Até pouco tempo, o conceito de clusterização de dados era popular só entre os profissionais da ciência da computação. Mas isso vem mudando. Cada vez mais as organizações têm assumido o controle de Big Data e lidado com ele de maneira estratégica.
Este é, portanto, um tema que vem ganhando importância à medida que as organizações melhoram sua inteligência tecnológica. Por isso, é importante se aproximar dele e entendê-lo.
Pensando nisso, trazemos neste artigo uma reflexão a respeito. Continue lendo para entender!
A Gartner define clusterização (clustering) como: “a capacidade de definir recursos em um ou mais sistemas interconectados, dentro de um grupo específico de aplicações acopladas, em uma rede local”.
Parece complexo, não é mesmo? Mas é possível simplificar ainda mais a explicação desse conceito. Dizendo, por exemplo, que trata-se do agrupamento de dados de forma que esses ativos informacionais, inseridos no mesmo cluster, sejam mais semelhantes uns aos outros do que aqueles que estão em outro.
Neste sentido, a classificação em clusters é feita usando critérios como distâncias menores, densidade de pontos de dados, gráficos ou várias distribuições estatísticas.
Em suma, dizemos que uma empresa pratica clusterização quando agrupa grandes volumes de dados separando-os por similaridade. Dessa forma, é possível armazená-los, processá-los e analisá-los ordenadamente.
O tema vai ficando mais claro conforme avançamos no entendimento dos principais métodos empregados. E podemos fazer isso observando a metodologia por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina empregados para lidar com volumes exponenciais de ativos informacionais.
Confira nos tópicos a seguir!
Este é um método de aprendizado de máquina não supervisionado, que começa com uma hierarquia predefinida de clusters de cima para baixo. Em seguida, é feita a decomposição dos dados com base nesta classificação, obtendo, assim, os clusters.
Esse método segue duas práticas baseadas na direção do progresso (no fluxo de cima para baixo ou vice-versa da criação de clusters). Sendo elas:
De cima para baixo, onde consideramos que todos os pontos de dados pertencem a um grande cluster. Dessa forma, tentamos dividi-los em grupos menores com base em uma lógica de encerramento ou um ponto do qual não haverá mais divisão dos dados.
Portanto, dividem-se os dados, que antes eram agrupados como um único grande conjunto, em um número “n” de clusters menores aos quais os pontos de dados agora pertencem.
Totalmente oposta à anterior, esta prática consiste em combinar iterativamente numerosos clusters para um número menor e, portanto, atribuir os pontos de dados a cada um deles.
Essa prática é ascendente e também usa uma lógica de encerramento na combinação dos clusters. Por exemplo, critérios baseados em número (não há mais clusters além deste ponto), em distância (os clusters não devem estar muito distantes para serem mesclados) ou em variância (o aumento na variância do cluster sendo mesclado não deve exceder um limite).
Este é considerado um dos métodos de clusterização mais simples. A intuição por trás dele é que trata-se de um agrupamento caracterizado e representado por um vetor central e os pontos de dados que estão próximos a ele são atribuídos aos respectivos agrupamentos.
O principal contratempo aqui é que deve-se definir intuitivamente ou cientificamente (Método Elbow) o número de clusters para iniciar a iteração de qualquer algoritmo de aprendizado de máquina e começar a atribuir os pontos de dados.
Apesar das falhas, o agrupamento baseado em centralidade provou que vale mais que o hierárquico ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Além disso, devido à sua simplicidade na implementação e na interpretação, esses algoritmos têm amplas áreas de aplicação (segmentação de mercado, de clientes, de imagens, recuperação de tópicos de texto etc).
Se olharmos para os dois métodos anteriores, observamos que tanto os algoritmos hierárquicos quanto os baseados em centralidade são dependentes de uma métrica de distância (similaridade / proximidade). A própria definição de cluster é baseada nesta métrica.
Já a abordagem baseada em densidade não leva em consideração as distâncias. Nela, os clusters são considerados como a região mais densa em um espaço de dados, que é separada por áreas de menor densidade de objeto e é definida como um conjunto máximo de pontos conectados.
Ao realizar a maior parte do agrupamento, assumimos duas premissas principais:
O fato é que os dados sempre apresentam alguma inconsistência (ruído) que não pode ser ignorada. Somado a isso, não devemos nos limitar a uma forma de atributo fixa; é desejável ter formas arbitrárias para não ignorar nenhum ponto de dados.
Na prática, algoritmos baseados em densidade podem fornecer clusters:
Este é um método de clusterização que agrupa pontos de dados com base no provável pertencimento à mesma distribuição de probabilidade (Gaussiana, Binomial etc.).
Também é correto dizer que os modelos de clusterização por distribuição estão mais intimamente relacionados às estatísticas. Pois lidam facilmente com a maneira como os conjuntos de ativos informacionais são gerados e organizados.
Por exemplo, usando princípios de amostragem aleatória. Dessa forma, os clusters podem ser facilmente definidos como objetos que pertencem à mesma distribuição.
Além disso, essa abordagem oferece vantagens em termos de flexibilidade, exatidão e forma dos agrupamentos formados. No entanto, o maior desafio é que ela funciona bem apenas com dados sintéticos ou simulados.
Conforme já pontuamos, a clusterização tem ampla aplicabilidade no mundo corporativo. Ela é normalmente realizada por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, mineração de dados, análises estatísticas e gráficas, processamento de imagens, textos e áudios etc.
Inclusive, três aplicações são bastante frequentes. São elas:
A clusterização de clientes é o processo de dividi-los em grupos ou perfis que refletem similaridade. Normalmente, isso é feito para decidir como se relacionar com compradores, traçando, por exemplo, ações de comunicação e marketing mais adequadas a cada nicho.
Em comparação com a segmentação baseada em regras, a clusterização com tecnologia de Inteligência Artificial encontra maior afinidade entre os clientes dentro de um cluster. Dessa forma, utiliza-se modelagem estatística aplicada a dados demográficos, comportamentais etc.
E o resíduo prático desse esforço pode ser a identificação e o aprofundamento dos perfis de cliente ideal, bem como “arquétipos” ou “personas” — usados nas operações de Marketing e Vendas, entre outras áreas.
O objetivo da clusterização de produtos (que segue critérios semelhantes a outros tipos aqui citados) pode ser agrupar os itens com base no perfil de compra dos clientes. Normalmente, isso é feito tendo o comportamento de aquisição como parâmetro central.
Na prática, esse exercício serve muito bem a organizações que lidam com um mix de produtos gigantes, como é o caso dos distribuidores, varejos e atacadistas cujo giro de mercadorias é grande.
Conforme já citamos, a clusterização de ativos informacionais é uma demanda cada vez mais recorrente nas empresas cuja inteligência de dados é explorada estrategicamente.
Isso porque essas companhias lidam com volumes expressivos de informações próprias (de seus sistemas) e também captadas em fontes externas.
Ainda que o entendimento técnico siga sendo dos cientistas de dados e profissionais de ciência da computação, a clusterização não pode ser ignorada. Tanto por executivos de negócios quanto por gestores e analistas de Marketing, Vendas e outros profissionais que buscam tomar decisões baseadas em insights.
Isso porque a clusterização é a espinha dorsal de aplicações altamente complexas, como Business Intelligence, Analytics, Salles Intelligence, entre outras. E a lógica da clusterização, definitivamente, amplia muito a capacidade analítica dos usuários dessas ferramentas, o que pode ter efeitos benéficos para os negócios.
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