O que é data mining?

Data Mining (mineração de dados) é um processo de analisar uma quantidade enorme de dados para tentar encontrar possíveis padrões e/ou relações causais entre variáveis importantes.

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A ferramenta de data mining utiliza de software estatísticos e algoritmos matemáticos sofisticados para encontrar informações relevantes a partir dos dados disponíveis.

O trabalho do data mining visa segmentar dados e avaliar a probabilidade de certos eventos e, com isso, resolver problemas que não são possíveis usando apenas a capacidade mental humana.

Frente à complexidade constantemente crescente do mundo contemporâneo, as grandes empresas estão cada vez mais utilizando desse instrumental analítico para gerir suas atividades.

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Para que serve o data mining?

O data mining caracteriza-se pela descoberta automática de padrões,  predição de cenários, criação de informações acionáveis e foco em grandes conjuntos de dados.

É a partir desse instrumental que é possível tirar proveito de toda a informação gerada pela sociedade.

  • O data mining pode nos oferecer informações importantes como:
  • O comportamento do consumidor;
  • O comportamento dos fornecedores;
  • A evolução de linhas de crédito;
  • O comportamento dos preços de certos insumos;
  • A evolução da produtividade dos trabalhadores;
  • Direcionamento da mudança tecnológica;
  • Entre uma infinidade de coisas mais.

Além disso, é possível explorar um mundo de opções de pesquisa dentro de cada questão a ser levantada.

Por exemplo, sobre o comportamento do consumidor, é possível tentar encontrar informações como:

  • O comportamento do consumidor em relação a determinado produto;
  • O comportamento do consumidor frente à mudanças de renda e crédito;
  • A variação do consumo em relação a mudança de preço dos produtos;
  • A variação da demanda em relação à mudanças qualitativas no produto;
  • Impactos nos gastos com marketing no comportamento do consumidor;
  • Impactos da variação climática no nível de consumo de determinado bem ou serviço;
  • Tendências de consumo frente ao comportamento em redes sociais;
  • Entre outras coisas mais.

Sendo assim, o data mining é fundamental para que a empresa consiga entender as várias dimensões do mercado e traçar a estratégia mais adequada de atuação.

Quanto maior a quantidade de dados e de padrões extraídos deles, mais eficiente e fundamentada se torna a tomada de decisão dos gestores, o que contribui para a queda do risco.

Como funciona o data mining?

As ferramentas de data mining analisam dados em busca de oportunidades ou problemas e fazem o diagnóstico do comportamento dos negócios. 

Basicamente, todo o trabalho do data mining costuma ser realizado em três etapas: 

  1. Definição do problema;
  2. Exploração dos dados;
  3. Construção de modelo (padrão com que os dados se comportam);

Vejamos um pouco sobre cada tópico.

Definição do problema

O primeiro passo para aplicar os instrumentos de data mining é saber o que se quer entender. É a partir deste ponto que será possível partir para os demais passos. 

A definição do problema pode ser a tentativa de conhecer o comportamento do consumidor, de uma variável macroeconômica, dos preços de um determinado insumo ou mesmo entender os processos internos.

Exploração dos dados

Definido bem qual o problema a ser resolvido, parte-se para a busca dos dados que irão fornecer as respostas.

É nessa etapa que as ferramentas estatísticas começam a ser utilizadas. 

Aqui os analistas de data mining vão definir quais os dados deverão ser coletados coletam como também quais as possibilidades de dados disponíveis para o trabalho. 

Quando não há dados diretos referentes às informações que se quer obter será necessário encontrar outras alternativas, como as “proxys”, que são dados alternativos que visam suprir a falta de outros dados.

É nessa etapa também que se testa a qualidade dos dados que foram coletados, mantendo aqueles que são considerados importantes e descartando o que for desnecessário para o problema.

Construção do modelo

Feito os passos anteriores, é hora de descobrir os padrões existentes entre as variáveis. Aqui é o núcleo do trabalho do data mining.

Nesta etapa é que temos a definição do modelo estatístico mais apropriado para lidar com as variáveis que foram consideradas e coletadas para o trabalho.

Para realizar a construção do modelo é possível utilizar uma série de técnicas para estabelecer padrões, tendências e correlações gerais dentro de uma base de dados comum.

Uma das técnicas disponíveis, por exemplo, são as redes neurais artificiais. Estes são modelos matemáticos e representações gráficas que informam os padrões de comportamento das variáveis consideradas.

A partir disso, tem-se os padrões de comportamento e correlações que poderão ser explorados pelos tomadores de decisões do negócio.

Como trabalhar com data mining?

Para atuar em mineração de dados o perfil mais recorrente é o cientista de dados (data science). 

Geralmente os que trabalham nesse ramo são pessoas formadas em estatística e matemática, mas nada impede que outros profissionais atuem neste ramo.

Hoje em dia há vários cursos online de curta extensão e aperfeiçoamento, como também cursos de pós-graduação mais amplos para quem pretende trabalhar com data mining.

Para ingressar neste ramo o importante é ter interesse e facilidade para trabalhar com dados, estatística e programação.