Data mining: o que é, como ela funciona e quais suas vantagens
O data mining, ou mineração de dados, é um processo que está se tornando cada vez mais normal em empresas de diversas áreas.
Trata-se da busca de padrões em enormes quantidades de dados através de uma série de técnicas, ferramentas e utilizando diferentes algoritmos.
Dessa forma, o data mining pode ser uma maneira inteligente de saber como os seus clientes se comportam e criar mecanismos para fidelizá-los.
Portanto, veja como o data mining funciona, seus benefícios, técnicas, entre outras coisas.
O que é data mining?
O data mining (também conhecido como mineração de dados) é um processo que tem o objetivo de encontrar padrão, anomalias e conexões em grandes quantidades de dados.
Nas empresas, ele pode gerar uma série de vantagens em relação ao mercado e aos concorrentes. Isso porque o data mining possibilita pensar em novas ações e mudanças estratégicas nas operações da marca.
Para que essa quantidade absurda de dados sejam processados, é necessário utilizar algoritmos de inteligência artificial e machine learning.
Por fim, muitas informações importantes podem estar escondidas nos dados, por conta disso o data mining pode revolucionar uma empresa.
Como funciona data mining?
Para que o data mining funcione em sua plenitude, é preciso usar alguns algoritmos de machine learning.
Assim, quanto melhor for o algoritmo, melhor e mais específica será a exploração dos dados.
Além disso, o data mining também depende de algumas ferramentas, que podem atuar de diversas formas, trazendo: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, gráficos, ou dendrogramas.
Os dados entrarão através de um software que vai manipular e comparar os dados, buscando padrões de ações e comportamentos.
Portanto, os resultados vão trazer informações que serão utilizados no planejamento de diversas áreas da empresa.
Data mining exemplos
O data mining pode ser usado em diversas áreas, como vendas, marketing digital, comércio, entre outras.
Em empresas de comunicação, por exemplo, algumas marcas de telefonia utilizam o data mining para alcançar clientes com potencial de consumo de alguns serviços.
No setor de finanças, a mineração de dados é um recurso para controlar a inadimplência e classificar clientes de acordo com alguns fatores importantes para a marca.
Qual a função do data mining?
A principal função do data mining é indicar quem fez, o que fez, onde, como, quando e em quais quantidades.
Ou seja, servir como base para novos planejamentos, metas e ações de uma empresa, além de embasar estratégias de marketing.
O data mining também pode ser aplicado para analisar e entender o comportamento dos concorrentes da empresa, pensando em respostas e possíveis parcerias.
Por fim, é importante destacar que: data mining tem o objetivo de esclarecer e não trazer mais dúvidas.
Onde pode ser utilizado o data mining?
O data mining pode ser usado por diversas empresas, independentemente do porte, e de qualquer setor do mercado, para uma série de contextos diferentes.
No entanto, vale destacar que as ferramentas e a análise dos dados minerados serão diferentes para cada área de utilização do data mining.
Dessa forma, confira os principais setores onde o data mining pode ser usado:
- Gestão de empresas/Administração;
- Saúde;
- Segurança;
- Vendas;
- Pesquisas;
- Comércio;
- Agricultura;
- Entre outras.
Quais os benefícios da implementação do data mining?
A utilização do data mining pode trazer uma série de benefícios para diversos setores, comércio, indústria, marketing, agricultura, serviços, entre outras áreas.
Um dos principais benefícios é entender a realidade do mercado, sua concorrência e as diversas mudanças que estão acontecendo.
O data mining vai ajudar a tomar decisões importantes para a empresa. Assim, baseado em grandes quantidades de dados, a probabilidade de a estratégia desenvolvida dar certo é maior.
Além disso, possíveis e atuais problemas são reconhecidos com mais facilidade, aumentando a chance de a empresa se destacar diante da concorrência.
Por fim, o data mining possui um benefício crucial no atual mercado: identificar oportunidades com antecedência e agir diante delas.
Qual as vantagens do data mining para o marketing digital?
As técnicas do data mining ajudam a identificar uma série de tendências, comportamentos, fatores e padrões que vão influenciar diretamente na decisão de compra de uma pessoa.
Assim, as informações colhidas vão influenciar diretamente no plano de marketing digital, nas estratégias, métricas e metas traçadas.
Com tudo isso feito, as chances de atingir, engajar e fidelizar novos clientes aumenta, além das taxas de conversão.
Como mencionado anteriormente, analisar o desempenho da concorrência também é uma grande vantagem do data mining.
Quais são as etapas do processo de data mining?
Dependendo da quantidade de dados e dos objetivos da empresa com o data mining, o processo pode ter mais etapas do que o comum.
No entanto, na maioria das vezes, o data mining possui 5 etapas. Confira cada uma delas:
Planejamento
Este é o momento de definir quais os objetivos da marca ao fazer um data mining e como ele será utilizado na empresa.
Para contribuir no processo, é importante pensar em metas e indicadores para conseguir analisar os dados com mais clareza.
Seleção dos dados
Este é o momento de pensar quais os dados, fontes e de onde isso será extraído, visando entender o que será importante para a marca a partir do planejamento.
Junto com a limpeza de dados, a seleção é a fase mais longa em todo o processo, já que são grandes quantidades de informações.
Limpeza dos dados
Nesta fase são aplicadas algumas técnicas de data mining, ou seja, os dados serão processados em algoritmos buscando padrões, problemas e outras informações.
Vale ressaltar que é importante que todos os dados selecionados façam sentido para a empresa, e que os “desnecessários” sejam eliminados.
Avaliação dos resultados
Aqui é o momento de entender como os dados vão ajudar na empresa, podendo ser problemas ou soluções, mas que vão impactar nos interesses da empresa.
Apresentar e utilizar as informações
Este é o momento de colocar em prática tudo o que os dados mostraram para a empresa. Além disso, pode ser feita uma apresentação dos dados aos diretores da empresa.
Com isso, será traçado planos de melhorias e estratégicos para atingir novos clientes, ações para a concorrência, aprimorar processos, entre outras ações.
Quais as técnicas de data mining?
Para algumas etapas importantes do data mining, existem algumas técnicas que podem, e devem, ser utilizadas para minerar os dados.
Confira algumas das principais técnicas de data mining:
Redes neurais
Esta é uma técnica que costuma ser utilizada nas partes iniciais do data mining.
As redes neurais são para modelar e relacionar os dados que entram e saem durante o processo de mineração dos dados.
Visualizações
Aqui podem ser usadas ferramentas de visualização. Elas serão utilizadas na fase inicial da mineração, visando descobrir padrões escondidos em um grupo de dados.
Árvores de decisão
Como o próprio nome diz, é uma técnica que forma uma árvore para analisar os dados, onde cada tronco será uma classificação de dados.
Esta técnica serve para interpretar os dados com mais clareza, identificando possíveis metas para a empresa.
Estatística
As estatísticas não são uma técnica específica para o data mining. No entanto, este conhecimento serve para relacionar informações.
Assim, as estatísticas podem ser aplicadas como um modo de encontrar padrões.
Clusterização
Técnica também conhecida como agrupamento de dados. É um modo de reconhecer dados que são parecidos entre si.
A partir disso, há uma segmentação para selecionar grupos de dados para gerar insights para a marca.
Como implementar o data mining?
Antes de mais nada, é importante destacar que o data mining não pode ser feito de maneira aleatória. Ou seja, ele deve ser pensado e operado de uma forma que realmente traga informações e insights para a marca.
Portanto, confira algumas dicas de como colocar um data mining em prática:
- Softwares: é importante escolher um que consiga coletar todos os dados rapidamente. Ou seja, que tenha a capacidade para processar com agilidade grandes volumes de informação, tanto de dados estruturados ou não.
- Escolha a ferramenta: a escolhida precisa ser uma plataforma “simples”, mas que possibilite extrair todas as informações que sejam importantes para a marca.
- Classifique as informações: prepare tudo o que foi recolhido para uma análise detalhada.
- Procure por padrões: coloque uma ferramenta para cruzar os dados e descobrir padrões e semelhanças entre eles, buscando tendências de comportamentos dos clientes ou da concorrência.
- Cruze as informações: organize tudo o que foi analisado para gerar insights para a empresa.
- Olhe para os resultados: esse é o momento de identificar tudo o que foi feito, mas os dados devem estar organizados de uma maneira que sua leitura seja facilitada.
Data warehouse e data mining: quais as diferenças?
Como mencionado durante o texto, data mining é um processo que visa encontrar padrões, problemas e conexões em grandes quantidades de dados.
Para isso, estes dados precisam passar por uma mineração, que pode ser feita através de técnicas, etapas e ferramentas diferentes.
Enquanto isso, o data warehouse é uma ferramenta que consegue armazenar grandes quantidades de dados. No entanto, tudo isso é feito de forma organizada e estruturada, fornecendo informações de qualidade.
Dessa forma, o data warehouse e o data mining podem trabalhar em conjunto, já que um vai minerar e o outro armazena os dados, podendo ser usados posteriormente.
