O que é mineração de dados?

Definição de mineração de dados

O que é mineração de dados? Simplificando, é o processo de descobrir insights ao lidar com grandes volumes de dados. Esses dados podem vir de muitas fontes ou de um único banco de dados, e os insights podem ser gerados por meio de descoberta ou automação manual. Existem muitos caminhos diferentes para produzir 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 criar conclusões e produzir decisões informadas.

Mineração de dados em Big Data

O uso da mineração de dados aumentou significativamente nos últimos vinte anos, à medida que mais fontes de dados forneceram um ambiente de big data. Big data refere-se a grandes volumes de dados, geralmente em fluxos contínuos de várias fontes e em alta velocidade. Nos primeiros dias do business intelligence, as tabelas de dados geralmente eram exportadas de dispositivos e preparadas manualmente para obter insights. Mas à medida que o mundo se torna cada vez mais conectado, os dados podem chegar em volumes muito grandes para dissecção manual, especialmente quando se trata de uma combinação de dados estruturados e não estruturados.

A mineração de dados é um processo que torna o big data funcional. Sem a mineração de dados, as empresas acabariam sentadas em terabytes de dados de uma ampla gama de fontes: dispositivos de Internet of Things (IoT), bancos de dados, mídias sociais corporativas, emails de marketing, sensores, uso do site e muito mais, cada um com seu próprio conjunto de metadados. Combinar grandes volumes de dados é fisicamente impossível. As técnicas de mineração de dados empregam algoritmos para identificar padrões por meio desse enorme conjunto de registros e, em seguida, emitem um conjunto de recomendações para que as equipes atuem.

Um exemplo simples disso vem das compras online para varejistas. Nessas situações, os históricos dos clientes são todos compilados em um banco de dados enorme. Um algoritmo analisa esses dados para procurar correlações, por exemplo, pessoas que compram apenas uma determinada marca de comida para cães. Esse algoritmo procurará informações sobre compras relacionadas, como suplementos ou marcas de tratamento. À medida que surgem padrões, essas informações podem ser alimentadas para a equipe de marketing para criar promoções que acionam relacionadas a essa marca específica.

Como a mineração de dados funciona

A seção acima explica a mineração de dados em um nível de imagem grande, mas vamos explorar o processo real de mineração de dados. Tanto o processamento automatizado quanto a análise humana são usados para tirar o máximo proveito da mineração de dados, com a equipe estabelecendo as diretrizes, enquanto o aprendizado de máquina e a inteligência artificial analisam grandes volumes de dados. Em geral, o seguinte fluxo de trabalho é usado:

1. Objetivos: Qual é o objetivo da sua mineração de dados? Estabelecer isso entre todas as partes interessadas é a parte mais importante do processo. Se o objetivo não for claramente e cuidadosamente estabelecido, todo o esforço pode ter que ser descartado e reiniciado.
2. Preparação de dados: A preparação de dados pode envolver uma ampla gama de processos, incluindo o abate de fontes de dados, o estabelecimento de formatos e a limpeza de conjuntos de dados de anomalias e ruído.
3. Construindo o modelo: Os cientistas de dados construirão o modelo e o desenvolverão e o treinarão através da iteração. Em muitos casos, vários modelos serão construídos e testados para encontrar o caminho mais apropriado para o objetivo. Esse processo de avaliação requer uma abordagem ampla para validação, com técnicas como validação cruzada e análise de curva receiver operating characteristic (ROC).

Uma vez que o modelo de mineração de dados tenha sido construído, 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 como 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 mineração de dados

Além do exemplo de varejo acima, a mineração de dados pode ser um processo transformador para vários setores. Os exemplos abaixo destacam como a mineração de dados pode ser aplicada às necessidades específicas do setor.

Mineração de dados para assistência médica

A mineração de dados pode transformar o setor de saúde, melhorando e acelerando as experiências para provedores e pacientes. Os provedores podem usar a mineração de dados para acelerar e envolver a pesquisa, entender os dados operacionais para melhor atender às necessidades de pessoal e identificar sinais de alerta para seguro e fraude de registros. Para os pacientes, a mineração de dados identifica padrões que direcionam opções de cuidados preventivos, garantindo que as conversas possam começar antes que os tratamentos sejam necessários. Também pode identificar padrões ocultos em coisas, como efeitos colaterais, abrindo a porta para uma melhor noção de como os tratamentos podem ser afetados pela condição específica e única de um paciente.

mineração de dados para manufatura

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

Por exemplo, a mineração de dados pode identificar que um determinado fornecedor tem tempos de envio mais longos, mas mostra menos defeitos gerais, para que os gerentes possam decidir que vale a pena o risco, porque as etapas podem ser executadas em paralelo para mitigar o impacto dos atrasos. Por outro lado, também pode mostrar que um fornecedor entrega de forma consistente, mas sua maior taxa de defeitos cria um impacto maior no processo. A mineração de dados pode criar essas conexões para que as decisões otimizem todo o processo de fabricação, em vez de serem feitas no vácuo.

Mineração de dados para serviços financeiros

A mineração de dados oferece inúmeros benefícios para os provedores de serviços financeiros, tanto para operações internas quanto para a experiência do cliente. Na frente das operações, a mineração de dados pode impactar tudo, desde recursos humanos até marketing. Especificamente para esse setor, no entanto, a mineração de dados pode minimizar os riscos de TI, pois a disponibilidade e a segurança são a maior prioridade para qualquer coisa que envolva finanças.

No lado do cliente, a mineração de dados oferece tanto elementos de proteção quanto uma melhor experiência do cliente. A mineração de dados entre padrões de transação pode identificar e sinalizar itens que parecem incomuns por geografia, hora do dia, categoria de compra ou todos esses juntos. Os resultados podem ser encaminhados para as equipes de fraude para ver se precisam de acompanhamento. Para o usuário final, os padrões de mineração de dados podem criar gatilhos de marketing para promoções especializadas, como refinanciamento ou empréstimos HELOC.

Mineração de dados para a empresa

Toda organização de uma empresa, desde operações internas até atendimento ao cliente, pode se beneficiar da mineração de dados. A mineração de dados bem-sucedida começa com uma forte infraestrutura para aproveitar várias fontes de dados de alta velocidade. Experimente a Oracle Cloud Infrastructure gratuitamente para saber como ela cria a base para a mineração de dados.