Ter uma atuação estratégica requer uso da gestão data driven — fundamental para saber qual é o melhor caminho a seguir e tomar decisões precisas, que levem a empresa rumo ao sucesso. Nesse cenário também surge a mineração de dados, prática que consiste em analisar itens coletados de diversas fontes para gerar insights e informações úteis.

Com o objetivo de aperfeiçoar os processos de negócio, o também chamado data mining prevê o uso de diferentes tipos de algoritmos para gerar informações e encontrar padrões. É assim que seu negócio faz a previsão de vendas, por exemplo, ou determina as melhores ações de marketing, que trarão resultados mais positivos.

Nesse cenário, mais que entender o que significa essa prática, é preciso saber como aplicá-la na sua empresa. É por isso que vamos abordar esses e outros aspectos neste artigo. Aqui você verá o que essa abordagem representa, quais vantagens traz para seu negócio, como colocá-la em prática, em quais cenários é válida e como uma consultoria especializada ajuda no processo de implantação.

Então, quer saber mais? É só continuar lendo!

O que é mineração de dados?

O data mining é um processo de análise de dados derivado de diferentes fontes com a finalidade de descobrir padrões e interseções até em informações ocultas, que não são normalmente refinadas. A partir dessas buscas, são gerados insights, que ajudam a empresa a definir a melhor decisão a tomar com o objetivo de chegar ao sucesso.

Para realizar esse trabalho, são utilizados diferentes algoritmos provenientes de machine learning, estatísticas e sistemas de base de dados. Assim, a mineração é uma disciplina interdisciplinar, que alia a ciência da computação e a própria estatística para extrair informações a partir de métodos inteligentes.

Com as análises feitas é possível solucionar problemas e encontrar maneiras inovadoras de alavancar os resultados do negócio. De quebra, você antecipa tendências futuras — e tem um indicativo do que deve fazer para atender às demandas dos consumidores, reduzir riscos, eliminar custos e melhorar o relacionamento com os clientes.

Qual a história da mineração de dados?

O conceito de data mining surgiu ainda na década de 1990 a partir da inter-relação entre três disciplinas científicas: estatística, inteligência artificial e machine learning. Por isso, as primeiras iniciativas iniciaram muito antes, apesar de terem sido bastante rudimentares. Entenda melhor a contribuição de cada uma dessas áreas!

Estatística

Essa disciplina é base de muitas tecnologias que constroem o data mining. Alguns exemplos são distribuição padronizada, análise de regressão e de variância, além de outros. Todos são utilizados para compreender os dados e suas relações.

Inteligência artificial

A IA foca o lado heurístico e busca aplicar o processamento similar ao do pensamento humano em problemas estatísticos. Desse modo, vários conceitos foram adotados em produtos de ponta, como os módulos de otimização para Sistemas de Gestão de Bancos de Dados Relacionais (RDBMS).

Machine learning

Essa tecnologia une estatística e IA para oferecer uma análise avançada. Por meio do aprendizado de máquina, são reconhecidos os padrões e tomadas decisões a partir dos dados estudados e dos conceitos fundamentais.

No começo, o data mining era conhecido como “descoberta de conhecimento em bancos de dados”. Ainda nos anos 1990 surge o termo “mineração” para designar a capacidade de analisar dados para gerar informações relevantes. Mais recentemente, com o potencial do Big Data e de outras tecnologias, há mais velocidade e poder de processamento. Com isso, os procedimentos se tornam mais automatizados, em vez de manuais.

Essa operacionalização também leva a uma melhoria na interpretação dos dados. Assim, comércio, indústria e empresas de prestação de serviços são capazes de utilizar as informações para fazer uma série de correlações, por exemplo, entre preços, demografias, promoções, economia, risco, concorrência etc.

Mais que isso, a mineração dos dados permite:

  • separar os itens repetitivos e caóticos;
  • compreender o que é relevante e utilizar de maneira adequada para avaliar os resultados;
  • agilizar o processo decisório, que também se torna embasado e preciso.

Perceba que o que ocorre é a extração de dados passíveis de utilização a partir dos brutos. Por esse motivo, o data mining é utilizado em diferentes segmentos de negócio. O resultado é uma compreensão maior sobre os consumidores e a consequente elaboração de estratégias eficientes, que alavancam os resultados atingidos e a capacidade de alcançar os objetivos.

Por que as empresas devem investir em mineração de dados?

Um estudo da consultoria IDG identificou que 92% dos gestores e executivos de TI desejam ampliar o uso da análise avançada dos dados. O motivo? O fato de a mineração ser crítica para o sucesso das organizações.

Isso acontece porque cada vez mais dados são gerados nos ambientes corporativos. A expectativa é que, até 2020, existam 44 zettabytes de informações digitais disponíveis — e é preciso saber lidar com elas para aproveitar os insights e obter vantagem competitiva.

É isso que o data mining faz. Ele auxilia na interpretação dos dados para chegar a uma conclusão viável e passível de ser aplicada no negócio. No entanto, seu foco é desenvolver e aplicar técnicas com o propósito de analisar e obter conhecimentos novos derivados das fontes. Além disso, existem outros benefícios. Confira!

Melhoria dos resultados

Os insights obtidos com a análise levam a decisões mais precisas e acertadas, que contribuem para o desenvolvimento de produtos e pesquisas científicas, além de alavancar a lucratividade do negócio ao tornar a empresa mais competitiva e inovadora. A melhoria dos resultados também é conquistada pelo próprio refinamento proporcionado pela mineração dos dados.

Ao fazer o procedimento, as informações geradas pelos setores são filtradas e, a partir disso, são buscados vínculos e padrões entre eles. Com isso, a chance de conhecer os clientes é maior, bem como suas motivações e padrões de consumo. Da mesma forma, as tendências são identificadas e orientam os gestores no momento de traçar estratégias e o planejamento para os próximos meses e anos.

Redução de custos

O data mining tem como um de seus propósitos cruzar os dados e direcionar as ações a serem adotadas pelos diferentes setores. Assim, você identifica a melhor forma de comunicação com cada tipo de público, qual produto oferece mais retorno dos clientes e o modelo de precificação mais adequado.

Com essa alocação adequada dos recursos, há menos desperdícios e retrabalhos. Da mesma forma, as informações geradas permitem adotar ações práticas com mais exatidão — e isso diminui as incertezas do projeto.

Crescimento da empresa

A maior compreensão sobre os comportamentos dos clientes gera vantagens competitivas para o negócio, porque o relacionamento com eles é aperfeiçoado e são criadas ações específicas para a empresa se destacar no mercado.

Esses benefícios também são derivados da compreensão maior sobre as necessidades dos consumidores, que levam a organização a aproveitar melhor as oportunidades que aparecem, inclusive as tendências.

Auxílio para trabalhar com IA e Big Data

Um dos principais retornos obtidos pela mineração dos dados é a análise eficiente do mercado, assegurado pelo suporte fornecido para trabalhar com IA e Big Data. Em ambos os casos, o data mining busca analisar os dados coletados. Por isso, é uma das bases da inteligência analítica.

O que isso significa? A capacidade maior de desenvolver modelos para descobrir conexões existentes em milhões de dados coletados. Assim, enquanto o Big Data coleta dados estruturados ou não, a mineração faz a filtragem e permite fazer correlações para colocar em prática a IA.

Com isso, a indústria 4.0, por exemplo, é potencializada, já que os dados analisados são integrados a partir de métodos avançados, que vão de ferramentas básicas a modelagens complexas.

Potencialização de novidades e serviços na área de tecnologia

A mineração dos dados também tem o poder de elevar os recursos disponibilizados em novidades tecnológicas. Um exemplo é o blockchain — cadeia de blocos de informação utilizadas para realizar transações. Com o data mining, é possível colocar em prática a busca de padrões nas interações para identificar usos viciosos e usuários com intenções negativas.

Outra aplicação é no People Analytics. A ideia dessa ferramenta é coletar, organizar e analisados dados sobre o comportamento dos colaboradores para tomar decisões adequadas e aumentar a eficiência e a produtividade. Dessa forma, o mapeamento de competências é aprimorado para garantir melhor alocação dos recursos humanos e valorização dos talentos.

Alcance de resultados a curto prazo

O data mining traz resultados para o negócio, inclusive em curto prazo. Isso acontece porque são indicadas as tendências e os caminhos a serem seguidos. Como as inter-relações são feitas de forma automática e rápida, a empresa identifica mudanças de cenário e faz as alterações necessárias para evitar problemas ou imprevistos.

Facilidade na análise de dados e métricas

O objetivo do data mining é analisar os dados brutos para produzir insights para a empresa. A partir disso, as informações são usadas para gerar indicadores e conhecer os clientes de modo mais aprofundado. É o caso da sazonalidade das interações com os consumidores em um ano.

Com essa informação, torna-se mais fácil criar estratégias que permitam aproveitar as oportunidades futuras. Ao mesmo tempo, a análise de dados e métricas trazem embasamento de valor para o processo decisório do negócio. Assim, é possível identificar padrões e eventos, assim como gerar informações para ações práticas.

Por exemplo, ao realizar a chamada basket analysis — que combina itens que ocorrem de maneira frequente —, é possível descobrir que 70% dos consumidores que adquirem um notebook compram também uma pasta para esse dispositivo. Assim, você faz promoções para aumentar as chances de realizar essa venda e alcançar melhores resultados.

Como aplicar a mineração de dados?

Existem diferentes técnicas e métodos para aplicar o data mining no negócio — e eles variam de acordo com as demandas da organização. A partir disso, os dados analisados ajudam de determinada maneira a tomar uma decisão.

Nesse cenário, é preciso entender que existem 3 tipos de modelagem. Veja quais são eles e o que os representa!

Modelagem descritiva

Assinala agrupamentos de dados históricos ou semelhanças compartilhadas que justificam o êxito ou o fracasso de uma empreitada da organização. É por meio desse modelo que os clientes são categorizados a partir de suas emoções ou preferências. Para chegar a esse resultado, são utilizadas as seguintes técnicas:

Powered by Rock Convert
  • clustering: reúne registros semelhantes;
  • detecção de anomalias: sinaliza valores divergentes multidimensionais;
  • regras de associação: identifica as relações entre os registros;
  • análise do componente principal: detecta as relações existentes entre as variáveis;
  • grupos de afinidade: agrupa pessoas com objetivos ou interesses similares.

Modelagem preditiva

É mais aprofundada com a proposta de categorizar eventos futuros ou prever resultados desconhecidos. É o caso de projetar a capacidade de pagamento futuro de um cliente na hora de conceder empréstimo. Outras situações em que a modelagem preditiva é utilizada são o nível de engajamento em campanhas e cancelamento de clientes.

As técnicas envolvidas nesse método são:

  • regressão: relaciona uma variável dependente a outras independentes;
  • redes neurais: são programas que identificam padrões e realizam previsões. Desse modo, chegam a um aprendizado;
  • árvores de decisão: são diagramas nesse formato, nos quais os galhos são ocorrências prováveis;
  • máquinas de vetores de suporte: são modelos de aprendizagem supervisionada a partir de algoritmos específicos.

Modelagem prescritiva

Envolve a classificação de dados não estruturados para analisá-los, filtrá-los e transformá-los. O objetivo é incluí-los em modelos preditivos para tornar as previsões mais exatas. Desse modo, a modelagem prescritiva observa variáveis internas e externas e restrições para direcionar as ações.

Para ter essa amplitude, são utilizadas as técnicas:

  • análises preditivas e suas regras: desenvolve diretrizes no formato “se/então” a partir dos padrões identificados e projeta resultados;
  • otimização de marketing: simula as ações mais apropriadas para atingir o retorno sobre o investimento (ROI) mais elevado.

Além dessas abordagens, é preciso considerar modelos aplicáveis a situações específicas. Os principais são os que listamos a seguir.

Previsão

Projeta vendas para identificar a carga de trabalho do colaborador ou seu tempo de inatividade. É utilizado para alocar recursos humanos e determinar se é preciso contratar mais pessoas, por exemplo.

Risco e probabilidade

Define os melhores clientes para mala direta e o potencial ponto de equilíbrio para situações de risco. Desse modo, são atribuídas probabilidades a diagnósticos e outros resultados.

Recomendações

Define os produtos com maior probabilidade de serem vendidos. Assim, são geradas sugestões.

Localizando sequências

Analisa seleções de clientes no carrinho de compras, a fim de projetar os prováveis eventos.

Agrupando

Separa eventos e clientes em cluster de itens semelhantes para analisar e prever afinidades.

Diante de todo esse contexto, percebe-se que a mineração dos dados agrega valor a partir das ações derivadas do processamento das informações. Por isso, é uma alternativa utilizada quando outras análises iniciais foram esgotadas, a exemplo das planilhas dinâmicas e da estatística descritiva.

Em quais cenários a mineração de dados pode ser aplicada?

O data mining é aplicável em diferentes situações. Para isso, é preciso contar com uma ferramenta específica — que veremos melhor a seguir. Além disso, é necessário entender as necessidades da empresa e definir processos. O primeiro critério é essencial para definir quais dados são relevantes e de que maneira podem ser utilizados.

É uma questão estratégica e, por isso, precisa envolver níveis altos da hierarquia organizacional. Assim, é possível determinar onde está o público online, quais informações são passíveis de extração no ambiente virtual e como são aplicáveis na rotina da empresa.

Por sua vez, a definição de processos implica determinar de que maneira as etapas de mineração dos dados são aplicadas. Determine quem será responsável por coletar, filtrar, organizar e estruturar as informações, além do setor que deve receber cada uma delas. Dessa maneira, o trabalho se torna mais fluido e preciso.

É assim que você consegue aplicar o data mining na sua empresa em diferentes áreas. Quer saber quais são as principais? Confira abaixo!

Marketing

Os dados coletados de pontos de vendas, SAC, monitoramento de redes sociais e programas de pontuação geram um perfil claro dos clientes. Com essa informação, fica mais fácil gerar estratégias e aproveitar as oportunidades de negócio.

Por exemplo, você identifica o melhor dia para fazer uma promoção, o momento adequado para oferecer certo produto ao consumidor e como aumentar a fidelização dos consumidores.

Por sua vez, as mídias sociais fornecem muitas informações, que geram insights sobre o comportamento e a demanda dos usuários. Ao mesmo tempo, você consegue saber quais variáveis são importantes para consolidar a reputação da marca e oferecer um atendimento personalizado.

Manufatura

A mineração de dados alinha planos de fornecimento à previsão de demandas e permite identificar problemas com mais rapidez. Assim, o responsável adianta a necessidade de manutenção e o desgaste dos ativos. Isso eleva o tempo de atividade, evita gastos desnecessários e mantém o cronograma da linha de produção.

Varejo

Os bancos de dados de clientes fornecem insights ocultos para aperfeiçoar o relacionamento com eles, projetar vendas e otimizar campanhas de marketing. Com modelos de dados precisos, as campanhas são otimizadas, com o objetivo de encontrar a oferta que mais impacta o cliente.

Instituições financeiras

Os algoritmos automatizados facilitam a visualização dos riscos de mercado e a detecção de fraudes. As obrigações de conformidade normativa também são geridas e o banco tem a chance de recomendar os melhores investimentos, a fim de potencializar o rendimento.

Fica claro que as aplicações do data mining são variadas. Para isso, é preciso escolher um sistema adequado, que atenda às demandas organizacionais e permita colocar a mineração em prática.

Como escolher um sistema de mineração de dados?

O data mining abrange uma análise aprofundada de um grande volume de dados. Por isso, além de contar com uma ferramenta apropriada, é preciso que ela tenha algumas características específicas. Ao mesmo tempo, a plataforma deve ser simples para extrair informações com rapidez.

Nesse contexto, quais características são essenciais para o sistema de mineração de dados? Confira as principais!

Robustez na coleta de dados

O sistema deve ser capaz de coletar e analisar os dados em grande quantidade. Lembre-se de que as informações serão extraídas de redes sociais e diversas outras fontes. Por isso, o volume é significativo. Mais além, a robustez também está relacionada à capacidade de fazer pesquisas em outros idiomas e diferentes tipos de canais.

Organização eficiente das informações

Os dados coletados precisam ser classificados a partir de um método. Cada técnica categoriza os itens de maneira diversa e os divide em duas ou mais classes. Basicamente, o objetivo é destacar se eles servem para fazer previsões ou descrições.

A plataforma de mineração de dados deve, portanto, ter um sistema de classificação personalizável e intuitivo. O objetivo é garantir que as necessidades sejam atendidas com facilidade de uso. Assim, você define assuntos diferentes para cada contexto, determina palavras-chave e classifica as postagens em positivas, negativas e neutras.

O sistema faz a classificação de forma automática, conforme as regras informadas. A análise indica quais são os principais autores do monitoramento, quem fala bem ou mal e qual a influência de cada um deles.

Clusterização

Esse método de organização da informação identifica similaridades entre os dados de diferentes grupos sem haver critérios predefinidos. Esse processo sinaliza padrões ou tendências que determinam o perfil de público, a fim de criar ações mais acertadas. Ao mesmo tempo, as relações e afinidades entre seguidores ajuda a orientar as atividades.

Mais além, a clusterização classifica os dados e os subdivide em outros setores. Assim, são obtidas informações ainda não rotuladas. Com isso, é agregado valor às informações isoladas — como geolocalização, idioma, gênero etc. — e ao texto mining — ou seja, a análise de textos similares com o mesmo conteúdo.

Cruzamento de dados

A ideia dessa funcionalidade é cruzar dados segmentados e de várias categorias para obter informações sobre o público e o mercado. Assim, o sistema compara sentimentos, temas, gêneros, canais e outros requisitos, inclusive as informações de concorrentes.

Facilidade de visualização das informações

A plataforma deve facilitar a visualização para oferecer uma análise adequada. É assim que você consegue relacioná-las e organizar os resultados. Para isso, é preciso contar com gráficos, segmentos, filtros e relatórios para ser possível entender o valor de cada lado. É o caso, por exemplo, de separar postagens por gênero, tema, idioma, sentimento, volume de interações etc.

Ao optar por um sistema que contemple todos esses recursos, você consegue fazer análises mais precisas e adequadas às respostas que procura. É assim que você estabelece um processo inteligente e que gera valor para o negócio.

Por que contratar uma consultoria especializada?

A tecnologia está em constante renovação — e com o data mining não é diferente. Trabalhar todos os aspectos pode ser um desafio, mas ele é facilitado com a ajuda de uma consultoria especializada. Isso acontece devido a diferentes fatores, inclusive o know-how.

Afinal, um profissional especializado é capaz de indicar como implementar a mineração de dados no seu negócio, de que maneira utilizar no dia a dia e como alcançar melhores resultados. Outros benefícios da consultoria são:

  • experiência, já que os profissionais participaram de diferentes projetos e identificam as estratégias mais adequadas para sua empresa;
  • redução de custos, porque você deixa de concentrar o serviço na sua companhia e não se preocupa com pagamento de colaboradores, manutenção de equipamentos etc.;
  • foco no core business, porque as rotinas são automatizadas e você usa os dados da mineração para traçar ações estratégicas;
  • facilidade de acesso, já que as informações estão disponíveis na nuvem e podem ser visualizadas a qualquer momento.

Como você pôde perceber, a mineração de dados é uma prática que reduz as incertezas e os problemas complexos do negócio por meio da criação de soluções simples e adequadas. Desse modo, você sabe o que precisa melhorar na sua empresa, identifica tendências e traça os rumos certos para o futuro.

É isso que você quer? Acesse o site da BelugaDB e conheça como usamos conhecimento de negócios e tecnologia para solucionar problemas a partir dos dados!

Beluga
Autor

No blog Beluga você encontra o melhor conteúdo sobre data science, machine learning e inteligência artificial para alavancar sua empresa através dos seus dados.

Escreva um comentário