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O que é Data Mining e quais as suas aplicações na modernidade?

Ricardo De Carvalho Costa

Com a Transformação Digital, nunca se trabalhou tanto com dados como tem sido atualmente. As empresas estão investindo cada vez mais recursos para potencializar a sua capacidade de manipular dados e impactar o desempenho do negócio.

Atualmente, muitas marcas como Google, Netflix, Amazon, Localiza, NuBank, Cargo X e Globo se posicionam no mercado como organizações fundamentadas no Data Driven (direcionadas a dados). Isso pode ser confirmado pela performance dos seus negócios.

O direcionamento a dados é muito comum para as conhecidas start ups, mas, você percebeu que as empresas tradicionais que adotaram a inovação por meio de dados também entraram na onda do alto desempenho? Sabe como elas conquistaram isso? Confira, agora, o que é Data Mining e como usá-lo!

O que é Data Mining?

Com certeza, você já deve ter escutado esse termo em algum lugar. O Data Mining, ou mineração de dados, é uma prática analítica que tem por objetivo observar e mapear padrões entre dados. Ela acontece de forma automatizada, por meio do uso de recursos tecnológicos como a inteligência artificial e o seu machine learning (aprendizado da máquina).

Isso significa que ela busca os dados de uma base e por meio de softwares reduz eles a uma pequena quantidade, mais fácil de ser trabalhada, e realiza um estudo comparativo para mapear padrões entre cada agrupamento de dados. Essa prática permite ao negócio atuar de forma cada vez mais estratégica, uma vez que é um estudo de inteligência de mercado mais direcionado, atuando com mais precisão em direção ao alvo.

DM, BI ou Big Data?

No cenário de inovação digital, principalmente no contexto dos negócios, estão em alta alguns conceitos muito semelhantes, que acabam causando uma certa confusão entre os profissionais e, até mesmo, entre as empresas. Além do Data Mining, os termos Business Intelligence (BI, ou Inteligência do Negócio) e Big Data (Grande Base de Dados) são recorrentes nos ambientes corporativos.

Apesar de serem parecidos e serem parte de uma cultura Data Driven, direcionada a dados, esses termos possuem algumas diferenças. O Big Data consiste na manipulação de bases robustas de dados, ou seja, diz respeito à quantidade de dados sem qualquer informação. É isso mesmo: dados não são, necessariamente, sinônimo de informação relevante para o seu negócio.

As ferramentas de Business Intelligence podem ser aplicadas com um direcionamento Data Mining trabalhando com essas grandes bases e transformam esses dados em conteúdo pertinente para o desenvolvimento de ações e estratégias para o sucesso do seu negócio. O BI diz mais respeito aos aplicativos para a manipulação de dados: elas podem ser usadas tanto para a mineração de dados, construindo análises mais robustas, tanto para o monitoramento diário de indicadores e o desenvolvimento de soluções imediatas.

Como usar o DM?

Agora que já sabe o que é Data Mining e a diferença entre esse conceito e outros que estão em alta no mercado, você deve estar se perguntando como aplicá-lo ao seu negócio e potencializar o seu desempenho. Inicialmente, é necessário ter em mente que trabalhar com dados não é uma tarefa fácil e demanda, além de softwares, profissionais capacitados.

O cientista de dados é aquele que vai trabalhar diariamente com a manipulação desses dados e desenvolver análises cada vez mais precisas sobre o seu negócio. Atualmente, não existe um curso de graduação específico para essa função. Os profissionais que atuam nessa área, geralmente, são oriundos de formações voltadas para a computação, negócios e engenharias, em geral.

Mas você não precisa ser um cientista de dados para conhecer um pouco mais sobre as etapas para construir e aplicar o Data Mining no seu negócio, não é mesmo? Se quer aprender mais e poder começar a desenvolver planos para tornar a sua empresa direcionada a dados, confira, abaixo, um passo a passo para implantar o processo de mineração de dados!

Defina os problemas

Como a mineração de dados trabalha com a precisão das informações, o primeiro passo é definir qual o problema a ser tratado. Assim, por meio da automação, você pode direcionar o software a buscar dados que estão correlacionados com o seu problema. Por exemplo, o seu negócio quer lançar um produto com o foco no público feminino, entre 25 e 50 anos. Com a mineração de dados, aqueles que serão obtidos são os que possuem interface com essa segmentação.

Reúna os dados

Feita essa definição, os dados serão reunidos em grupos, com os quais o seu cientista de dados vai trabalhar para identificar quais são os padrões existentes entre eles. Dessa forma, a tendência é que o produto desenvolvido seja mais personalizado e tenha maior aceitação no mercado. Isso significa que você reduz custos no investimento e aumenta o faturamento do seu negócio, tudo isso por meio da mineração de dados.

Determine sua aplicação

Você já sabe qual é o problema que precisa de uma solução e já tem os grupos de dados na sua posse. Agora é a hora de definir como aplicar esses dados. No exemplo que estamos usando, para a construção de um novo produto para o seu negócio é possível aplicar esses dados tanto para uma série de objetivos, como definir quais as regiões que ele será lançado, por meio de quais canais de comunicação etc.

Realize a mineração

Com a definição do seu uso feita, você deve começar a mineração dos dados. Na prática, é neste momento que começa a análise propriamente dita. Por meio de análises comparativas entre os dados,é possível encontrar padrões e atuar de forma preditiva no seu negócio. Ela permite o desenvolvimento de ações estratégicas mais precisas, indo direto ao alvo.

Analise os resultados

Com os resultados da sua análise em mãos, você está pronto para desenvolver as soluções que o seu negócio precisa. No exemplo da construção de um novo produto, agora tem-se insumo suficiente para desenvolvê-lo de acordo com as expectativas do seu público-alvo. Isso promove maior aceitação desse item no mercado e compete para o sucesso da sua marca.

A mineração de dados pode ser muito usada pelos setores de marketing, mas não fica restrita a eles. Com a definição sobre o que é Data Mining, você deve ter percebido que é uma prática que pode ser aplicada em qualquer interface do negócio, desde que tenha como objetivo uma atuação mais estratégica e para projetos de longo prazo. A sua adoção é garantia de alto desempenho dos negócios.

Falando em cultura direcionada a dados, o que acha de conferir outro artigo que fizemos especialmente para você? Saiba como o Big Data pode promover a melhor experiência do usuário! Boa leitura!

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