MINERAÇÃO DE DADOS, A ERA DA INFORMÁTICA
A mineração de dados (em inglês, data mining) é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados. Através de uma variedade de técnicas, podemos usar essas informações para aumentar a renda, cortar custos, melhorar o relacionamento com os clientes, reduzir riscos, e etc.
O processo de minerar dados para descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras tem uma longa história. Por vezes chamado de “descoberta de conhecimento em banco de dados”, o termo “mineração” só foi cunhado nos anos 1990, mas sua base compreende três disciplinas científicas entrelaçadas que existem há tempos: estatística (o estudo numérico das relações entre dados), inteligência artificial (inteligência exibida por softwares e/ou máquinas, que se assemelha à humana) e machine learning (algoritmos que podem aprender com dados para realizar previsões). A tecnologia de mineração de dados continua evoluindo para acompanhar o potencial ilimitado do big data e a computação de baixo custo.
Qual a importância da mineração de dados?
A mineração de dados permite que você:
Separe todos os ruídos caóticos e repetitivos em seus dados;
Entenda o que é relevante para, então, fazer um bom uso dessa informação para avaliar os resultados possíveis;
Acelere o ritmo de tomadas de decisões bem-informadas;
Onde a mineração de dados está sendo usada?
Telecomunicações: empresas de multimídia e telecomunicações podem usar modelos analíticos para dar sentido a milhões de dados de clientes, prever seus comportamentos e oferecer campanhas altamente segmentadas e relevantes;
Seguradoras: as seguradoras podem resolver problemas complexos envolvendo fraude, conformidade, gestão de risco e atritos com clientes. As empresas têm usado técnicas de mineração de dados para avaliar os produtos de modo mais eficaz em todas as linhas de negócios e encontrar novas maneiras de oferecer produtos competitivos à sua base de clientes;
Bancos: algoritmos automatizados ajudam os bancos a entender sua base de clientes, bem como as bilhões de transações no coração do sistema financeiro. A mineração de dados ajuda as empresas do setor a obter uma visão melhor dos riscos de mercado, detectar fraudes mais rapidamente, gerenciar obrigações de conformidade normativa e obter retornos ideais sobre seus investimentos de marketing;
Manufatura: alinhar planos de fornecimento com previsões de demandas é essencial, assim como detectar problemas cedo, garantir a qualidade e investir no valor da marca. Os fabricantes podem prever o desgaste dos ativos de produção e antecipar a necessidade de manutenção, o que pode maximizar o tempo de atividade e manter a linha de produção dentro do cronograma;
Varejo: grandes bancos de dados de clientes contêm insights escondidos que podem ajudá-lo a melhorar o relacionamento com os clientes, otimizar campanhas de marketing e prever vendas. Através de modelos de dados mais precisos, as empresas varejistas podem oferecer campanhas mais direcionadas – e encontrar a oferta que causa o maior impacto no cliente;
Educação: os educadores podem prever o desempenho deles antes mesmo de entrarem na sala de aula – além de desenvolver estratégias de intervenção para mantê-los no caminho certo. A mineração de dados ajuda educadores a acessar dados dos alunos, prever conquistas e identificar quem precisa de uma atenção extra;
O papel da TI na mineração de dados?
Como podemos perceber no texto, a mineração de dados envolve técnicas de estatística e machine learning para definir parâmetros de comportamento de clientes.
Estas técnicas podem e são muito comumente utilizadas em conjunto, dependendo dos objetivos que a empresa busca alcançar.
Profissionais de TI que trabalham com ciência de dados, por exemplo, acabam tendo perspectivas de carreira muito promissoras, com salários bem altos.
Em cada etapa do processo de mineração de dados, é essencial a presença de uma analista da área de TI, que estude o modelo de técnica utilizada, faça relatórios e atue como o mecanismo de decisão.
A mineração de dados deve ser gerida por uma equipe especializada e preparada, pois sem a orientação correta, os dados de que a organização realmente precisa não serão coletados como o esperado.
Daniel Romualdo
Engenheiro de Software - Mestrando pela ESPM - PPGA, inteligência artificial em análise de sentimentos
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