Como a Mineração de Dados pode te ajudar a alcançar melhores resultados? Descubra aqui.

A proliferação da Tecnologia e Inovação vem sendo difundida e incorporada em praticamente todas as empresas. Diariamente as empresas acumulam um grande volume de dados em seus aplicativos, softwares e banco de dados. Mas não basta ter essa gama de informações, é preciso minera-las!

A mineração de dados, ou do inglês - data mining, surge justamente como uma solução para extrair desse grande volume de dados informações relevantes que auxiliarão as empresas na tomada de decisão mais assertivas.

A seguir, você irá aprender como a Mineração de Dados pode ser uma ferramenta muito útil  para sua empresa a partir dos seguintes tópicos:

• O que é Mineração de Dados?
• Quais as vantagens da Mineração de Dados para sua empresa?
• Quais ramos da indústria se beneficiam da mineração de dados?
• Case de Sucesso;
• Implementando a Mineração de Dados na sua empresa;
• Bônus: Mineração de dados e data driven: Como combinar os dois?

Boa leitura!

O que é Mineração de Dados?

Mineração de Dados surge como um processo analítico que trabalha com um grande volume de dados, sendo capaz de extrair informações e reconhecer padrões, além de detectar possíveis relações entre variáveis. Utilizando softwares e algoritmos é possível que a mineração de dados detecte novos subconjuntos de dados.

A Mineração de Dados combina e utiliza as técnicas de três áreas de tecnologia: Inteligência Artificial, Estatística e Machine Learning:

• A Inteligência Artificial envolve o uso de softwares que irão emular o comportamento humano como estratégia para soluções de problemas computacionais. Irá contribuir com softwares, modelagens e algoritmos para a identificação dos padrões que a Mineração de Dados está buscando. 
• A Estatística contribui para o estudo numérico das possíveis relações entre os dados. 
• O Machine Learning comporta a capacidade da máquina aprender sozinha a partir de grandes volumes de dados, por meio de algoritmos e big data. Vale ressaltar que ML é um subdomínio de conhecimento da Inteligência Artificial. 

Portanto, a Mineração de Dados envolve processamento, armazenamento, análise e coleta de dados. Também é conhecida como KDD (Knowledge Discovery in Databases), que apesar de apresentar algumas diferenças, alguns autores consideram sinônimos.

Quais as vantagens da Mineração de Dados para sua empresa?

A principal vantagem da Mineração de Dados é contribuir para estratégias que alavancaram resultados a curto ou a longo prazo. Analisar o presente para prever o futuro!

Dentre as inúmeras vantagens das técnicas, dando destaque ao reconhecimento de padrões,  podemos citar as seguintes:

• Reconhecer o perfil do cliente;
• Identificar padrões de compra;
• Detecção de tendências;
• Reduzir custos;
• Fazer previsão de tendências de mercado a curto ou longo prazo;
• Identificar cenários propícios a um resultado específico;
• Previsão de possíveis resultados.

Veja a seguir alguns ramos da Indústria que podem se beneficiar muito da mineração de dados.

Quais ramos da indústria se beneficiam da mineração de dados?

Marketing

É interessante para o Marketing descobrir informações relevantes do cliente, como: idade, gênero, classe social, gostos, preferências e etc. Pode ser de suma importância prever o comportamento do cliente, a fim de dirigir anúncios ou propagandas personalizadas para esse perfil.

Mercado Financeiro

No Mercado Financeiro, a mineração de dados pode contribuir para um estudo analítico das tendências de mercado, prevendo os preços das ações ou até mesmo se o cliente pagará ou não o empréstimo concedido, o que pode contribuir ou não para a concessão do crédito.

O filme “The Big Short” conta a história real de um investidor de Wall Street,  Michael Burry. Ele previu que o mercado de fundos imobiliários sofreria uma queda e apostou contra as ações dos fundos imobiliários. Muitos investidores desacreditaram de Michael e perderam bilhões de dólares. Michael estava correto na sua predição, e ele fez isso analiticamente. Imagina como seria muito mais rápido, concreto e eficiente prever isso com técnicas empíricas e comprovadas de Machine Learning e Mineração de Dados!

Comércio, varejo e e-commerce

No ramo de comércio, varejo e e-commerce, se a empresa consegue identificar o que um determinado cliente compra, a que dia da semana e a que horas do dia, ela pode traçar estratégias para oferecer a esse perfil descontos, propagandas personalizadas, indicar produtos relacionados a algum produto que o cliente está comprando, entre outros.

Medicina

Como um último exemplo, podemos citar no ramo da Medicina. A implementação de técnicas de Mineração de Dados contribui para diagnósticos mais precisos e também pode prever tratamentos mais eficientes. Além da identificação de possíveis riscos, redução de recursos, previsão de doenças em uma determinada região, prognosticar o período de  internação hospitalar, entre outros.

É indiscutível o quanto o mercado está cada vez mais competitivo. Empresas estão cada vez mais capacitando seus profissionais, criando uma equipe capaz de gerenciar e analisar dados de forma sistêmica e crescente. Empresas que optam por uma equipe ou um profissional especialista em Business Intelligence apresentam uma grande vantagem sobre a concorrência. De acordo com a Forbes, cerca de 80% das empresas utilizam as práticas estrategistas de BI.

Como você se sente quando percebe que Excel hoje é um pré-requisito para o mercado? Se você fica confuso com algumas funções ou formatações do Excel e não sabe transformar dados em informações realmente relevantes, não se preocupe!

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Case de Sucesso

Podemos citar como case de sucesso o caso da Multinacional Walmart. A rede varejista identificou, por meio de técnicas de mineração de dados, que existia uma grande relação envolvendo cerveja e fraldas. Frequentemente os dois itens eram comprados juntos.

Mas por que isso acontecia, dado que eram dois produtos completamente opostos? A Walmart analisou os dados e descobriu que eram itens comprados por homens, aos sábados, que ao comprar a fralda que é uma necessidade, acabavam comprando uma ‘cervejinha’ para aproveitar a viagem.

Estratégia: A rede mudou a disposição dos dois itens, deixando-os em prateleiras próximas.

Resultado: Aumento de 30% nas vendas de ambos os produtos.

Percebe o quão é importante trabalhar com dados para o sucesso dos seus negócios?

Implementando a Mineração de Dados na sua Empresa

Primeiramente, faça um estudo de caso da sua empresa e verifique onde será vantajoso aplicar a tecnologia. Onde você quer resultado? A seguir, listamos alguns cenários onde a técnica é extremamente útil:

• Análises preditivas: Prever tendências e comportamentos e propor soluções, mapeando probabilidades que te auxiliaram a garantir melhores resultados. Pode ser muito interessante para previsão de vendas e de compra. 
• Database marketing: Técnicas que segmenta e agrupa consumidores/clientes através da análise do perfil, comportamento, características. O que possibilita melhor exploração do público, oferta de serviços personalizados e descobrir novos nichos de mercado. 
• Análise de afinidade: Correlaciona dados. Contribui para insights em vendas. O famoso: “Outros clientes também compraram...” que acaba sendo um gatilho para você quando compra algo virtualmente. 
• Monitoramento de redes sociais: Auxilia a empresa a entender o comportamento humano de seus seguidores, auxilia na divulgação de seus produtos e serviços, além de contribuir para o estudo da concorrência.  

Após o estudo de caso, você precisa entender o processo da Mineração de Dados, como ele é na prática. Listamos a seguir:

1. Coleta dos dados: Por meio de ferramentas computacionais, o primeiro passo é reunir as informações, os dados. Se você trabalha com um grande volume de dados, garanta que seu software tenha uma capacidade de processamento de dados ágil e eficiente. É importante que o Analista de Dados ou especialista em BI tenha facilidade em trabalhar com os conjuntos de dados coletados. 
   
2. Classificação das informações: Redes Neurais, Árvore de Decisão e Métodos  Bayesianos são algumas das técnicas utilizadas para classificar os dados. 
   
3. Agrupamento de dados: Também conhecido como Clustering, é o conjunto de técnicas e algoritmos que agrupam dados de forma automatizada de acordo com graus de semelhanças.
   
4. Mineração dos dados: O algoritmo deve ser capaz de extrair dados, relações e reconhecer padrões relevantes, utilizando técnicas de Machine Learning, principalmente. 
   
5. Análise dos resultados: É possível traçar estratégias e decisões assertivas para sua empresa nessa  etapa. 

Softwares e Linguagens de programação mais usados para Mineração de Dados

Obviamente, é muito válido ter uma equipe ou um profissional no setor de Análise de Dados para implementar as técnicas de Mineração de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial. Mas existem alguns softwares, ferramentas e linguagens de programação que podem ser úteis na implementação. Alguns deles:

• Orange: Software de código aberto, apresenta ferramentas para análise de dados, machine learning e mineração de dados. A interface é intuitiva e permite a análise exploratória de dados, e não de codificação. 
• KNIME Analytics Platform: Integra as técnicas de Machine Learning e Mineração de dados por meio do conceito de pipelining modular. Muito útil para análises preditivas. 
• Python: É a linguagem de programação mais utilizada para se trabalhar com análise e manipulação de dados. Devido seus frameworks específicos para dados, rapidez e facilidade.
• R:Linguagem de programação orientada a objetos, frequentemente usada para aplicações estatísticas. R Se encaixa em âmbitos envolvendo manipulação, análise e visualização de dados.  
• Cloud Computing: A computação em nuvem vem sendo adotada por grandes e pequenas empresas cada vez mais. Cloud contribui para redução de custos com infraestrutura, além de contribuir na organização, agilidade e segurança de dados. É possível armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de forma sistemática. 

Bônus: Mineração de Dados e Data Driven: Como combinar os dois?

Data Driven é um tipo de cultura/gestão empresarial que utiliza os dados como elementos principais na tomada de decisão. Seu objetivo é validar planos de ação levando em consideração os dados produzidos.

Depois da leitura deste artigo, você é capaz de identificar a relevância de extrair informações relevantes dos dados com a Mineração de dados. Mas e quanto a parte analítica? É aí que entra o Data Driven! O objetivo é trabalhar com os dados de maneira inteligente e ágil, buscando insights significativos a partir de uma análise de dados precisa.

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