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A mineração de dados (Data Mining) é uma técnica que usa algoritmos e princípios de análise estatística, muitas vezes combinados com aprendizado de máquina e análise de dados, para analisar grandes conjuntos de dados e descobrir padrões, anomalias e outros insights. A ampla disponibilidade de ferramentas de coleta e armazenamento de dados significa que até organizações pequenas podem coletar e analisar grandes volumes de dados, estejam eles relacionados às preferências dos clientes, à atividade do usuário, ao gerenciamento de inventário ou a quaisquer outras funções de negócios.
As organizações usam a mineração de dados para fazer previsões avançadas, identificar gargalos do sistema e identificar possíveis problemas antes que eles tenham algum tipo de impacto. Novos recursos de IA podem democratizar o acesso aos insights de mineração de dados, pois permitem que stakeholders façam perguntas sobre padrões de dados e hipóteses de teste sobre esses dados sem a participação direta de um analista ou engenheiro de dados.
Neste artigo, vamos discutir os fundamentos da mineração de dados e descrever como você pode usar a tecnologia para obter importantes vantagens de negócios.
A coleta de dados acontece em todos os sentidos e o tempo todo, monitorando tudo, desde os produtos que compramos até a frequência cardíaca de um paciente ao longo do dia. As empresas coletam ainda mais dados sobre suas operações e, usando técnicas de mineração de dados, podem tirar proveito dessas informações. O processo de mineração de dados identifica as associações entre os pontos de dados e/ou dados históricos para gerar insights ou fazer previsões para o futuro.
Como exemplo, pense nos dados gerados por uma cadeia de supermercados, onde os dados indicam um aumento nas vendas de sorvetes durante o verão e um aumento na procura por medicamentos contra gripe durante o inverno. Talvez esses dados não sejam uma surpresa, mas as técnicas de mineração de dados ajudam as organizações a descobrir padrões inesperados ocultos nos dados. Por exemplo, talvez uma análise de mineração de dados indique que o aumento na procura por determinados alimentos ou suplementos vitamínicos esteja relacionado a um aumento na venda de fraldas nove meses mais tarde, sugerindo que esses produtos sejam populares entre mulheres grávidas.
O enorme volume de dados com os quais as organizações lidam pode tornar esse tipo de insight impossível de detectar sem a assistência de ferramentas de aprendizado de máquina e análise estatística. As ferramentas de mineração de dados podem reunir em clusters pontos de dados relacionados e categorizar dados de modos inesperados, permitindo que as organizações reajam rapidamente em caso de mudanças imprevistas e prevejam necessidades futuras.
A mineração e a análise de dados fornecem às organizações uma compreensão do desempenho operacional, das escolhas dos clientes e dos padrões históricos, permitindo que tomem decisões mais fundamentadas. Veja, a seguir, quatro principais benefícios que a mineração de dados oferece:
Em vez de basear suas escolhas em suposições ou práticas recomendadas do setor, a mineração de dados fornece às organizações suporte baseado em dados, ajudando-as a entender as vantagens e as desvantagens de cada escolha, reduzindo o trabalho de formulação de hipóteses ao tomar decisões.
Ao analisar dados históricos, praticamente em tempo real, as ferramentas de mineração de dados são capazes de identificar padrões ou outras variáveis indicativas de comportamentos maliciosos ou arriscados. Por exemplo, examinar os padrões de uso de caixas automáticos pode ajudar os bancos a detectar atividades relacionadas à clonagem de cartões ou outras fraudes. Isso permite que as instituições congelem transações suspeitas e as sinalizem para investigação.
Analisar os dados relativos ao uso de serviços, o comportamento do fluxo de compras e os tempos de resposta do ticket de suporte podem apontar gargalos operacionais e sistemas sobrecarregados em toda a organização. Isso pode ajudar a melhorar a alocação de recursos, reduzir o tempo médio de reparo (MTTR) e reduzir a latência do sistema.
Uma das aplicações mais avançadas de mineração de dados é a previsão, que extrai padrões de dados históricos para prever comportamentos futuros. Isso pode ser útil para logística e planejamento, ajudando a gerenciar estoques para garantir a disponibilidade de produtos e na gestão de recursos, prevendo o volume de demanda de processamento de uma operação ou o lançamento de produto específico.
Apesar do enorme potencial, o processo de mineração de dados também envolve alguns desafios únicos capazes de comprometer sua eficácia. Estes são alguns dos maiores problemas em potencial:
Para ser útil, o processo de mineração de dados requer um grande volume de dados, o que pode elevar cargas de armazenagem e processamento em escala. Cada parte do processo de mineração de dados, desde a ingestão até o armazenagem e o processamento, requer recursos computacionais e um alto nível de investimento que talvez algumas organizações não consigam justificar.
Mesmo se um processo de mineração de dados revelar um padrão ou fizer uma previsão, não há garantia de que a previsão será correta ou que o padrão terá valor comercial. Mudanças inesperadas no mercado ou preferências do consumidor também podem reduzir a utilidade dos insights extraídos dos dados.
Técnicas de mineração de dados tendem a ser bastante complexas, exigindo testes de iteração, avaliação e melhoria contínua para se adaptar continuamente às mudanças. Isso pode ser caro e trabalhoso, desviando recursos de outras importantes operações.
Para agregar valor, o processo de mineração de dados depende da disponibilidade de dados precisos e utilizáveis. Ineficiências do pipeline de dados, biases no conjunto de dados, inclusão acidental de dados confidenciais e outros problemas podem criar riscos ou reduzir a qualidade da análise.
O processo de mineração de dados não envolve um algoritmo ou um componente de software independente, mas sim um processo estratégico com várias etapas. Veja a seguir como funciona:
Antes de coletar e processar quaisquer dados, as organizações precisam estabelecer um conjunto de metas claras para seus esforços. Como a coleta e o armazenamento de dados exigem muita capacidade de processamento, é importante escolher as fontes de dados mais adequadas e completas, bem como determinar se há dados disponíveis suficientes para extrair insights significativos deles. Escolher objetivos realistas também ajuda os analistas a optar pelo melhor modelo de mineração de dados.
Refinar o processo de coleta significa definir parâmetros eficientes de captura aplicáveis às fontes de dados que você identificou. Coletar muitos dados pode ser trabalhoso e sobrecarregar recursos de armazenagem e processamento. No entanto, ter poucos dados pode limitar a utilidade do conjunto de dados. Também é importante identificar eventuais riscos dentro das fontes de dados antes de anonimizar e proteger dados confidenciais.
A limpeza dos dados é uma etapa essencial de processamento que elimina valores atípicos, ruídos e contas de quaisquer valores de dados perdidos. Padronizar formatos de dados também é importante, especialmente quando se coleta dados de muitas fontes diferentes.
Antes de poder usar os modelos para reconhecer padrões úteis, talvez você precise treiná-los e refiná-los primeiro. O treinamento envolve ajustar os pesos de diferentes variáveis, por exemplo, atribuindo mais peso aos dados coletados recentemente em relação a dados muito antigos, ou ajustando o tamanho do conjunto de dados e o número de dimensões que você está analisando.
Implementar um modelo treinado para analisar um grande conjunto de dados brutos permite identificar padrões, relações ou tendências com valor estatístico nos dados. Os detalhes dessa etapa dependerão dos objetivos. Para um modelo preditivo, isso pode envolver analisar as tendências históricas para prever as mudanças no comportamento do usuário, enquanto um modelo de análise de texto pode monitorar o sentimento do consumidor analisando as avaliações dos clientes.
Mesmo se um modelo de mineração de dados atingir o objetivo desejado, provavelmente, ele se beneficiará de um refinamento adicional, especialmente se novas fontes de dados forem disponibilizadas ou se surgir uma maneira mais eficiente de analisar os dados.
Existem diversas técnicas de mineração de dados, cada uma delas voltada para um conjunto específico de objetivos ou tipo de dados. Confira a seguir alguns dos métodos mais comuns:
Uma análise de regressão examina a relação entre um ponto específico de dados, chamado de variável dependente, e uma ou mais variáveis independentes. Um exemplo comum seria uma análise da elasticidade de preços, medindo como as mudanças no preço de um determinado produto poderiam influenciar a procura por esse produto.
Usando dados históricos, os algoritmos preditivos criam um modelo matemático que prevê possíveis comportamentos futuros. Empresas do setor industrial implementam esse modelo para avaliar o uso de máquinas e identificar componentes que possam estar com risco de falha, solicitando o conserto ou a substituição de forma proativa.
A classificação de dados é utilizada para agrupar dados que compartilham uma característica predefinida, por exemplo, classificando certos tipos de comportamento do usuário (tais como mensagens de email) como suspeito ou não suspeito. Refinar essas classificações permite que as empresas as implementem para detectar spam ou atividade maliciosa de rede. Muitas vezes, a classificação é uma forma de aprendizado de máquina supervisionado, ou seja, o algoritmo é treinado com base em dados que já foram rotulados de acordo com essas características predefinidas.
Os algoritmos de clustering criam grupos de dados com base em suas características compartilhadas, em vez de classificações predefinidas. As organizações usam esse método para descobrir novos grupos ou padrões de comportamento, por exemplo, para identificar um segmento de clientes com preferências de produtos semelhantes. Normalmente, o clustering é uma forma de ML sem supervisão, ou seja, pode ser implementado para analisar dados não rotulados.
Uma árvore de decisão é uma estrutura visual que elimina um conjunto de dados de acordo com diferentes decisões, que se desdobram em outras decisões antes de terminar em um possível resultado ou probabilidade. Alguns algoritmos de diagnóstico médico empregam este método, classificando os pacientes com base em sua idade, pressão arterial e presença de certos sintomas para determinar a probabilidade de um problema específico de saúde ou doença.
A detecção de anomalias identifica e monitora as atividades de dados que não são o padrão de comportamento esperado, por exemplo, uma consulta de banco de dados que de repente começa a utilizar muito mais capacidade de CPU para executar. Usar essas informações pode ajudar as organizações a identificar e corrigir um gargalo ou ineficiência antes de causar problemas de desempenho.
Equipes de todos os setores dependem de insights baseados em dados para melhorar suas decisões e produtividade. Veja alguns exemplos de como as organizações estão usando a mineração de dados em suas operações:
Com o uso de clustering, as equipes de marketing podem segmentar seu mercado-alvo com mais eficiência, agrupando consumidores com base em suas preferências compartilhadas. Isso permite que elas adaptem suas iniciativas de marketing diretamente às necessidades e expectativas de cada segmento, melhorando os retornos e identificando novas oportunidades.
As equipes de segurança podem classificar diferentes tipos de atividades do usuário, definindo um padrão de comportamento esperado e sinalizando possíveis atividades fraudulentas, que fogem do padrão normal, como gastos no exterior ou cobranças excessivas no cartão de crédito. Elas também podem analisar dados históricos sobre incidentes de segurança, usando a detecção de anomalias para pesquisar padrões de dados que antecipam atividades maliciosas.
Os modelos de previsão podem ajudar as equipes de logística a melhorar a eficiência da cadeia de fornecedores, indicando mudanças na previsão da demanda, o que ajuda a garantir a disponibilidade consistente de produtos. Eles também permitem extrair valor de conjuntos de dados complexos da cadeia de fornecedores, identificando padrões ocultos, como o impacto das condições climáticas na oscilação de preço de matérias-primas específicas.
Analistas do setor de saúde usam o clustering de dados para identificar novos fatores de risco, incluindo aqueles que podem ficar fora do escopo de diagnósticos médicos convencionais. Ao interligar características, como localização, profissão ou outros fatores, de um paciente a problemas específicos de saúde, a mineração de dados pode sugerir mudanças visando a obtenção de melhores resultados gerais de saúde para o paciente, além de ajudar os profissionais da área de saúde a oferecer cuidados mais especializados.
Para muitas empresas, a mineração de dados tornou-se uma parte essencial dos negócios, permitindo que as organizações identifiquem novas oportunidades, criem produtos melhores e aumentem a eficiência operacional. A amplitude dos diferentes modelos de mineração de dados permite que as organizações extraiam informações úteis de vários tipos de dados e identifiquem padrões-chave entre variáveis aparentemente não relacionadas. Embora do ponto de vista computacional o processo de mineração de dados possa ser desafiador e exigir um investimento significativo, a maioria das organizações acha que esses custos compensam bastante em vista dos muitos benefícios analíticos que ele traz.
Existe uma variedade de funções de mineração de dados, incluindo prever as mudanças futuras em um conjunto de dados, monitorar o desempenho do sistema por meio de indicadores-chave de desempenho (key performance indicators, KPIs), descobrir relações entre diferentes variáveis e otimizar o processo decisório por meio da previsão do resultado de diferentes escolhas. As funções que uma organização decidir utilizar dependerão de seus objetivos e dos tipos de dados disponíveis.
A mineração de dados é um processo que começa com a coleta e o pré-processamento de dados. A maioria das organizações usa uma das muitas ferramentas de código aberto disponíveis, como o Apache Spark, que ajuda a coletar e processar grandes volumes de dados. As plataformas de análise, como o Snowflake, fornecem observabilidade, gerenciamento e visualização de dados, ajudando a reduzir os custos de armazenagem e processamento de dados, ao mesmo tempo, oferecendo integrações úteis orientadas por ML e IA.
As empresas podem usar o processo de mineração de dados para avaliar o desempenho de sistemas internos, permitindo identificar novas oportunidades de otimização. Elas também podem usar a mineração de dados para melhorar sua estratégia de entrada no mercado, analisando o comportamento e o desempenho dos clientes, por exemplo, para identificar mensagens mais adequadas para o público-alvo e testar novas táticas de marketing e vendas.
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