- A mineração de dados é o processo de descoberta de padrões, tendências e relacionamentos em grandes conjuntos de dados usando algoritmos estatísticos, técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
- Ela ajuda as organizações a tomar decisões informadas, prever tendências futuras, melhorar estratégias de marketing, aumentar a satisfação do cliente e detectar anomalias ou fraudes.
- Os varejistas usam a mineração de dados para analisar o histórico de compras e preferências dos clientes, os prestadores de serviços de saúde a usam para identificar fatores de risco dos pacientes, e as instituições financeiras a aplicam para classificação de crédito e detecção de fraudes.
A mineração de dados, ou extração de conhecimento a partir de bancos de dados (KDD), revela informações de grandes conjuntos de dados. Apesar dos avanços tecnológicos, escalabilidade e automação ainda são desafios. Ela melhora a tomada de decisão ao filtrar dados para obter informações valiosas, como detecção de fraudes. Combinada com ferramentas comoApache Spark, ela acelera a extração de insights. Os avanços da IA impulsionam ainda mais sua adoção.
O que é mineração de dados?
A mineração de dadosconsiste em peneirar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e conexões que ajudam a resolver problemas de negócios por meio da análise de dados. Usando técnicas e ferramentas de mineração de dados, as empresas podem antecipar tendências futuras e tomar decisões de negócios bem informadas.
A mineração de dados representa um aspecto fundamental da análise de dados e serve como disciplina central na ciência de dados, utilizando métodos analíticos sofisticados para extrair informações valiosas de conjuntos de dados. Mais detalhadamente, a mineração de dados constitui uma etapa do processo de extração de conhecimento a partir de bancos de dados (KDD), uma abordagem da ciência de dados para coleta, processamento e análise de dados. Embora a mineração de dados e o KDD sejam às vezes usados de forma intercambiável, eles são mais frequentemente distinguidos como entidades separadas.
O processo de mineração de dados depende fortemente da execução eficiente da coleta, armazenamento e processamento de dados. Suas aplicações incluem a descrição de um conjunto de dados alvo, previsão de resultados, identificação de fraudes ou problemas de segurança, obtenção de insights aprofundados sobre dados demográficos de usuários e identificação de gargalos e interdependências. Além disso, os procedimentos de mineração de dados podem ser executados automaticamente ou semiautomaticamente.
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Como funciona
A mineração de dados é geralmente realizada por cientistas de dados e outros especialistas competentes em BI e análise. No entanto, analistas de negócios e executivos com talento para dados, bem como funcionários que atuam como cientistas de dados cidadãos dentro de uma organização, também podem participar de atividades de mineração de dados.
Os componentes fundamentais da mineração de dados abrangem aprendizado de máquina e análise estatística, em conjunto com tarefas de gerenciamento de dados realizadas para preparar os dados para análise. O advento de algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de inteligência artificial (IA) automatizou grande parte do processo. Além disso, essas ferramentas facilitaram a exploração de grandes conjuntos de dados, como bancos de dados de clientes, registros de transações e arquivos de log de servidores web, aplicativos móveis e sensores.
Embora o número de etapas possa variar de acordo com a granularidade desejada dentro de uma organização, o processo de mineração de dados geralmente pode ser dividido nas quatro etapas principais a seguir:
1. Coleta de dados
Identificação e agregação de dados relevantes para uma aplicação de análise. Os dados podem residir em vários sistemas de origem, um data warehouse ou um data lake – um repositório cada vez mais comum em ambientes de big data contendo uma mistura de dados estruturados e não estruturados. Fontes de dados externas também podem ser aproveitadas. Independentemente da fonte, os cientistas de dados frequentemente os transferem para um data lake para as próximas etapas do processo.
2. Preparação dos dados
Essa fase envolve uma série de etapas para preparar os dados para a mineração. A preparação dos dados começa com a exploração, perfilagem e pré-processamento dos dados, seguidas por esforços de limpeza de dados para corrigir erros e outros problemas de qualidade dos dados, como valores duplicados ou ausentes. A transformação dos dados também é realizada para garantir a consistência dos conjuntos de dados, a menos que um cientista de dados opte por analisar dados brutos não filtrados para uma aplicação específica.
3. Mineração de dados
Uma vez que os dados são preparados, um cientista de dados seleciona a técnica de mineração de dados apropriada e então implanta um ou mais algoritmos para realizar a mineração. Essas técnicas podem envolver a análise das relações entre os dados e a descoberta de padrões, associações e correlações. Em cenários de aprendizado de máquina, os algoritmos geralmente precisam ser treinados em amostras de dados para discernir as informações procuradas antes de serem executados em todo o conjunto de dados.
4. Análise e interpretação dos dados
Os resultados da mineração de dados são usados para formular modelos analíticos que podem informar a tomada de decisão e outras ações de negócios. Além disso, o cientista de dados ou outro membro de uma equipe de ciência de dados deve comunicar os resultados aos executivos e usuários de negócios, frequentemente usando técnicas de visualização de dados e storytelling de dados.
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Exemplos setoriais de mineração de dados
Varejo: Os varejistas online usam dados de clientes e registros de navegação na Internet para refinar campanhas de marketing, anúncios e ofertas promocionais adaptadas a cada comprador. A mineração de dados e a modelagem preditiva também sustentam os mecanismos de recomendação que sugerem compras potenciais aos visitantes do site, bem como atividades de gerenciamento de estoque e cadeia de suprimentos.
Serviços financeiros: Bancos e empresas de cartão de crédito usam ferramentas de mineração de dados para construir modelos de risco financeiro, identificar transações fraudulentas e avaliar pedidos de empréstimo e crédito. Além disso, a mineração de dados desempenha um papel nos esforços de marketing e na identificação de oportunidades de venda adicional para clientes existentes.
Seguros: As seguradoras usam a mineração de dados para informar a precificação de apólices de seguro, avaliar pedidos de apólice e realizar modelagem de riscos para clientes potenciais.
Manufatura: Os fabricantes implantam a mineração de dados para melhorar a disponibilidade e a eficiência operacional das instalações de produção, otimizar o desempenho da cadeia de suprimentos e garantir a segurança dos produtos.
Entretenimento: Os serviços de streaming analisam os hábitos de visualização ou audição dos usuários para fornecer recomendações personalizadas com base nas preferências individuais. Da mesma forma, os indivíduos podem se dedicar à mineração de dados de software para obter insights mais aprofundados.
Saúde: A mineração de dados ajuda os profissionais de saúde a diagnosticar condições médicas, desenvolver planos de tratamento e interpretar resultados de imagens médicas. Além disso, a pesquisa médica depende fortemente de mineração de dados, aprendizado de máquina e outras metodologias de análise.
RH: Os departamentos de recursos humanos gerenciam grandes quantidades de dados abrangendo taxas de retenção, promoções, salários e benefícios. A mineração de dados ajuda a analisar esses dados para melhorar os processos de RH.
Mídias sociais: As plataformas de mídia social exploram a mineração de dados para reunir grandes conjuntos de dados sobre os usuários e suas atividades online. Esses conjuntos de dados são usados de forma controversa para publicidade direcionada ou podem ser vendidos a terceiros.