Data Mining: o que é e por que é tão importante? Entenda! - Suntech | Grupo Verint
Data Mining: o que é e por que é tão importante? Entenda!
A transformação digital e a avalanche de informações geradas a cada segundo trouxeram novos desafios às organizações, que precisam lidar diariamente com um elevado volume de dados provenientes de diferentes fontes e formatos. Diante dessa realidade, é importante saber como examinar e compreender esses dados para aproveitá-los a favor do negócio.
Transformar grandes quantidades de dados brutos e aparentemente sem valor em informações relevantes parece ser uma tarefa complexa, porém abordagens como o Data Mining, tem tornado esse processo um tanto quanto mais fácil e eficiente.
A seguir, você saberá mais sobre o Data Mining, que faz uso de um conjunto de ferramentas e técnicas computacionais capazes de extrair informações estratégicas a partir de dados, colaborando na obtenção de conhecimento para a tomada de decisões mais assertivas. Boa leitura!
Data Mining é um termo em inglês que significa literalmente "mineração de dados", e tem origem na década de 90. Trata-se de um processo semelhante ao trabalho do garimpeiro, que busca extrair pedras preciosas em um determinado local, por isso, o nome "mineração".
Os dados analisados e processados podem ser de diferentes naturezas, não importando a forma de coleta, nem formato ou origem. Estima-se que em 2020, o mundo terá aproximadamente 44 zettabytes de informações digitais disponíveis.
O Data Mining é um processo voltado para a ação de "extrair" informações valiosas a partir de dados brutos. Dessa forma, torna-se possível tratar dados sob diferentes perspectivas para prever resultados, sugerir tendências, desvendar particularidades e obter insights, de maneira automática e inteligente. A mineração de dados pode ser usada para diversas tarefas, tais como: classificação, clusterização, sumarização, descrição, estimação, dentre outras. As tarefas são estabelecidas de acordo com o tipo de análise que se deseja fazer, e uma vez determinada a tarefa, é estabelecida a técnica a ser aplicada e a ferramenta que será utilizada.
A atuação do Data Mining fundamenta-se principalmente em três áreas:
Estatística: utiliza das teorias probabilísticaspara explicar a frequência da ocorrência de eventos,
Inteligência artificial: desenvolve mecanismos que possam simular o raciocínio dos seres vivos, ou seja, desenvolver algoritmos que permitam que os sistemas computacionais "pensem" como os seres vivos, criando análises, raciocinando, compreendendo, e obtendo respostas para diferentes situações;
Aprendizado de máquina (em inglês: Machine Learning): é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos e a partir de tais modelos, aprende com os dados para identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Quais são os seus principais componentes?
Um sistema baseado em Data Mining é formado por componentes diferentes que suprem necessidades específicas. Os seus componentes básicos incluem banco de dados, algoritmos de mineração de dados e visualizador de conteúdo (visualizador de dados). Existem várias abordagens algorítmicas e entre as mais usadas, estão:
São estruturas computacionais que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
Algoritmos que realizam análises, testando automaticamente os valores dos dados, a fim de detectar aqueles que mais estão relacionados com os itens de saída escolhidos para o exame. Esses valores são chamados de "fatores explicativos" ou "regras" sobre o dado.
Algoritmos que detectam tendências ou "regras" sobre um determinado dado.
Quais são as aplicações do Data Mining?
Em uma época em que o volume de informação parece cada vez maior, a descoberta de conhecimento e a extração de padrões úteis e relevantes de dados são fundamentais para a conquista de diferenciais e entrega de valor em diversos segmentos de negócio.
Uma área que envolve a coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados chama-se Big Data. O Data Mining é, na verdade, um subconjunto do universo do Big Data. Ele tem como foco a aplicação de técnicas que favorecem a análise e extração de conhecimento em bases de dados como pontos de partida.
As aplicações de mineração de dados podem ser classificadas de acordo com as atividades que se desejam resolver. Elas estão associadas aos componentes e envolvem:
a descoberta de associações (como determinar quais produtos são geralmente comprados juntos em uma loja);
a classificação (por exemplo, um aplicativo classifica uma mensagem como spam ou e-mail ilegítimo);
a regressão (como a definição do limite do cartão de crédito para cada cliente em determinada instituição financeira);
o agrupamento (como agrupar indivíduos que apresentam comportamentos semelhantes);
a sumarização (por exemplo, o perfil típico de determinado cliente é do sexo masculino, assinante da revista Z, com nível superior).
Outras aplicações envolvem:
a detecção de desvios: a identificação de registros que não estão em conformidade com as normas vigentes (registros atípicos);
a descoberta de sequências: uma extensão da descoberta de associações, buscando a identificação de itens frequentes em um período específico (por exemplo, descobrir a ordem em que uma determinada mercadoria é comprada ao longo do tempo);
a previsão de séries temporais: como o volume de vendas diárias de um item durante um mês.
Contar com a ajuda do Data Mining é importante para toda instituição que deseja fazer uma gestão mais eficiente de seus recursos e tomar decisões acertadas, embasadas por números e fatos. Os bancos de dados que até há poucos anos armazenavam dados e alcançavam um volume em torno dos gigabytes, atualmente alcançam volumes em torno do terabytes e petabytes.
Processar e gerenciar corretamente a quantidade elevada de dados é fundamental para que se obtenha um maior embasamento para a tomada de ação e resultados superiores. A partir de um análise eficaz de dados, é possível desenvolver e efetivar estratégias, procedimentos e práticas. O enriquecimento dos dados elimina inconsistências, dando maior valor aos dados recolhidos.
A mineração de dados possibilita separar o que é relevante do que é ruído, visualizar uma situação como um todo, realizar previsões e antecipar cenários, detectar fraudes e inconsistências, trazendo avanços na qualidade das análises e processos.
A utilização de sistemas de alta capacidade de processamento de dados como os baseados em Data Mining, constitui um diferencial para as organizações modernas, as quais podem aproveitar ao máximo o potencial das informações, ampliando a sua capacidade analítica para ir mais longe.
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