Data Mining é o processo automatizado de classificação de grandes conjuntos de dados para identificar tendências e padrões e estabelecer relações
As organizações hoje estão reunindo volumes cada vez maiores de informações de todos os tipos de fontes, incluindo sites, aplicativos corporativos, mídias sociais, dispositivos móveis e, cada vez mais, a Internet das coisas (IoT).
A grande questão é: como você pode derivar o valor comercial real dessas informações? É aí que a mineração de dados pode contribuir de maneira significativa.
Mas o que é data mining?
A mineração de dados é o processo automatizado de classificação de grandes conjuntos de dados para identificar tendências e padrões e estabelecer relacionamentos, para resolver problemas de negócios ou gerar novas oportunidades por meio da análise dos dados
Não é apenas uma questão de analisar os dados para ver o que aconteceu no passado para poder agir de forma inteligente no presente. As ferramentas e técnicas de mineração de dados permitem prever o que vai acontecer no futuro e agir de acordo para aproveitar as tendências futuras.
O termo “mineração de dados” é usado de forma bastante ampla no setor de TI. Geralmente, aplica-se a uma variedade de atividades de processamento de dados em grande escala, como coleta, extração, armazenamento e análise de dados. Ele também pode abranger aplicativos e tecnologias de apoio à decisão, como inteligência artificial , aprendizado de máquina e business intelligence.
Onde podemos aplicar Data Mining?
A mineração de dados é usada em muitas áreas de negócios e pesquisa, incluindo desenvolvimento de produtos, vendas e marketing, genética e cibernética – para citar alguns. Se for usado da maneira correta, a mineração de dados combinada com a análise preditiva pode dar uma grande vantagem sobre os concorrentes que não estão usando essas ferramentas.
Derivando o valor comercial da mineração de dados
O valor real da mineração de dados vem da descoberta de gemas ocultas na forma de padrões e relacionamentos nos dados, que podem ser usados para fazer previsões que podem ter um impacto significativo nos negócios.
Por exemplo, se uma empresa determina que uma determinada campanha de marketing resultou em vendas extremamente altas de um modelo específico de um produto em certas partes do país, mas não em outras, ele pode reorientar a campanha no futuro para obter o máximo retorno.
Os benefícios da tecnologia podem variar dependendo do tipo de negócio e seus objetivos. Por exemplo, os gerentes de vendas e marketing no varejo podem coletar informações de clientes de maneiras diferentes para melhorar as taxas de conversão do que as da indústria de serviços financeiros ou de companhias aéreas.
Independentemente do setor, a mineração de dados aplicada aos padrões de vendas e ao comportamento do cliente no passado pode ser usada para criar modelos que prevejam vendas e comportamento futuros.
Há também o potencial de mineração de dados para ajudar a eliminar atividades que podem prejudicar as empresas. Por exemplo, você pode usar a mineração de dados para aprimorar a segurança do produto ou detectar atividades fraudulentas em transações de serviços financeiros e de seguros.
As aplicações da mineração de dados
A mineração de dados pode ser aplicada a uma variedade de aplicativos em praticamente todos os setores.
- Os varejistas podem implementar a mineração de dados para identificar melhor quais produtos as pessoas provavelmente comprarão com base em seus hábitos de compra anteriores ou quais produtos provavelmente venderão em determinadas épocas do ano. Isso pode ajudar os comerciantes a planejar inventários e armazenar layouts.
- Os bancos e outros provedores de serviços financeiros podem extrair dados relacionados às contas, transações e preferências de canal de seus clientes para melhor atender às suas necessidades. Eles também podem coletar dados analisados a partir de seus sites e interações de mídia social para ajudar a aumentar a fidelidade dos clientes existentes e atrair novos.
- As empresas de manufatura podem usar a mineração de dados para procurar padrões no processo de produção, para que possam identificar precisamente os gargalos e os métodos defeituosos e encontrar maneiras de aumentar a eficiência. Eles também podem aplicar o conhecimento da mineração de dados ao design de produtos e fazer ajustes com base no feedback das experiências do cliente.
- As instituições de ensino podem se beneficiar da mineração de dados, como a análise de conjuntos de dados para prever os futuros comportamentos de aprendizagem e o desempenho dos alunos, e depois usar esse conhecimento para melhorar os métodos de ensino ou os currículos.
- Os prestadores de cuidados de saúde podem extrair e analisar dados para determinar as melhores formas de prestar cuidados aos pacientes e reduzir custos. Com a ajuda da mineração de dados, eles podem prever quantos pacientes precisarão cuidar e que tipo de serviços esses pacientes precisarão. Nas ciências da vida, a mineração pode ser usada para coletar insights de dados biológicos massivos, para ajudar a desenvolver novos medicamentos e outros tratamentos.
- Em vários setores , incluindo assistência médica e varejo, você pode usar a mineração de dados para detectar fraudes e outros abusos – muito mais rapidamente do que com os métodos tradicionais para identificar essas atividades.
Os principais componentes da mineração de dados
O processo de mineração de dados inclui vários componentes distintos que atendem a diferentes necessidades:
- Pré-processando. Antes de poder aplicar algoritmos de mineração de dados, você precisa criar um conjunto de dados de destino. Uma fonte comum de dados é um data mart ou warehouse. Você precisa executar o pré-processamento para poder analisar os conjuntos de dados.
- Limpeza e preparação de dados. O conjunto de dados de destino deve ser limpo e preparado para remover “ruído”, endereçar valores ausentes, filtrar pontos de dados (para detecção de anomalias) para remover erros ou explorar mais, criar regras de segmentação e executar outras funções relacionadas à preparação de dados. .
- Aprendizagem de regras de associação (também conhecida como análise de cesta de mercado ). Essas ferramentas buscam relacionamentos entre variáveis em um conjunto de dados, como determinar quais produtos em uma loja são frequentemente comprados juntos.
- Clustering Esse recurso de mineração de dados é usado para descobrir grupos e estruturas em conjuntos de dados que são, de alguma forma, semelhantes entre si, sem usar estruturas conhecidas nos dados.
- Classificação. As ferramentas que executam a classificação generalizam estruturas conhecidas para aplicar a novos pontos de dados, como quando um aplicativo de email tenta classificar uma mensagem como email legítimo ou spam.
- Regressão. Essa técnica de mineração de dados é usada para prever um intervalo de valores numéricos, como vendas, valores de habitação, temperaturas ou preços, quando determinado um conjunto de dados específico.
- Summarização. Essa técnica fornece uma representação compacta de um conjunto de dados, incluindo visualização e geração de relatórios.
Dezenas de fornecedores fornecem ferramentas de software de mineração de dados, algumas oferecendo software proprietário e outras fornecendo produtos através de esforços de código aberto.
Entre os principais fornecedores que oferecem aplicativos proprietários de mineração de dados estão Angoss, Clarabridge, IBM, Microsoft, Open Text, Oracle, RapidMiner, SAS Institute e SAP.
As organizações que fornecem softwares e aplicativos de mineração de dados de código aberto incluem a Carrot2, a Knime, a Massive Online Analysis, a ML-Flex, a Orange, a UIMA e a Weka.
Os riscos e desafios da mineração de dados
A mineração de dados vem com sua parcela de riscos e desafios. Como acontece com qualquer tecnologia que envolva o uso de informações potencialmente confidenciais ou identificáveis pessoalmente, segurança e privacidade estão entre as maiores preocupações.
Em um nível fundamental, os dados que estão sendo extraídos precisam ser completos, precisos e confiáveis; afinal de contas, você está usando isso para tomar decisões de negócios significativas e, muitas vezes, para interagir com o público, reguladores, investidores e parceiros de negócios. Formas modernas de dados também requerem novos tipos de tecnologias, como reunir conjuntos de dados de uma variedade de ambientes de computação distribuída (também conhecido como big data integration ) e dados mais complexos, como imagens e vídeo, dados temporais e dados espaciais.
Obter os dados certos e juntá-los para que possam ser extraídos não é o fim do desafio para a TI. Os sistemas de nuvem, armazenamento e rede precisam ativar o alto desempenho das ferramentas de mineração de dados. E as informações resultantes da mineração de dados precisam ser apresentadas claramente à ampla gama de usuários esperados para agir e interpretá-la. Você precisará de pessoas com habilidades em ciência de dados e áreas relacionadas.
Do ponto de vista da privacidade , a ideia de informações sobre mineração que se relaciona com o modo como as pessoas se comportam, o que compram, os sites que visitam e assim por diante pode desencadear preocupações sobre empresas que coletam muita informação. Isso afeta não apenas sua implementação tecnológica, mas sua estratégia de negócios e perfil de risco.
Além da ética de rastrear indivíduos tão detalhadamente, há também requisitos legais sobre como os dados podem ser coletados, identificados para uma pessoa e compartilhados. A Lei de Portabilidade e Responsabilidade em Seguros de Saúde dos Estados Unidos (HIPAA) e a Diretiva Geral de Proteção de Dados da União Europeia (GDPR) estão entre as mais conhecidas.
Na mineração de dados, o próprio ato inicial de preparação, como agregar e depois racionalizar os dados, pode revelar informações ou padrões que possam comprometer a confidencialidade dos dados. Assim, é possível inadvertidamente entrar em conflito com preocupações éticas ou requisitos legais.
A mineração de dados também exige proteção de dados em todas as etapas, para garantir que os dados não sejam roubados, alterados ou acessados secretamente. As ferramentas de segurança incluem criptografia, controles de acesso e mecanismos de segurança de rede.
Mineração de dados é um diferenciador chave
Apesar desses desafios, a mineração de dados tornou-se um componente vital das estratégias de TI em muitas organizações que buscam obter valor de todas as informações que estão reunindo ou podem acessar. Essa unidade sem dúvida acelerará com os avanços contínuos em análise preditiva, inteligência artificial, aprendizado de máquina e outras tecnologias relacionadas.