Data mining: o que é, como funciona e aplicações

Data mining, ou mineração de dados, é uma prática que ganha cada vez mais relevância no mundo dos negócios. De fato, com o processo de transformação digital, essa abordagem tornou-se essencial para as empresas que desejam monetizar dados e se tornar mais competitivas.

Seu surgimento é uma resposta às necessidades das organizações modernas, consideravelmente mais complexas e que possuem forte dependência de dados.

Dessa necessidade, surgiu o Big Data. Em suma, trata-se de uma enorme quantidade de dados que empresas precisam verificar e analisar quando desejam encontrar informações úteis para seus negócios.

Continue a leitura para saber mais sobre o data mining, sua aplicação e como ele pode ajudar a impulsionar os negócios de sua empresa!

O que é data mining?

Data mining, ou mineração de dados, é um processo que converte uma grande quantidade de dados brutos em informações úteis para os negócios que não são imediatamente evidentes. Seu principal objetivo é identificar padrões, fornecer insights e captar tendências.

Basicamente, envolve usar técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina, inteligência artificial e análise para extrair conhecimento significativo dos dados brutos.

Dessa forma, as empresas podem aprender mais sobre seus clientes, desenvolver estratégias mais eficazes relacionadas às várias funções de negócios e, por sua vez, alavancar recursos de maneira mais otimizada e criteriosa.

Isso, dentre outras coisas, ajuda as empresas a estarem mais próximas de seus objetivos, a desenvolver soluções customizadas e a tomar melhores decisões.

Como funciona o data mining?

O funcionamento do data mining envolve extrair as informações de uma ampla variedade de sistemas, convertê-las em um formato comum e carregá-las em uma solução específica de Big Data, conhecida como Data Warehouse.

A partir daí, o sistema se encarrega de identificar os padrões e fornecer todas as informações úteis, com base nos esquemas pré-definidos.

Dentre as soluções de Data Warehouses disponíveis no mercado, o BigQuery se destaca graças à sua agilidade para processar dados, facilidade e método de cobrança baseado no uso, o que garante às empresas a melhor relação custo-benefício do mercado.

Qual é a diferença entre data mining e Big Data?

Big Data se refere a um conjunto enorme e complexo de dados gerados em alta velocidade e variedade, enquanto data mining é o processo de analisar esse dados para extrair padrões e informações úteis.

Em suma, podemos ver o Big Data como a imensa quantidade de dados disponíveis e o data mining como o processo para minerar e extrair conhecimento desse vasto universo, transformando volume em valor estratégico e competitividade.

O Big Data gera dados como informações pessoais e registros de comportamento online, cuja quantidade aumenta a cada dia. Esse volume é tão grande que relatórios indicam trilhões de terabytes criados em minutos. Trata-se, essencialmente, da vasta coleção de informações disponíveis.

O data mining faz uma análise desses dados com rapidez. A principal distinção é que, enquanto a análise de dados pode tratar volumes menores e usar inteligência empresarial para verificar dados brutos, o data mining é aplicado a um alto volume de dados visando torná-los informações utilizáveis.

Quais são as principais técnicas de data mining?

As principais técnicas de data mining são:

• classificação;
• regressão;
• agrupamento (clustering);
• associação;
• detecção de anomalias;
• redes neurais;
• árvores de decisão;
• máquinas de vetores de suporte (SVM);
• algoritmos genéticos;
• análise de séries temporais.

A técnica de classificação agrupa dados em categorias pré-definidas com base em características, como identificar se um email é spam ou não. Já a regressão estima valores numéricos contínuos, por exemplo, prever preços de imóveis com base em suas características.

Agrupamento ou clustering agrupa dados semelhantes em grupos sem rótulos prévios, útil para segmentar clientes com comportamentos parecidos. A técnica de regras de associação descobre relações frequentes entre variáveis, como produtos que são frequentemente comprados juntos em um supermercado.

A detecção de anomalias identifica dados que fogem do padrão, o que é essencial para detectar fraudes ou falhas. Já as redes neurais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano, usados para reconhecer padrões complexos e resolver problemas como reconhecimento de imagens e fala.

Árvores de decisão são estruturas que dividem os dados em ramos baseados em decisões simples, facilitando a interpretação e classificação. Enquanto isso, máquinas de vetores de suporte são algoritmos que encontram a melhor fronteira para separar classes diferentes em um conjunto de dados.

Algoritmos genéticos são métodos inspirados na evolução natural que buscam soluções ótimas por meio de processos de seleção, mutação e recombinação. Já análise de séries temporais é uma técnica do data mining que examina dados coletados ao longo do tempo para identificar tendências, ciclos e previsões futuras.

Quais são os exemplos de aplicações do data mining?

O data mining pode ser utilizado para diversas finalidades. Confira, a seguir, algumas das principais aplicações desse processo!

Agricultura

Na agricultura, o data mining é utilizado para otimizar processos, prever colheitas, gerenciar riscos e melhorar a eficiência no uso de recursos, utilizando dados de clima, solo e cultivo.

Marketing

No setor de marketing, a mineração de dados permite segmentar clientes, entender seus comportamentos e preferências, além de personalizar campanhas publicitárias. Isso aumenta a eficiência das estratégias e melhora o retorno sobre investimento.

Varejo

Para o setor varejista, o data mining é utilizado para identificar o perfil de compradores, comportamentos de consumo e tendências de compras. As análises permitem que as empresas compreendam como posicionar melhor seus produtos e identifiquem quais produtos geralmente são comprados juntos, possibilitando sugestões aos clientes. 

Além disso, a mineração de dados no varejo contribui para um gerenciamento mais eficaz de estoque. 

Instituições financeiras

Nas instituições financeiras, o data mining ajuda a detectar fraudes, avaliar riscos de crédito, prever inadimplência e identificar oportunidades de investimento.

Os bancos, por exemplo, utilizam a mineração de dados para a análise de crédito, avaliando informações como histórico de pagamento e de crédito para decidir sobre a aprovação de financiamentos. 

Já as seguradoras aplicam o data mining para analisar o perfil de clientes, identificar riscos, evitar fraudes e definir valores de contrato. 

Saúde

Na área da saúde, o data mining auxilia no diagnóstico precoce de doenças, análise de grandes volumes de dados clínicos e predição de surtos, contribuindo para tratamentos mais eficazes e melhor gestão dos recursos médicos.

As aplicações de mineração de dados na saúde incluem pesquisas científicas, desenvolvimento de produtos farmacêuticos e vacinas, e suporte a condutas médicas. 

Quais são os benefícios do data mining?

Os benefícios do data mining incluem:

• identificação de padrões e tendências;
• melhoria na tomada de decisões;
• aumento da eficiência operacional;
• personalização de ofertas e serviços;
• detecção de fraudes;
• otimização de marketing e vendas;
• previsão de comportamentos futuros;
• redução de custos;
• melhoria na segmentação de mercado.

Como implementar o data mining no seu negócio?

Para implementar o data mining, é importante ter um processo estruturado, geralmente dividido em etapas que visam transformar dados brutos em insights acionáveis. É importante identificar as principais fontes de dados e assegurar que a captação e tratamento sigam as normas da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

O processo de data mining conta com um conjunto de técnicas e ferramentas baseadas em machine learning, algoritmos e estatísticas, e frequentemente envolve o uso de software dedicado.

Para ter um projeto estruturado de mineração de dados, você precisa adotar uma solução de Big Data que atenda às necessidades do seu negócio, como o BigQuery. Com ele, você pode executar projetos sob demanda com a escalabilidade e a segurança da infraestrutura do Google Cloud Platform (GCP).

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