Se você está antenado nas novas tendências de negócios vinculados à tecnologia, já deve ter escutado falar a respeito do data mining (ou mineração de dados, em português). E, se você ainda não ouviu falar, está na hora de conhecer uma nova forma de preparar estratégias para o seu negócio!
O data mining está cada vez mais comum na gestão de negócios e empreendimentos no geral, e, basicamente, ele veio para facilitar os processos de trabalho e diminuir riscos na tomada de decisões.
Afinal, o que é data mining?
Basicamente, o data mining nada mais é do que o processo de mineração de dados para ser usado em identificação de padrões, correlações ou anomalias dentro de uma base de dados muito grande – isso permite uma análise mais aprofundada de oportunidades, testes de hipóteses e solução de problemas.
O nome, mineração de dados, vem da ideia de mineração de minerais no solo. Isso porque, quando há a exploração de uma mina de ouro, por exemplo, é sabido que há pouca quantidade de ouro em relação a todos os tipos de rocha presentes na mina. E é a mineração que permite identificar o metal em si. Da mesma maneira, é com o data mining que você poderá extrair as informações que realmente são relevantes para o seu negócio.
É na mineração de dados que as ações e decisões do seu negócio poderão se basear, visto que os dados processados dão respostas baseadas em fatos e geram insights para melhorar uma determinada situação ou indicadores. Isso, na prática, ajuda na hora de calcular investimentos, na hora de mudar alguma estratégia ou de motivar ações para resolver um problema.
Trata-se de uma maneira de analisar dados com mais precisão e menos gargalos para preparar bases e tratar dados, ganhando tempo para investir nas análises e nos insights em si.
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Como é feito o data mining?
Como dito anteriormente, o data mining é um processo para analisar uma grande quantidade de dados. Mas como isso é feito? Para conseguir processar esses dados, é necessário preparar algoritmos aplicados em inteligência artificial e machine learning.
No caso, o data mining precisa dessas ferramentas para minerar os dados em si, pois é uma atividade para reduzir tempo e esforço para trazer a análise dos dados. Para isso, é necessário ter profissionais competentes que tenham conhecimento nessas tecnologias para saber como montar algoritmos e fazer a curadoria do aprendizado da máquina.
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Etapas do data mining para aplicar no seu negócio
Agora que você está familiarizado com o conceito de mineração de dados, descubra como pode aplicá-lo à sua empresa:
Entender o objetivo do data mining
O primeiro passo para começar a pensar em aplicar o data mining no seu negócio é entender exatamente qual será o objetivo desse processo, porque ele será relevante e como essa tecnologia está alinhada com os objetivos e a estratégia da própria empresa. O ideal é ter metas e indicadores para você se basear nesse processo.
Por exemplo, você quer aumentar o número de clientes que compram um determinado produto. Para isso, é preciso entender qual é a experiência dos clientes que compraram esse produto – por meio de conversas em um chat, perfis dos clientes, comentários nas redes sociais, engajamento nas plataformas, etc.
Selecionar os dados
A segunda etapa para seguir com o data mining é de fato quais dados serão necessários para a análise. No cenário proposto anteriormente, os dados relevantes são as conversas, comentários e perfis dos clientes (média de idade, localidade, etc.), por exemplo. Com os dados delimitados, o data mining vai conseguir extrair as informações que são realmente relevantes.
Minerar os dados
Depois da etapa anterior, o profissional responsável passa os dados extraídos para as técnicas de mineração: isso vai ajudar na identificação de padrões e problemas.
Nessa fase, os profissionais dedicados poderão escolher qual o melhor padrão para a visualização dos modelos de dados (por clusterização, ou seja, por agrupamento de dados; pela visualização em gráficos; por árvores de decisões, para entender a jornada do cliente; ou por redes neurais, nos casos para modelar as relações entre os dados de input e output).
Analisar os dados
Com esses dados minerados em mãos, é só partir para a análise dos resultados. Gráficos e painéis, por exemplo, costumam ser a melhor forma de visualizar os dados minerados, a fim de despertar insights em quem os analisa.
Correlacionando os dados com os objetivos iniciais, os insights são gerados, compartilhados e debatidos, até se tornarem planos de ações.
Data mining pode ser aplicado em várias empresas
O processo de data mining é bastante útil nas mais diversas áreas de atuação das empresas. Isso faz com que as organizações procurem mais profissionais do setor de tecnologia, como os formados em análise e desenvolvimento de sistemas, por exemplo.
Nos processos internos da empresa, a aplicação do data mining é extremamente útil. No caso, a gestão de empresas para melhorar resultados estratégicos e marketing, por exemplo, é uma ótima área para se aplicar a mineração de dados.
Além disso, a área da segurança, principalmente da administração pública, também pode se beneficiar de data mining para se basear nas tomadas de decisões para combater crimes de forma mais eficiente. Da mesma maneira, a área da saúde pode ser bastante beneficiada na hora de correlacionar sintomas e históricos de pacientes com determinado diagnóstico.
