo: os cientistas de dados construirão, desenvolverão e treinarão o modelo por meio de iterações. Em muitos casos, vários modelos serão construídos e testados para encontrar o caminho mais adequado para atingir o objetivo. Esse processo de avaliação requer uma abordagem ampla para a validação, com técnicas como validação cruzada e análise da curva ROC (Receiver Operating Characteristic).

Depois que o modelo de mineração de dados for criado, é hora de implementá-lo em conjuntos de dados. O monitoramento ativo é necessário para garantir que não haja surpresas ou motivos para ajustar e refinar o modelo. Se tudo funcionar conforme o planejado, os dados resultantes devem esclarecer padrões de validade e utilidade e, como resultado, estar prontos para os usuários de negócios analisarem as decisões baseadas em dados.

Casos de uso de data mining

Além do exemplo de varejo mencionado, o data mining pode ser um processo transformador para vários setores. Os exemplos a seguir destacam como o data mining pode ser aplicado a necessidades específicas do setor.

Data mining para assistência médica

O data mining pode transformar o setor de saúde, melhorando e acelerando as experiências para profissionais e pacientes. Os profissionais de saúde podem usar o data mining para acelerar e promover pesquisas, compreender os dados operacionais para melhor atender às necessidades da equipe e identificar sinais de alerta para fraudes em seguros e registros. Para os pacientes, o data mining identifica padrões que orientam as opções de cuidados preventivos, garantindo que as conversas possam começar antes que os tratamentos sejam necessários. Também pode identificar padrões ocultos, como efeitos colaterais, abrindo caminho para uma melhor compreensão de como os tratamentos podem ser afetados pela condição específica de cada paciente.

Data mining para manufatura

Para a indústria de manufatura, os dados são gerados em todo o processo: aquisição de materiais, logística de montagem, controle de qualidade, datas de envio e devoluções devido a defeitos de fabricação. O data mining pode analisar as etapas individuais do processo e o panorama geral. Isso permite que as equipes resolvam problemas em uma visualização micro e macro.

Por exemplo, o data mining pode identificar que um determinado fornecedor tem prazos de entrega mais longos, mas apresenta menos defeitos no geral, de modo que os gerentes podem decidir que o risco vale a pena, pois é possível executar medidas em paralelo para reduzir o impacto dos atrasos. Por outro lado, também pode mostrar que um fornecedor entrega de forma consistente, mas sua maior taxa de defeitos gera um impacto maior no processo. O data mining pode criar essas conexões, de modo que as decisões otimizem todo o processo de fabricação, em vez de serem tomadas isoladamente.

Data mining para serviços financeiros

O data mining oferece inúmeros benefícios para os provedores de serviços financeiros, tanto para operações internas quanto para a experiência do cliente. No âmbito operacional, o data mining pode impactar tudo, desde recursos humanos até o marketing. No entanto, especificamente para esse setor, a mineração de dados pode reduzir os riscos da TI, já que a disponibilidade e a segurança são a maior prioridade para tudo que está relacionado a finanças.

Do lado do cliente, o data mining oferece elementos de proteção e uma melhor experiência ao cliente. O data mining em padrões de transações pode identificar e sinalizar itens que parecem incomuns por região geográfica, horário, categoria de compra ou todos esses fatores juntos. Os resultados podem então ser encaminhados para equipes de combate à fraude para verificar se é necessário algum acompanhamento. Para o usuário final, os padrões de data mining podem criar gatilhos de marketing para promoções especializadas, como refinanciamento ou empréstimos com garantia imobiliária.

Data mining para a empresa

Todos os departamentos de uma empresa, desde as operações internas até o atendimento ao cliente, podem usufruir dos benefícios do data mining. O sucesso do data mining começa com uma infraestrutura robusta para aproveitar múltiplas fontes de dados de alta velocidade. Experimente o Oracle Cloud Infrastructure gratuitamente para saber como ela forma a base para o data mining.