A Era da Tecnologia faz com que praticamente todos nós tenhamos interações em ambientes digitais, gerando uma enorme quantidade de dados pessoais e empresariais. Nesse mar de inputs, é fundamental que alguém trabalhe vasculhando valores atrás de algum significado ou contexto que transforme a combinação de dados brutos em informação. Esse é o papel da mineração de dados.
Você já deve ter ouvido falar que os dados são, hoje, o ativo mais valioso de uma corporação. Mas a verdade é que eles são apenas a porta de entrada para o que, de fato, agrega valor. Sem a habilidade de usar essas pequenas peças soltas para elaborar quebra-cabeças inteiros, elas praticamente não geram impacto.
Quer saber mais sobre esse assunto? Então, continue a leitura e aproveite!
O que é e para que serve a mineração de dados?
Você pode facilmente assimilar o que é mineração de dados a partir do exemplo simples que acabamos de utilizar. Imagine que, no mundo da tecnologia, novas peças de quebra-cabeças estão sendo geradas o tempo todo. Porém, elas vão todas para um mesmo recipiente, sendo misturadas a milhares de outras peças.
O que a mineração de dados faz é justamente buscar peça por peça, analisar e agrupá-las de modo que possam fazer algum sentido. Ao final do processo, alguma imagem coerente precisa ser montada, ou os dados serão apenas peças soltas.
É assim que as empresas têm a oportunidade de fazer a sua gestão de dados, gerando insights por meio da combinação de dados, que podem apontar uma série de informações valiosas, como:
- tendências de mercado;
- padrões de comportamento do consumidor;
- probabilidade de falhas nos processos internos;
- projeção do perfil comportamental dos colaboradores etc.
Quais são as 4 principais etapas da mineração de dados?
Você deve imaginar que o “mar de dados” existente hoje beira o infinito, não é? Não é à toa que essa área é chamada de “Big Data”. Afinal, o campo reúne uma quantidade absurda de elementos que podem ser transformados em informação.
Por isso, a mineração de dados é dividida em etapas bem-definidas que ajudam a organizar e extrair as informações mais consistentes possíveis desse banco de dados global. Veja só!
1. Determinação do objetivo
O primeiro passo para preparar a mineração de dados é definir o objetivo que se pretende alcançar. Basicamente, é necessário ter em mente quais informações devem ser extraídas que realmente contribuirão com a estratégia do negócio.
A empresa está buscando solucionar um problema pontual? Ela quer desbravar um novo nicho de mercado? O foco é aprimorar as decisões que afetam o ambiente interno? A ideia é expandir o mercado de atuação e conquistar outro tipo de cliente? Isso tudo precisa ser definido antes de iniciar o trabalho.
2. Eliminação das redundâncias
Dentro da disponibilidade de dados, muitos deles são repetidos ou acabam reafirmando conclusões já existentes. Nesse caso, eles podem atrapalhar as conclusões das análises ou, no máximo, reiterar eventuais descobertas. Uma ideia interessante é separar esses dados, conferir as suas fontes e excluir aqueles duplicados, que possam afetar as análises posteriores.
Também é interessante determinar parâmetros para a mineração de dado que realmente possibilitem reunir informações úteis para aquele objetivo definido na etapa anterior. Tudo o que não está diretamente relacionado a ele pode ser descartado, a fim de não prejudicar o foco das avaliações.
3. Limpeza dos dados
Uma segunda etapa de triagem é fundamental para qualificar os dados que serão analisados e, consequentemente, as informações extraídas deles. Nela, os mineradores devem excluir todos os elementos com falha, erros, duplicados ou desalinhados aos parâmetros estabelecidos.
Essa fase é essencial para garantir que a mineração seja mais objetiva e eficiente, considerando apenas entradas alinhadas com os insights que o negócio está buscando. Se a empresa quer entrar no universo B2B, por exemplo, considerar dados de consumidores pessoa física só vai desviar seus resultados.
4. Mineração dos dados
A quarta e última etapa é a mais definitiva entre todas. Ela é responsável por, finalmente, analisar todos os dados que restaram e identificar padrões ou correlações entre eles. Nesse caso, os mineradores podem trabalhar sobre hipóteses ou de maneira livre, mas sempre considerando as metas definidas pela empresa.
Vale lembrar que não basta apenas chegar a alguns insights com a mineração de dados. É preciso comprovar a sua consistência com a reincidência dos dados apresentados e com o respeito à parametrização estipulada nas fases anteriores.
Como usar a mineração de dados?
A mineração de dados pode ser aplicada a, basicamente, qualquer objetivo de um negócio. Além disso, é um ótimo instrumento para tomadas de decisão mais acertadas em vários departamentos da empresa. A seguir elencamos alguns exemplos.
Comércio
Você já quis entender melhor o comportamento de compra do seu consumidor? E se alguém dissesse a você que é possível prever as preferências de consumo do seu público apenas pelo padrão das últimas compras? É claro que existe uma combinação importante de mineração e estatística nisso, mas, sim, o comércio pode se beneficiar desse tipo de análise e estipular estratégias bem mais pontuais a partir dela.
Processos
Empresas que enfrentam problemas internos — como excesso de retrabalho, desperdício e até baixa produtividade — podem estar apenas sendo ineficientes em seus processos. A mineração de dados pode ajudar a identificar quais são os pontos específicos que estão afetando negativamente o desempenho do negócio e quais padrões de comportamento estão perpetuando a lentidão processual.
Recursos humanos
O RH pode se beneficiar largamente do uso de mineração de dados em combinação com a inteligência artificial para:
- identificar quais são os melhores candidatos em um processo seletivo;
- descobrir quais colaboradores têm o melhor perfil comportamental para um determinado cargo;
- prever quais ações podem promover a motivação do time e melhorar o clima organizacional.
Financeiro
A mineração de dados também é um ótimo recurso para negócios que têm uma política de crédito ao consumidor. Ela ajuda a identificar quais são os perfis mais seguros de clientes para fornecer crédito e quais são aqueles com chances elevadas de uma eventual inadimplência. Com isso, o negócio pode aumentar suas chances de fechar bons negócios sem colocar seu fluxo de caixa em risco.
Qual a diferença entre Big Data e mineração de dados?
O conceito de Big Data consiste na grande reunião de dados não estruturados, constantemente produzidos no mundo todo. Funciona como um grande banco que agrega todas essas peças soltas, que ficam disponíveis para serem tratadas e organizadas a partir uma variada quantidade de técnicas, sempre com a finalidade de torná-las produtivas.
Imagine o Big Data como uma biblioteca bem volumosa de livros, cujos itens estão todos desordenados, mas disponíveis para quem quiser consultá-los. A partir disso, o bibliotecário (ou minerador) pode fazer a sua organização a partir da mineração de dados complexos ou optar por abordagens mais simples.
É como se o bibliotecário pudesse usar um método de catalogação específico para ordenar todos os livros de um acervo ou, então, separasse os livros por categorias menores e depois abordasse cada um dos seus gêneros literários. A mineração de dados geralmente trabalha com grupos menores e parametrizados, que foram reduzidos para responder a questões bem mais simples e específicas.
Agora você já sabe quais são os passos iniciais para entender como fazer mineração de dados. Pode aproveitar essas informações para utilizar esse recurso tão valioso a favor das decisões futuras do seu negócio. Aproveite as dicas e busque ajude especializada para otimizar seus resultados.
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