Estamos na era do big data. E a quantidade de dados produzidos é tão gigantesca que novas soluções de armazenamento e processamento tornaram-se necessárias. Por exemplo, a tecnologia da computação em nuvem, que revolucionou o dimensionamento de servidores e infraestrutura das empresas. Além do machine learning que, com suas evoluções exponenciais da inteligência artificial, permitiu a análise dessa quantidade gigantesca de dados. É nesse contexto, em que um avanço impulsiona outros avanços, que o data mining ganhou tanta relevância.
A mineração de dados vai muito além de resgatar uma informação específica em um banco de dados. Até porque, muitas vezes, nem sabemos exatamente o que estamos procurando, ou que análise trará mais frutos para a empresa. A nomenclatura de “mineração” foi utilizada justamente por se tratar de uma investigação em busca de padrões que tenham valor para a empresa.
Mina de ouro
Pense nesses dados como um grande terreno. Para explorar da melhor forma o campo, o data mining acabou ganhando força. Ele consiste em minerar essa área para encontrar padrões consistentes que possam ser decisivos para os rumos da empresa. Além disso, a prática envolve testes para comprovar se as “pepitas” que sua equipe encontrou têm realmente valor.
Para transformar um banco de dados gigantesco em uma mina de ouro, sua gestão de TI deve passar por essas três etapas da mineração:
- Exploração;
- Construção de modelos (ou definição de padrões);
- Validação dos modelos/padrões.
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Data mining e a quarta revolução industrial
O data mining está intimamente ligado à chamada quarta revolução industrial, que já abordamos aqui no blog. Afinal, os dados são como o vapor na primeira revolução da indústria, a eletricidade e depois a computação. Ou seja, por causa deles, todo o mercado está se reformulando.
Já existem ferramentas que auxiliam a execução das técnicas de mineração de processos. E não pense que essa é uma revolução que está acontecendo em mercados distantes. O Brasil está na lista dos principais fornecedores desta tecnologia, como indica um estudo recente do Gartner, líder mundial em pesquisa e consultoria, “The Market Guide for Process Mining”.
O valor de achar o que você nem sabia que estava procurando
Em vez de você definir o problema e sair em busca da resposta com base nos dados, o caminho do data mining é o inverso. Primeiro, as ferramentas passeiam pelos dados à procura de anomalias e relacionamentos. A partir dessa exploração, são “minerados” problemas ou questões que nem estavam no radar da empresa. Esse é, sem dúvida, o grande trunfo da mineração de dados e de outras tendências que estão crescendo no mercado, como os negócios guiados por dados, ou data driven business.
O fato é que esse movimento da indústria de TI não está revolucionando apenas a gestão financeira, ou o varejo, que absorvem rapidamente novas tecnologias. Mas o data mining também mexe com outros mercados e áreas diferentes como a gestão de pessoas. Por exemplo: análises em profundidade para fazer uma gestão de pessoas, que identifiquem padrões “invisíveis” ao olho humano, contribuem para reconhecer talentos e fazer justiça com colaboradores que são realmente fundamentais para a equipe.
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O impacto da mineração de dados
Não é por acaso que 40% das marcas planejam expandir seu orçamento em marketing dirigido por dados, de acordo com um relatório do eMarketer. Esse número tão significativo de empresas buscando uma mineração de dados avançada é impulsionado pelos benefícios práticos para o negócio. As vantagens competitivas são claras como a facilidade para personalizar ofertas, prever tendências e fornecer insights para tomadas de decisão certeiras.
Michael Schrange, em um relatório da Harvard Busniess Review Insight Center, definiu muito bem essa relação. “Quando a mineração de dados e as análises preditivas são feitas do jeito certo, as análises não são um meio para um fim preditivo. Em vez disso, as previsões tornam-se um meio para obter insights e descobertas analíticas. Fazemos um trabalho melhor em analisar o que realmente precisamos e prever o que realmente queremos.”
Como funciona o data mining?
A mineração de dados é uma disciplina composta, com diversas técnicas e metodologias. Varejistas, bancos, operadoras de telecomunicações e seguradoras estão minerando dados e cada necessidade de mercado reflete em uma combinação das variáveis disponíveis. Os diferentes tipos de perguntas geram diferentes níveis de entrada de dados, ou regras para se chegar a uma análise de valor. Vamos listar aqui três modelos usados com mais frequência:
1. Modelagem descritiva
Este tipo de data mining revela semelhanças que são compartilhadas por dados. Uma forma de agrupar eventos, dados e ocorrências para determinar razões que levam ao sucesso ou ao fracasso de um negócio ou ação. Basicamente, é olhar para trás e identificar os padrões.
2. Modelagem preditiva
Não fica só no passado e aplica o modelo de mineração de dados para o futuro. É possível prever, ou melhor, estimar resultados desconhecidos. Um exemplo prático? Qual a probabilidade de um cliente de um banco pagar o empréstimo? Ou qual o engajamento de uma campanha específica de crédito? A modelagem preditiva também ajuda na descoberta de insights para tais situações futuras.
3. Modelagem prescritiva
Com o aumento no volume de dados não-estruturados, essa modelagem ganhou força. Isso porque todos os dados espalhados pela internet, como comentários em postagens, e-books, e-mails, PDFs, citações em blogs ou arquivos em diferentes formatos podem e devem ser levados em consideração em uma mineração em profundidade. É preciso, então, ser capaz de analisar, filtrar e transformar dados não-estruturados para incluí-los em modelos preditivos. Assim, as previsões ficam cada vez mais precisas.
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Minere os dados da sua gestão
Para entrar de vez na quarta revolução industrial e colher os frutos do data mining, o primeiro passo é valorizar os dados da sua empresa. Porque, seja qual for o seu negócio, para o controle do tempo, de tarefas e o gerenciamento de pessoas, você pode ganhar muito com uma boa plataforma de gestão.
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