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Você conhece um matemático londrino, especializado em ciência de dados, chamado Clive Humby? Ele disse uma vez que “os dados são o novo petróleo”.
Essa frase ficou famosa no mercado porque representa bem o fato de que as empresas que souberem usar os dados ao seu favor tendem a lucrar e prosperar com isso.
Decisões do gestor de uma empresa têm o potencial de afetar várias famílias e até a economia de uma região. Uma vez minerados, os dados disponibilizados trarão compreensão do que se passa dentro e fora da sua empresa, para decisões com base em conhecimento.
Portanto, a mineração de dados é responsável por extrair dados de diversas fontes disponíveis, para que possam ser transformadas em informações valiosas, para a tomada de decisão empresarial.
Quer saber mais sobre a mineração de dados? Continue a leitura para entender por que a mineração de dados é um conhecimento tão relevante!
A mineração de dados é a ação de extrair conhecimento de uma grande quantidade de dados. Assim como a mineração de rochas ou lama em busca de pedras preciosas ou minério, a mineração de dados deseja extrair o que há de precioso (conhecimento) das fontes de dados disponíveis que tem para minerar.
Assim como o minerador, o cientista de dados pode utilizar várias ferramentas, como:
Depois do Big Data, as possibilidades de fontes onde minerar dados são diversas, como redes sociais, sistemas transacionais, websites e até mesmo de outros bancos de dados.
A decisão de quando começar e quando terminar uma mineração de dados tem a ver com a necessidade em obter conhecimento em busca de respostas para um problema ou para descobrir novas informações.
A mineração de dados tem poder para diferenciar e dar competitividade a um negócio, potencializando processos, diminuindo custos e aumentando os lucros, a partir de análises estratégicas possíveis de serem feitas após a mineração.
Aqui, iremos falar de 6 técnicas de Mineração de Dados para extrair conhecimento dos dados de uma empresa. Podemos dividir essas 6 possibilidades em dois grandes grupos de análise: a análise preditiva e a análise descritiva. Entenda mais sobre elas agora!
Na mineração de dados, a análise preditiva usa valores conhecidos para predizer um valor desconhecido ou futuro. Um exemplo é quando se utiliza a análise preditiva para autorizar um novo limite no cartão de crédito de um cliente.
Para autorizar ou não esse limite, a análise se baseia em atributos conhecidos dessa pessoa, como a sua idade, a sua renda, o uso do seu cartão de débito e por aí vai. Destacamos 3 técnicas da análise preditiva:
1- Técnica da classificação - esta técnica recupera informações relevantes sobre os dados e classifica os itens em classes. Um exemplo de aplicação dessa técnica é conseguir classificar, a partir da recuperação de dados, uma cobra como venenosa ou não.
2- Técnica da regressão - esta técnica é utilizada para analisar o relacionamento entre variáveis. A partir desse relacionamento, ela faz a previsão de um valor (não de uma classe). Um exemplo de aplicação dessa técnica é conseguir prever a quantidade de vendas de um novo produto com base nos gastos com propaganda para divulgá-lo.
3- Técnica da detecção de desvios - esta técnica observa dados que não correspondem a um comportamento esperado. Um exemplo de aplicação dessa técnica é conseguir detectar, a partir de um comportamento não esperado, fraudes em um cartão de crédito ou fraudes na gestão de contratos de uma companhia.
Na mineração de dados, a análise descritiva encontra padrões que descrevem os dados de forma compreensível. Um exemplo é quando se utiliza a análise descritiva para compreender padrões de produtos que são comprados juntos, como o pão e a manteiga.
Também destacamos 3 técnicas da análise descritiva:
1- Técnica da clusterização - esta técnica é utilizada para identificar dados semelhantes entre si. Um exemplo de aplicação dessa técnica é poder segmentar o seu público para fazer campanhas específicas para um subgrupo de clientes que se interessam por um mesmo tipo de produto.
2- Técnica das regras de associação - esta técnica é utilizada para fazer a associação entre dois ou mais itens e descobrir padrões ocultos. Um exemplo de aplicação dessa técnica é fazer cestas promocionais de mercado com produtos que os clientes geralmente compram juntos, como o vinho e o queijo.
3- Técnica dos padrões sequenciais - esta técnica é utilizada para descobrir padrões de sequência nos dados em um determinado período. Um exemplo de aplicação dessa técnica é realizar rotas de turismo sabendo que os turistas que vão ao Pão de Açúcar, visitam depois, em sequência, o Cristo Redentor.
Nós podemos auxiliar a sua empresa a minerar dados. Como já falamos, a integração de dados é uma ferramenta poderosa para a mineração.
O BigViewer é uma solução ao alcance de toda a sua organização, independentemente de tamanho ou setor, para garantir acesso centralizado e em tempo real aos dados do seu negócio.
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Você ainda convive com dificuldades em integrar os diversos sistemas da sua empresa, ou em consolidar dados dispersos em setores diferentes? Essa realidade pode ficar no passado.
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