Entenda o que é mineração de dados

Tratando de Big Data e a utilização da imensa quantidade de dados para os mais diversos fins, muitos deles comerciais, é essencial conhecer as estratégias mais utilizadas e também as etapas de trabalho para transformar números e linhas de código em informações. Uma destas tarefas é a mineração de dados.

Chamada também de data mining, esta é uma das etapas iniciais em qualquer rede de processos com os dados. Um ponto, porém, é que nem todas pessoas e até profissionais da área conhecem o trabalho de mineração de dados, perdendo um grande aliado no momento de enriquecer bases de dados e validar tudo.

Continue lendo para entender o tema!

O que é mineração de dados?

Já mencionamos aqui a Big Data. A cena é bem clara: uma quantidade enorme de dados é captada a todo o momento, caindo diretamente em bases de dados de computadores e ferramentas próprias, mas a quantidade é tão grande que tais elementos não são traduzidos em nada.

Com a mineração de dados, inclui-se uma etapa ainda no começo dessa estratégia para que os dados coletados sejam avaliados e tratados (“minerados”) para “separar o joio do trigo”, apontando justamente o que é mais relevante e já podendo encaminhá-los para outros processos e ferramentas.

Tudo isso de forma automatizada, utilizando uma programação própria para isso (criação de padrões) – o que tende a se expandir com o Machine Learning – e alinhada aos seus objetivos.

Quando e onde a mineração de dados é utilizada?

Por ser um trabalho que agrega valor ao que você já coletou e armazenou, a mineração é utilizada ainda antes de criar suas segmentações e filtros de pesquisa. O seu objetivo é validar dados coletados e limpar a base para concentrar aquilo que será realmente útil. Listamos agora algumas situações em que o data mining é de grande auxílio:

Em vendas, para identificar perfis de clientes para determinados produtos, para venda cruzada e para remarketing;
Para cobrança de cartão de crédito e detecção de fraudes ou golpes financeiros;
Na pesquisa de mercado e qualificação de leads;
No telemarketing, para acessar e interpretar dados dos clientes rapidamente;
Em segurança, para identificar movimentações suspeitas e prevenir tais ações;
Na saúde, para cruzar e divulgar os dados de diagnóstico e tratamento;
Em Recursos Humanos, agilizando a pesquisa de currículos com filtros de habilidades e experiências;
Nas diversas tomadas de decisão, principalmente facilitando projeções de probabilidade.

Etapas de data mining

De forma resumida, existem 3 etapas e tarefas dentro da mineração de dados. A primeira delas é o entendimento e definição sobre seus objetivos de negócio. Você vai definir o problema que servirá como filtro dos dados e traçar metas para os resultados do processo.

Na segunda etapa são filtrados e eliminados dados repetidos, incompletos ou redundantes. Neste ponto, já se faz necessário que todas suas ferramentas e bases de dados estejam devidamente integradas. Ainda assim, suas fontes também serão analisadas individualmente. Complementarmente, é feita uma limpeza dos dados que não estão alinhados ou não são necessários para o problema-objetivo que você levantou.

E na terceira etapa, os dados são dispostos em redes para avaliar sua relação com o objetivo lá da primeira etapa. Neste ponto, são identificados padrões muito mais próximos da interpretação e tradução em informações relevantes para sua estratégia.

Aproveite e conheça também o que é enriquecimento de dados para complementar suas estratégias utilizando Data Science.