Não é exagero dizer que os dados são uma espécie de matéria-prima dos negócios. Afinal, é por meio do trabalho com eles que as empresas terão repertório e conhecimento para tomar decisões de mercado cada vez mais acertadas, com base em fontes confiáveis.
Nesse contexto, duas soluções se destacam: data warehouse e data mining. Enquanto uma se responsabiliza pelo armazenamento e a centralização, a outra descreve um processo no qual os dados são transformados em algo inteiramente novo.
Neste post, falaremos mais sobre o conceito, a diferença entre data warehouse e data mining e quais são os benefícios de cada uma das soluções. Boa leitura!
O que é data warehouse?
Pela sua tradução, o termo significaria, simplesmente, “armazém de dados”. Contudo, ele extrapola o conceito de mero banco de dados, uma vez que se trata de um grande repositório, em que informações de fontes diversas são armazenadas de maneira centralizada, em um único local.
Um profissional especializado consegue utilizar um data warehouse para armazenar, coletar, limpar e transformar dados de várias fontes. Não à toa, essa solução costuma ser utilizada como base para análises avançadas, como no uso de tecnologias de ciência de dados, como o big data e o business intelligence.
Como o data warehouse não é volátil (quando informações são apagadas após o uso), o data warehouse é capaz de registrar todas as alterações realizadas nos arquivos e novas entradas.
Esse enorme armazém é muito utilizado para apoiar as decisões das empresas e oferecer o acesso a dados históricos e atuais, o que é importante para fomentar análises avançadas.
Por meio do trabalho com os dados alocados no data warehouse, os gestores e profissionais especializados poderão gerar relatórios, descobrir insights para orientar suas decisões de negócio e até mesmo basear suas campanhas promocionais com base no que foi analisado no trabalho com essa solução digital.
Exemplo prático
Um exemplo prático: imagine uma empresa que comercialize roupas e calçados. Ela começa devagar, com apenas uma loja. Contudo, em alguns meses ela começa a expandir significativamente suas operações e se transforma em uma potência dentro do setor.
No começo, como o nível de atividade geral da empresa ainda estava reduzido, ela também não gerava tantos dados. Já quando a organização expandiu significativamente seu público, ela passou a gerar uma grande quantidade de dados, que eram oriundos de diversas fontes — histórico de vendas, cadastro dos clientes, informações de campanhas, entre outras.
Desse modo, grandes volumes de dados passaram a ser gerados a todo momento, criando diversos bancos de dados conforme a atividade digital da empresa crescia. Assim, ela passa a precisar de um data warehouse para reunir tudo o que foi gerado.
Ao contar com um data warehouse, ela passou a armazenar dados que podem ser transformados em conhecimento relevante, além de gerar relatórios para centrar as decisões, realizar diagnóstico e tomar decisões estratégicas e gerenciais.
Diferença em relação ao data lake
O data warehouse, apesar de ser uma solução que existe há mais de três décadas e que ganhe robustez a cada ano, geralmente só armazena dados limpos e organizados. O objetivo é que eles se tornem imediatamente disponíveis para a análise e o uso.
Nesse sentido, ele prevê o armazenamento de um conjunto de dados estruturados, o que facilita as etapas seguintes, começando pela descoberta de material útil para ser aplicado à gestão do negócio.
Já o data lake, outro conceito similar, tem essa capacidade de preparar e estruturar dados. Essa solução simplesmente guarda essas informações em estado bruto.
O que é data mining?
Já o data mining, que pode ser traduzido como “mineração de dados”, é um conceito que se relaciona à utilização de processos e técnicas para transformar uma massa de dados em informações úteis.
Nesse sentido, é como se o data mining “visitasse” o armazém de dados (o data warehouse) e pegasse pedacinhos de informação para analisá-los e transformá-los em insights relevantes para a empresa.
Você já se perguntou como as empresas conseguem “prever” o comportamento de clientes e lançar campanhas de marketing e produtos que satisfazem uma necessidade de mercado? Parte disso é pesquisa (como a aplicação de questionários e formulários), já outra parte é por meio do data mining.
O data mining trabalha buscando padrões consistentes, regras de associação e sequências temporais, por exemplo. Isso ajuda a empresa a traçar relações sistemáticas entre variáveis e identificar padrões de comportamento — como descobrir o que os clientes estão mais suscetíveis a comprar em uma determinada época do ano.
No processo de mineração de dados, o tratamento tem como objetivo a criação de parâmetros de interpretação. Isso é feito por meio de técnicas de recuperação, modelos estatísticos e, em alguns casos, inteligência artificial.
É bom lembrar que ao falarmos de “geração de dados” não estamos nos referindo unicamente a empresas que utilizam ferramentas caríssimas e modernas. Só o ato de ligar um notebook e pesquisar uma página na internet já é uma maneira de gerar dados.
Não à toa, quando pegamos um ano isolado, como 2020, descobrimos que 40 trilhões de gigabytes de dados foram gerados no mundo todo. Nesse sentido, algumas empresas aproveitam isso para criar estratégias em cima da sua atividade digital.
Há uma infinidade de abordagens que tornam a mineração de dados uma alternativa para otimizar os processos da sua empresa. Afinal, esse trabalho pode ter motivações externas (a satisfação dos clientes) e internas (a criação e implementação de procedimentos mais eficientes).
Isso porque o objetivo da mineração de dados é gerar decisões melhores. Contudo, o escopo é grande: pode ser em relação a estratégias de marketing, detecção e combate a fraudes ou até mesmo à melhoria das estratégias de negócio. Trata-se, portanto, de uma grande vantagem competitiva.
Diferenças em relação ao big data
Outro conceito que também envolve o termo “data” (o termo em inglês para “dados”) é o big data. Para que você tire definitivamente as suas dúvidas em relação a essas variações, vale a pena diferenciá-lo também.
Enquanto o data warehouse é um enorme repositório para que os dados digitais sejam alocados, o big data pode ser definido como a própria quantidade de dados que são gerados todos os dias em uma infraestrutura tecnológica.
Já o data mining, como o próprio nome sugere, representa a mineração dos dados. Isso porque eles nem sempre representam conhecimento relevante para o negócio por si só — por isso, a empresa precisa de ferramentas de data mining para transformar aquela massa em informação útil e concreta.
É no data warehouse que é alocado um agrupamento de dados de diversas fontes e de forma inteligente. Um bom exemplo é as informações corporativas que podem ser usadas em conjunto das soluções de business intelligence e big data para traçar padrões por meio do comportamento dos consumidores.
Falando sobre big data e data mining, enquanto o primeiro é a massa de dados gerados e que precisam de uma análise para virar informação concreta, o segundo é uma forma efetiva de tratar os dados e transformá-los nessa informação concreta.
Quais são as diferenças entre Data Warehouse e Data Mining?
Para que não fique nenhuma dúvida em relação aos conceitos, vamos citar as diferenças sobre três quesitos distintos: objetivo, uso e tecnologia, com alguns exemplos ilustrativos.
Objetivo
Basicamente, o data warehouse armazena dados, enquanto o data mining é representado por tecnologias que buscam transformar os dados de uma organização em conhecimento relevante para o negócio.
Uso
Toda empresa que utiliza a internet para as suas operações gera dados em seus sistemas. Isso vale até mesmo para pequenos negócios e órgãos governamentais.
Por isso, enquanto o data warehouse serve como um repositório, o data mining mergulha nesse repositório para traçar padrões e gerar insights.
Tecnologia
Alguns exemplos de data warehouse são o Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift e o Oracle ADW. Já o data mining pode ser representado por diversas tecnologias, como ERPs, CRMs e ferramentas de data science que tenham o objetivo de converter dados em conhecimento.
Assim, enquanto o conceito de data warehouse está mais ligado a uma tecnologia específica, o data mining se relaciona a um método de processamento.
Como as empresas podem usar essas tecnologias?
Como vimos no texto, qualquer empresa gera dados, independentemente do seu porte e do seu ramo. Por isso, cada uma delas pode buscar uma solução que caiba em seu orçamento e proporcione o aproveitamento da massa de informação em potencial, gerada pelas atividades digitais diárias.
Uma dica interessante é entrar em contato com parceiros especializados, tanto para obter o “armazém de dados” como para trabalhar com uma ferramenta que converta seu histórico digital em conhecimento útil para o negócio.
Para isso, existem empresas e profissionais que trabalham com big data management, por exemplo, e parceiros para transformar a cultura de uma empresa para que ela adote uma mentalidade de trabalho voltada ao trabalho com dados — conhecida como data driven.
Como você viu no artigo, data warehouse e data mining são conceitos diferentes, embora possam trabalhar em comum para uma gestão orientada a dados. Com a quantidade de informação em potencial que é gerada a cada dia, em qualquer negócio, seria um desperdício não aproveitá-la a seu favor.
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