Mineração de dados: Entenda o que é, sua importância e ferramentas para filtrar dados

O que é mineração de dados?

Em meio a uma quantidade exorbitante de informações, a mineração de dados é a técnica mais relevante para extrair algo de importante de um banco de dados contendo alto volume. A mineração oferece a oportunidade dos especialistas em dados detectarem novos padrões e subconjuntos relevantes para uma aplicação valiosa.

Com o uso de algoritmos, de redes neurais e de muitas estatísticas, é possível fazer uma análise em um grande conjunto de dados. Os dados analisados revelam hipóteses, padrões intrínsecos, ajuda os especialistas a formular novas ideias e a elaborar novas regras de abordagem.

Por meio da analogia mais simples sobre o assunto, podemos dizer que a mineração de dados consegue separar a “lama” das “pepitas de ouro” quando o assunto são dados analisados. Com o uso de uma “peneira tecnológica”, diversos padrões e anomalias, como vazamento de dados, são observados de forma separada do grande volume de dados disponíveis para tal análise.

Esse é um trabalho que depende de bons profissionais envolvidos em tecnologia de mineração. Bom, mas qual é o objetivo da mineração de dados? Por que esse assunto se tornou tão relevante na atualidade?

Qual é o objetivo da Mineração de Dados?

O principal objetivo da mineração de dados é coletar e explorar quantidades enormes de dados em busca de padrões, anomalias e insights valiosos. Esse é um processo extremamente importante para explorarmos o passado e nos projetarmos de forma empírica para o futuro.

Dessa forma, saber o que é mineração de dados e como ela pode agregar a sua empresa, é algo extremamente importante para a atual década. Hoje, há uma grande bagagem de dados em diversas modalidades de negócios. Esses dados são valiosíssimos para a projeção sólida das perspectivas de sucesso de uma empresa e estão armazenados (Big Data) ao redor do mundo (em servidores espalhados ao redor do mundo).

Qual a importância da mineração de dados para empresas?

Para as empresas, a importância da mineração de dados deve ser compreendida, pois, se trata de uma tecnologia que só tem a agregar para o sucesso do empresário. Independentemente da área e segmento do negócio, a mineração de informações valiosas deve ser explorada para projeções e tomadas de decisões sábias.

Veja a seguir alguns dos setores da economia e como a utilização de mineração de dados é importante para as empresas destes setores:

Telecomunicações

Em telecomunicações já há uma sobrecarga de informações em meio a uma concorrência forte entre as empresas do setor. Para essas empresas, analisar dados de consumidores para uma intuição vencedora é algo fundamental. Esse processo de análise de dados deve fazer parte da rotina das empresas neste setor e para todas as outras envolvidas neste segmento.

Bancos

Os algoritmos utilizados por bancos tradicionais e digitais oferecem uma visão clara sobre os perfis dos clientes e sobre o mercado. São observados “toneladas” de dados sobre as aplicações financeiras visando detecção de fraudes, ransomware, oportunidades de negócio com análise de riscos e projeções fidedignas para o futuro da empresa.

Varejo

No setor varejista, há data minings que oferecem insights valiosíssimos. Essas informações podem ser utilizadas para otimizar os negócios. Com um modelo de dados preciosos em mãos, uma empresa do setor varejista consegue ser mais enfática em suas campanhas de marketing, ao ofertar produtos e abordar grupos de clientes, pois consegue impactar seu público-alvo de forma positiva para os negócios com base na mineração dos dados.

Manufatura

Detectar problemas com antecedência e ter previsões confiáveis sobre as demandas, é algo essencial para uma empresa neste setor. A mineração de dados ajuda a garantir a confiabilidade na marca quando oferece mais qualidade no gerenciamento das projeções realizadas. Os investidores se sentem mais seguros e os fabricantes têm uma ferramenta poderosa para antecipar necessidades, colocando a linha de produção em um patamar de alinhamento preciso com o cronograma da empresa.

Educação

Estratégias de intervenção qualificada das metodologias de ensino mais eficazes, podem ser aplicadas com base em uma grande gama de dados observados sobre o ensino para um determinado grupo avaliado. Ou seja, é possível analisar dados sobre o progresso dos alunos mediante aos métodos de ensino explorados e assim determinar as dificuldades que devem receber uma abordagem específica. Os educadores têm uma poderosa ferramenta em mãos quando mineram esses dados.

Seguradoras

Os algoritmos e especialistas que vasculham os bancos de dados conseguem oferecer um know-how analítico extremamente necessário para uma empresa desse setor. Com o potencial de mitigar riscos, fraudes, e atritos com clientes, a mineração de dados consegue ajudar o empresário deste setor a explorar uma linha de negócios competitiva e se manter em equilíbrio com esse mercado.

Existem muitos outros setores e segmentos que utilizam a mineração de dados além desses que apontamos. Para todas as empresas de todos os setores da economia, recorrer a dados que possibilitam tomadas de decisões certeiras nunca será demais. Dessa forma, é fundamental saber ao certo o que é mineração de dados e como ela pode agregar para o sucesso de sua empresa.

Exemplo de Mineração de dados

Uma loja de roupas pode minerar dados sobre clientes ou produtos de modo a identificar uma estratégia de venda otimizada. Por exemplo, os dados podem revelar quais são os clientes que mais se interessam por um determinado produto de vestuário. Esses dados também revelam o perfil financeiro destes clientes, grau de inadimplência, onde eles se concentram, além de outros dados relevantes.

Assim, é possível chegar a uma estratégia de marketing e de vendas, otimizada para este público-alvo com o apoio da equipe de TI da loja. É possível antecipar demandas, reduzir o abastecimento deste produto em períodos de escassez e focar em datas relevantes onde as vendas são melhores, como a Black Friday, Natal, Dia dos Namorados, além de outras, por exemplo.

Como funciona a mineração de dados?

Saber o que é mineração de dados, como funciona a mineração de dados e como usufruir dessa tecnologia, é algo fundamental para a utilização de dados a seu favor. Então, veja a seguir algumas etapas importantes no processo de funcionamento da mineração de dados que pode ser explorado por sua empresa! Acompanhe:

Definição de objetivos

A definição de objetivos é o primeiro passo para alguém usufruir do poder da mineração de dados com resultados tangíveis. Por exemplo, avaliar o banco de dados de modo a corrigir um problema em específico, é uma das formas de agregar a mineração ao negócio. Então, tendo um ou mais objetivos traçados, é possível recorrer aos dados mediante a esse registro.

Eliminação dos dados ambíguos

Os dados utilizados na data mining podem vir de diferentes fontes, como web scraping, Big Data, API ‘s, além de outras fontes de dados. Algumas dessas fontes podem ser exploradas de forma simultânea pela empresa. Sendo assim, é fundamental que exista um gerenciamento da coleta destes dados.

Esse gerenciamento visa eliminar redundâncias e ambiguidades no volume de dados analisados. Ao analisar dados de diferentes fontes e juntá-los, a mineração se torna ainda mais robusta. Então, é fundamental analisar somente os dados relevantes, pois, somente informações intrínsecas devem estar presentes na próxima etapa.

Mineração de dados

Com objetivos traçados e com um banco de dados robusto em mãos, a análise de dados pode ser iniciada. Para isso, há algumas técnicas diferentes disponíveis:

• Classificação – Utilizada com dados organizados diante de um critério específico;
• Smoothing – Também conhecido como processo de suavização, o smoothing foca na eliminação do que não é necessário para a mineração;
• Agregação – A fim de encontrar um resultado específico, um conjunto de dados é incluído na composição analisada;
• Generalização – As técnicas de agrupamentos de dados podem ser eficientes na generalização dos dados, que oferece um viés genérico das informações avaliadas. Por exemplo, recorrer aos dados de pessoas que habitam determinadas cidades ao invés de explorar os dados de suas cidades de origem;
• Clustering – O clustering consegue identificar dados semelhantes na mineração.

Modelagem de dados

A modelagem de dados é utilizada após a realização de um data mining completo. Essa etapa visa observar as informações processadas e quais os melhores modelos poderão agregar ao negócio. Essa última etapa está diretamente ligada à primeira etapa: o objetivo da mineração de dados.

Principais técnicas de mineração de dados

Existem técnicas diferentes de data mining, mas todas tem o mesmo propósito: analisar dados para encontrar soluções e estratégias eficazes para uma determinada aplicação. Veja quais são as técnicas de mineração de dados que podem ser utilizadas em seu negócio:

Classificação – É uma técnica focada em atributos específicos de um grupo de dados a ser analisado. Por exemplo, serão classificados os clientes da empresa por cidade, idade e fonte de renda.

Associação – A técnica de associação, também conhecida como técnica de relação, é utilizada para associar dados de itens relacionados. Por exemplo, ao analisar os dados sobre as vendas de smartphones, é possível obter dados sobre a venda de carregadores e fones de ouvido.

Redes neurais – Se basear no funcionamento do cérebro para elaborar uma estratégia de algoritmos com bilhões de combinações é a base desta técnica de análise de dados poderosíssima. Esse modelo de mineração de dados é computadorizado, automatizado e matemático, possibilitando uma resolução dos dados analisados extremamente confiáveis.

Cluster – O armazenamento de dados, que pode ser em cloud computing ou em uma rede de computadores interligados, fornece um banco de dados valiosíssimo. Esses dados permitem observar concordâncias e diferenças diante da análise realizada.

Árvore de decisão – Uma árvore de decisões permite uma abordagem cada vez mais ampla conforme a análise específica de cada resposta. Assim, é possível apontar e definir padrões mediante a cada cenário projetado.

Previsão – A técnica de previsão tem como objetivo projetar cenários e mitigar riscos. Ao identificar falhas, uma empresa consegue fazer uma análise de riscos e evitar fraudes, além de conseguir projetar um cenário de mais lucros para a empresa.

Padrões sequenciais – Os padrões sequenciais oferecem respostas sobre projeções de lucros e de riscos a longo prazo. Grandes tendências são analisadas e a projeção de 360 meses, por exemplo, passam a fazer parte desta categoria de análise.

O papel da TI na mineração de dados

De acordo com o especialista em Ciência de Dados Clive Humb, “dados são o novo petróleo“. Essa frase foi dita em 2006 pelo especialista e quanto mais avançamos no mundo tecnológico, mais essa premissa se torna comum entre a humanidade.

Somente em 2017, a entrevista completa do matemático e cientista de dados foi publicada pelo The Economist com o grau de importância devida. Hoje, os especialistas em tecnologia e economistas já enxergam as informações digitalizadas como o novo tesouro a ser barganhado.

Neste ínterim, o setor de TI de uma empresa tem um papel crucial para o funcionamento da empresa, incluindo um papel de vanguarda na mineração de dados. Os especialistas do setor devem estar alinhados com os objetivos da empresa para que as projeções e a definição dos objetivos sejam eficientes.

A utilização de técnicas que envolvem machine learning conta com profissionais especialistas em ciência de dados. Por mais que a tecnologia tenha evoluído para que uma análise de dados seja realizada de forma automatizada, o papel do homem neste processo ainda é fundamental.

Todo empresário deve contar com uma equipe de profissionais em TI preparada para dar andamento a coleta e análise de dados em um processo de mineração. A UPGrade TI possui especialistas em análise de dados que podem otimizar os lucros de sua empresa, mitigar riscos e fornecer projeções empíricas para o futuro de seu negócio.

Quais tipos principais de padrões são identificados pela mineração de dados?

Os padrões podem ser vistos como unidades de informações que estão sempre se repetindo. Entender o que é mineração de dados e o que são padrões, é a base para uma análise de dados que possuem semelhanças relevantes para uma formação de estratégia.

Os principais padrões observados pela mineração são os dados semelhantes. Dados semelhantes ligados ao sucesso de uma abordagem podem ser coletados e observados. Essa observação oferece um viés vencedor assim que a semelhança é compreendida e colocada em prática.

Esses dados podem ser explícitos ou estar ocultos, abstratos ou não. Somente uma coleta robusta e análise minuciosa pode jogar um feixe de luz sobre esses dados, apontando quais informações usufruir com robustez.

Conheça 9 ferramentas que vão ajudar a aprimorar o seu processo de mineração de dados!

Os cientistas de dados empregam uma variedade de ferramentas e técnicas de mineração de dados para diferentes tipos de tarefas de mineração de dados, como limpeza, organização, estruturação, análise e visualização de dados. Aqui está uma lista de ferramentas de mineração de dados pagas e de código aberto.

1. Apache Mahout

Uma das melhores ferramentas de mineração de dados de código aberto do mercado, o Apache Mahout, desenvolvido pela Apache Foundation, concentra-se principalmente em filtragem colaborativa, clustering e classificação de dados. Escrito na linguagem de programação orientada a objetos e baseada em classes JAVA, o Apache Mahout incorpora bibliotecas JAVA úteis que ajudam os profissionais de dados a realizar diversas operações matemáticas, incluindo estatística e álgebra linear.

Os principais recursos do Apache Mahout são:

• Ambiente de programação versátil;
• Algoritmos pré-construídos;
• Escopo para análise matemática;
• A unidade de processamento gráfico (GPU) mede a melhoria de desempenho.

2. Dundas BI

Dundas BI é uma das ferramentas de mineração de dados mais abrangentes usadas para gerar percepções rápidas e facilitar integrações rápidas. O software de mineração de dados de alto calibre aproveita os métodos de mineração de dados relacionais e dá mais ênfase ao desenvolvimento de estruturas de dados claramente definidas que simplificam o processamento, a análise e a geração de relatórios de dados.

Os principais recursos do Dundas BI incluem:

• Painel visualmente atraente;
• Acessibilidade de dados de vários dispositivos;
• Análise de dados multidimensional;
• Relatórios confiáveis ​​;
• Elimina a necessidade de software adicional;
• Integra gráficos, tabelas e gráficos atraentes

3. Teradata

O Teradata, também conhecido como Teradata Database, é uma ferramenta de mineração de dados de primeira linha que apresenta um data warehouse de nível empresarial para gerenciamento e mineração de dados contínuos. O software de mineração de dados líder de mercado, que pode diferenciar entre dados”frios”e”quentes”, é usado predominantemente para obter insights sobre dados críticos de negócios relacionados às preferências do cliente, posicionamento do produto e vendas.

Os principais atributos do Teradata são:

• Ideal para análises de negócios de ponta;
• Preços competitivos;
• Implementa uma arquitetura de compartilhamento zero;
• Possui nós de servidor com memória e recursos de processamento

4. SAS Data Mining

O SAS Data Mining Tool é um aplicativo de software desenvolvido pelo Statistical Analysis System (SAS) Institute para mineração de dados de alto nível, análise e gerenciamento de dados. Ideal para mineração e otimização de texto, a ferramenta amplamente adotada pode minerar dados, gerenciar dados e fazer análises estatísticas para fornecer aos usuários percepções precisas que facilitam a tomada de decisões informada e oportuna.

Alguns dos principais recursos da ferramenta SAS Data Mining incluem:

• Interface gráfica do usuário (IU);
• Arquitetura distribuída;
• Alta escalabilidade.

5. Modelador SPSS

O pacote de software SPSS Modeler era originalmente propriedade da SPSS Inc., mas mais tarde foi adquirido pela International Business Machines Corporation (IBM). O software SPSS, que agora é um produto IBM, permite aos usuários usar algoritmos de mineração de dados para desenvolver modelos preditivos sem qualquer programação. A popular ferramenta de mineração de dados está disponível em dois tipos-IBM SPSS Modeler Professional e IBM SPSS Modeler Premium, incorporando recursos adicionais para analítica de entidade e analítica de texto.

Os principais recursos do IBM SPSS Modeler são:

• Interface do usuário esteticamente agradável;
• Elimina a complexidade desnecessária;
• Altamente escalonável

6. DataMelt

Uma das ferramentas de mineração de dados de código aberto mais conhecidas escritas em JAVA, DataMelt integra uma visualização de última geração e plataforma computacional que torna a mineração de dados fácil. A ferramenta completa DataMelt, que integra bibliotecas matemáticas e científicas robustas, é usada principalmente para análise estatística e visualização de dados em domínios que lidam com grandes volumes de dados, como os mercados financeiros.

Os recursos mais proeminentes do DataMelt incluem:

• Estrutura interativa;
• Permite a criação de plotagens 2D e 3D;
• Funciona em qualquer sistema operacional compatível com Java Virtual Machine (JVM)

7. Chocalho

Uma ferramenta de mineração de dados de código aberto baseada em GUI, o Rattle aproveita as poderosas habilidades de computação estatística da linguagem de programação R para fornecer percepções valiosas e acionáveis. Com a guia de código integrada do Rattle, os usuários podem criar código duplicado para atividades de GUI, revisá-lo e estender o código de log sem quaisquer restrições.

Os principais recursos da ferramenta de mineração de dados Rattle incluem:

• Extensas funcionalidades de mineração de dados;
• IU impressionante e bem projetada;
• Livre e código aberto;
• Permite fácil visualização e edição de conjuntos de dados.

8. Oracle Data Mining

Uma das ferramentas de mineração de dados mais confiáveis ​​do mercado, a plataforma de mineração de dados da Oracle, com base no banco de dados Oracle, fornece aos analistas de dados algoritmos de primeira linha para análises especializadas, classificação de dados, previsão e regressão, permitindo-lhes descobrir padrões de dados perspicazes que ajudam a fazer melhores previsões de mercado, detectar fraudes e identificar oportunidades de vendas cruzadas.

Os principais pontos fortes da ferramenta de mineração de dados da Oracle são:

• Algoritmos de mineração de dados aproveitam os fortes recursos do banco de dados Oracle;
• Permite aos usuários soltar e arrastar dados de e para o banco de dados;
• Faz uso de Structured Query Language (SQL);
• Escalabilidade incomparável.

9. Sisense

Adequado para pequenas e grandes empresas, o Sisense permite que os analistas de dados combinem dados de várias fontes para desenvolver um repositório. A ferramenta de mineração de dados de primeira linha incorpora widgets, bem como recursos de arrastar e soltar, que agilizam o processo de refinamento e análise de dados. Os usuários podem selecionar diferentes widgets para gerar relatórios rapidamente em uma variedade de formatos, incluindo gráficos de linhas, gráficos de barras e gráficos de pizza.

Os destaques da ferramenta de mineração de dados Sisense são:

• Interface de usuário poderosa;
• Relatórios visualmente atraentes;
• Compartilhamento de relatórios com um clique em toda a organização;
• Ambiente flexível.

Conclusão

Com base em tudo que foi visto até aqui, podemos finalizar dizendo que é fundamental que todo empresário saiba o que é mineração de dados e como utilizar essa técnica a seu favor. Para receber uma orientação completa sobre mineração de dados em sua empresa, entre em contato com um especialista da UPGrade TI agora mesmo e receba todo o suporte necessário para uma análise fidedigna de dados e estratégias para sua empresa.