Data Mining para a tomada de decisões de negócio

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O avanço da tecnologia, junto ao processo de transformação digital, tem elevado drasticamente a quantidade de dados gerados pelas empresas e, com isso, imposto novos e grandes desafios acerca do armazenamento nos bancos digitais e, principalmente, da tratativa que estas informações recebem.

Para se ter ideia do volume de dados produzidos – no contexto do Big Data, que nada mais é do que um termo para descrever os dados que são gerados virtualmente, a cada instante, pelas empresas –, o estudo A Universe Of Opportunities and Challenges, conduzido pela International Data Corporation (IDC), em parceria com a Dell EMC, revela que até o fim de 2020, os dados globais gerados por organizações devem alcançar a marca de 44 trilhões de gigabytes.

Dessa forma, tendo em vista o número de informação cada vez maior, cabe às companhias criar mecanismos para dar inteligência à utilização dos dados por meio da elaboração de estruturas que permitam gerenciar o desenvolvimento de estratégias, práticas e procedimentos, a fim de qualificar informações relevantes para o negócio.

Para isso, é fundamental contar com processos que possibilitem a extração de dados de maneira otimizada, com análises mais rápidas e eficazes. Nesse sentido, o Data Mining (ou mineração de dados, em tradução livre) surge como uma importante solução. Isso porque, diante da infinidade de dados gerados, o Data Mining alcança resultados que não poderiam ser obtidos por seres humanos na velocidade desejada.

De maneira simples, a mineração de dados pode ser compreendida como um conjunto de ferramentas e técnicas que utilizam algoritmos de aprendizagem e classificação baseados em redes neurais e estatística. Isso significa que, ao utilizar algoritmos sofisticados, o data mining é capaz de explorar uma grande quantidade de dados e identificar padrões consistentes – e uma vez que estes padrões são identificados, as informações passem a ter mais utilidade.

As etapas do Data Mining

Para que seja possível executar estratégias de mineração de dados é imprescindível a adoção de um plano sólido, com fases bem definidas. Dessa forma, o Data Mining pode ser estruturado nas seguintes etapas:

  1. Compreensão do negócio e identificação de problemas: entender o modelo de negócio e os principais desafios dentro do mercado permite estabelecer objetivos que deverão ser alcançados pela mineração;
  2. Exploração dos dados e limpeza: ao executar o Data Mining é importante compreender o que cada um deles revela, suas fontes, variáveis e as melhores formas para suas aplicações. Além disso, é essencial limpar dados que apresentem problemas, como duplicidades e informações conflituosas, por exemplo;
  3. Preparação e modelagem: analisar os dados, criar agrupamentos ou categorizá-los por meio de critérios preestabelecidos facilita o processo para a obtenção de melhores resultados. Além disso, nesta etapa também é importante elaborar técnicas, estimar modelos e implementar algoritmos que dialoguem com os objetivos propostos inicialmente.
  4. Análise de resultados e implementação: de fundamental importância, a fase de análise de resultados deve contar com especialistas que possam avaliar as descobertas feitas no período de modelagem. A partir dos resultados obtidos e da validação das análises, a conclusão do processo se dá com a implementação.

Conduzir o gerenciamento dos dados de maneira faseada permite que as companhias possam garantir um bom uso das informações e, consequente, adquiram maior capacidade de trazer os resultados esperados.

Data Mining: aplicações e influência na tomada de decisão

De forma geral, o Data Mining possibilita a filtragem do Big Data e, assim, a extração de dados realmente relevantes em meio a um turbilhão de informações. Com isso, a partir do gerenciamento dos dados, é possível encontrar oportunidades e até mesmo falhas no modelo de negócio.

Há a possibilidade, por meio de sua utilização, de classificar clientes com base no potencial de compra e, com isso, direcionar ofertas mais assertivas. Outro exemplo de sua aplicação, voltada à venda de mercadorias, sobretudo para o e-commerce, se dá na possibilidade de descobrir os produtos mais visualizados e, a partir disso, oferecer itens que possam ser adquiridos em conjunto.

Mais do que isso, o uso de Data Mining permite que as organizações se antecipem e identifiquem as tendências do mercado ao minerar informações provenientes de redes sociais, que permitirão conhecer e entender o comportamento de usuários e potenciais clientes, por exemplo.

Ou seja, ao obter o conhecimento ofertado por esse processo é possível criar diferencial frente à concorrência e assegurar uma vantagem competitiva, considerando que, ao ter os dados em mãos, as empresas passam a contar com informações estratégicas que estavam ocultas em bases de dados e com isso ganham mais poder para conduzir os negócios de maneira contundente. Sendo assim, a mineração de dados se torna uma importante aliada para a tomada de decisão, capaz de auxiliar de maneira decisiva no sucesso dos negócios.

O universo dos dados

De extrema importância para a orientação dos negócios, possibilitado uma comunicação mais assertiva e com grande poder de influência no desenvolvimento de estratégias, o Data Mining pertence ao universo do Big Data, sendo mais uma ferramenta de inovação.

É comum que a mineração de dados seja, frequentemente, vista como sinônimo de Knowledge Discovery in Databases (KDD) – extração de conhecimento, em tradução livre. No entanto, vale ressaltar que o KDD integra todas as fases para a descoberta do conhecimento a partir de dados, enquanto o Data Mining diz respeito a uma das etapas do processo. É importante lembrar que outras técnicas, como é o caso de Machine Learning, também podem ser aplicadas para trazer maior eficiência e otimização dos negócios, com grande capacidade de impactar o mercado.

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