Data mining?

Esta técnica utiliza algoritmos específicos, análise estatística, inteligência artificial e sistemas de banco de dados. O objetivo é extrair informações de grandes conjuntos de dados e convertê-los em uma estrutura compreensível para uso futuro.

As grandes empresas orientadas a dados consideram útil a prática de mineração de dados e as suas ferramentas para lhes ajudar a minerar.

A maior vantagem estratégica vem da análise de dados feitas de todas as maneiras possíveis.

A mineração de dados é um processo automatizado de classificação de uma quantidade bem grande de dados para realizar e identificar tendências e padrões. Pesquisas indicam que as grandes empresas geram mais ou menos 2,5 quintilhões de bytes por dia (fonte: https://www.ibm.com/downloads/cas/XKBEABLN), e mesmo assim as atividades de mineração de dados continuará a desempenhar um papel cada vez mais importante conforme as empresas suas operações no futuro.

No entanto, como todas as atividades relacionadas a dados, o valor das operações de mineração de dados está diretamente ligado à qualidade e à variedade de dados disponíveis para mineração. E para trabalhar com os dados mais recentes, mais limpos e adequadamente formatados, as empresas precisam de maneiras de agregar dados de fontes e estruturas diferentes em um único local de maneira eficaz, eficiente e segura para extraí-los.

Benefícios da mineração de dados

A mineração é muito abrangente quando o assunto é coletar, extrair, armazenar e analisar dados para insights ou para alguma inteligência. É como a mineração de minerais, escavar muitas camadas de materiais para achar algo de muito valor. Muitas empresas estão confiando na mineração de dados para reunir inteligência para usar em praticamente tudo, desde aplicativos a suporte de decisões que irão potencializar os algoritmos de inteligência artificial a machine learning para o desenvolvimento de produtos, estratégias de marketing e modelagem financeira.

A mineração de dados nada mais é que uma modelagem estatística que pode ser aplicada por regressões lineares ou logísticas e também combinada com a análise preditiva que pode revelar uma série de tendências, anomalias e demais percepções ocultas que auxiliam as empresas a melhorar seus negócios.

Como a mineração de dados pode ser usada em alguns tipos de negócios:

  • Finanças: utiliza insights para criar modelos de risco precisos para empréstimos, fusões, aquisições e descoberta de atividades fraudulentas.
  • Operações: colete, processe e analise de grandes volumes de dados de por exemplo: aplicativos, redes e infraestrutura para achar insights sobre a segurança do sistema de TI e até desempenho da rede.
  • Marketing: tendências e previsão de comportamento para desenvolver personas de comprador mais precisas e reais, criação de campanhas mais focadas que ajudarão a aumentar o engajamento e promover novos produtos ou serviços.
  • Recursos humanos: Dados e aplicativos de empregos podem fornecer uma visão abrangente de candidatos, identificação da melhor concorrência para cada função aberta utilizando a análise de dados para avaliar por exemplo, experiências, habilidades, cargos e etc.

Ferramentas

Como as empresas têm tomado decisões baseada em dados, isso gera uma demanda por ferramentas de mineração de dados, tais elas como:

  • IBM Cognos
  • Oracle Data Mining
  • RapidMiner
  • SAP Business Objects
  • Orange
  • Knime
  • Sisense
  • Apache Mahout

Desafios

A mineração tem muitos benefícios mas ela também apresenta muitos desafios, trabalhar com um enorme volume de dados tem uma preocupação em relação a qualidade e precisão dos dados, escalabilidade e investimentos em softwares, hardwares e servidores.

Baixa qualidade de dados, dados incompletos, imprecisos e até duplicados, podem até gerar valores negativos aos insights obtidos. A combinação de dados de diferentes fontes tem como desafio padronizar a padronização, já que “dados ricos” podem ter diversas formas como: dados de geolocalização, mídia social, multimídia e muitos outros.

Grande volume de dados para as atividades de mineração profunda que dizer que os algoritmos de mineração de dados precisam ser eficientes e escalonáveis. Os modelos de dados devem ser atualizáveis para acomodar novas fontes de dados e para aumentar a velocidade dos dados.

Tamanho de bancos de dados x distribuição dos dados: atividades de mineração devem ocorrer em paralelo, com algoritmos de mineração analisando conjuntos menores a serem recombinados.

Em relação ao custo da mineração de dados podem chegar facilmente a milhares de reais ou até dólares.

Publicado também em portal iMasters


Nana Raythz

Data Scientist at Postmetria | Software engineer and physics student, focused on data science, artificial intelligence, DevOps and Scrum/Agile methodologies, columnist for imaster magazine, volunteer teacher, representative of ABRACD (Brazilian Association of Data Science | Associação Brasileira de Ciência de Dados) co-founder of the PyData and Linux for All communities and founder of the first technology-savvy event in Brazil, Tech&&Beer.

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