Data Mining, a mineração de dados, é "o processo de descobrir correlações, padrões e tendências significativas, examinando grandes quantidades de dados armazenados em repositórios", conforme define a Gartner.
É uma prática diretamente relacionada à transformação digital e levada a cabo via tecnologias específicas em conjunto com técnicas estatísticas e matemáticas.
Agora, como isso se dá na prática? Por onde começar para praticar Data Mining em seu negócio? Quais benefícios podem ser obtidos?
Continue lendo, pois aqui respondemos a esses e outros questionamentos!
Data Mining é a técnica que constitui-se a partir de uma análise inteligente realizada por meio de algoritmos que encontram padrões em modelos específicos de combinações de dados.
Assim, com o apoio da tecnologia, é possível filtrar, organizar e separar grandes volumes de dados a partir de uma rede estatística. Ela, por sua vez, é usada para se chegar à descoberta de insights estratégicos extremamente valiosos para as empresas.
Essa abordagem é fundamental se pensarmos na quantidade de tempo e dinheiro perdido ao demorar horas ou dias para armazenar e analisar dados para, por exemplo, orientar ações comerciais. Definitivamente, na convergência dos mercados para o digital, não há mais tempo para lentidão.
Hoje as decisões precisam estar alinhadas à velocidade e à volatilidade da informação, considerando também as mudanças de panorama no ambiente competitivo. Em última instância, é preciso lançar mão do chamado mindset data driven.
Em contraste com o trabalho manual, o Data Mining, por ser um processo automático realizado por um software, garante mais agilidade e acuracidade. Ele otimiza o tempo e auxilia na redução de riscos que podem atrasar o crescimento das empresas.
É também válido acrescentar que as técnicas de mineração de dados são importantes não só no mundo dos negócios, mas também para pesquisas acadêmicas. Elas têm ajudado, inclusive, com trabalhos humanitários ao redor do mundo.
Data Mining é uma prática mais "profunda" que a análise de dados. Ela corresponde à exploração de dados brutos via técnicas estatísticas avançadas e algoritmos de machine learning — visando extrair insights que não são imediatamente evidentes.
A análise de dados, por outro lado, tem a ver com a compreensão "mais direta" de dados estruturados com ferramentas e métodos que facilitam a exploração e a interpretação. Seu propósito geralmente é responder a perguntas específicas e, a partir disso, apoiar tomadas de decisão.
Ela pode incluir processos descritivos, diagnósticos ou preditivos. Contudo, seu escopo é mais voltado à avaliação de variáveis e relações previamente definidas.
Você sabia que o conceito de Data Mining existia antes dos computadores?
Os primórdios estatísticos da mineração de dados foram postos em movimento pelo Teorema de Bayes em 1763 e pela descoberta da análise de regressão em 1805.
Por meio da Máquina Universal de Turing (1936), da descoberta das Redes Neurais (1943), do desenvolvimento de bancos de dados (década de 1970) e algoritmos genéticos (1975) e da Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (1989), o cenário estava pronto para nossa compreensão moderna do que é a mineração de dados hoje.
À medida que o crescimento dos processadores de computador, armazenamento de dados e tecnologia amadureceu durante as décadas de 1990 e 2000, a mineração de dados se tornou aplicável às mais variadas situações.
Em 2003, o livro 'Moneyball' introduziu Data Mining para um público muito mais amplo por meio da história da abordagem analítica de um time profissional de beisebol para a construção de escalações.
Agora, com soluções de Big Data usadas em uma crescente variedade de situações, a mineração de dados desempenha um papel crítico em inúmeras indústrias.
Data Mining é mais útil para identificar padrões de dados e derivar insights úteis de negócios desses padrões. Para realizar essas tarefas, os mineradores de dados usam uma variedade de técnicas para gerar resultados diferentes.
Confira, a seguir, as cinco técnicas comuns.
Com essa técnica, pontos de dados são atribuídos a grupos, ou classes, com base em uma pergunta ou problema específico a ser abordado.
Digamos que uma empresa de bens de consumo queira otimizar sua estratégia de desconto de cupom para um produto específico. Ela pode revisar níveis de estoque, dados de vendas, taxas de resgate de cupom e dados comportamentais do consumidor para tomar a melhor decisão possível.
Esta função busca descobrir as relações entre pontos de dados.
Ela é usada para determinar se uma ação ou variável específica tem alguma característica que pode ser vinculada a outras ações — por exemplo, escolhas de quartos e hábitos de refeições de viajantes a negócios.
Um hoteleiro pode usar insights de regras de associação para oferecer upgrades de quarto ou promoções de alimentos e bebidas para atrair mais viajantes a negócios.
Além de procurar padrões, Data Mining busca descobrir dados incomuns dentro de um conjunto.
A detecção de anomalias é o processo de encontrar dados que não estão em conformidade com o padrão. Esse processo pode ajudar a encontrar instâncias de fraude e ajudar os varejistas a aprender mais sobre picos ou declínios nas vendas de certos produtos.
O clustering busca similaridades dentro de um conjunto de dados, separando pontos de dados que compartilham características comuns em subconjuntos.
Isso é semelhante ao tipo de análise de classificação, pois agrupa pontos de dados. Contudo, na análise de clustering, os dados não são atribuídos a grupos previamente definidos.
Quanto à utilidade do clustering, ele pode ser usado para definir características dentro de um conjunto de dados, como a segmentação de clientes com base no comportamento de compra, estado de necessidade, estágio de vida ou preferências.
A análise de regressão diz respeito a entender quais fatores dentro de um conjunto de dados são mais importantes, quais podem ser ignorados, além de como eles interagem.
Com essa técnica, os mineradores de dados são capazes de validar teorias como "quando muita neve é prevista, mais pão e leite serão vendidos antes da tempestade".
Embora isso pareça óbvio, muitas variáveis precisam ser verificadas e quantificadas para que o gerente da loja tenha certeza de que há estoque suficiente disponível.
Por exemplo, quanto é "muita" neve? Quanto é "mais leite e pão"? Quais tipos de previsões meteorológicas tendem a causar ação do consumidor e quantos dias antes da tempestade eles começarão a comprar? Qual é a relação entre polegadas de neve, unidades de pão e unidades de leite?
Via análise de regressão, níveis específicos de estoque de leite e pão (em unidades/caixas) podem ser recomendados para níveis específicos de neve previstos (polegadas), em pontos específicos no tempo (dias antes da tempestade).
Dessa forma, o uso da análise de regressão maximiza as vendas, minimiza as instâncias de falta de estoque e ajuda a evitar o excesso de estoque, o que resulta na deterioração do produto após a tempestade.
O Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) é uma excelente diretriz para iniciar o processo de Data Mining. Ele é um padrão criado há décadas e ainda hoje um paradigma popular.
Projetado para ser flexível, o CRISP-DM recomenda dividir a mineração em 6 etapas:
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Definição de objetivos |
Identificar os objetivos e escopo do projeto. Os stakeholders formulam uma pergunta ou problema a ser resolvido via mineração de dados. |
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Compreensão de dados |
Coletar os dados relevantes de várias fontes, estruturados e não estruturados. Realizar análise exploratória e selecionar um subconjunto de dados para modelagem. |
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Preparação de dados |
Organizar o conjunto de dados final, identificando variáveis e dimensões para explorar. Preparar os dados para a criação do modelo. |
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Modelagem |
Selecionar técnicas de modelagem apropriadas, como agrupamento ou classificação. Ajustar os dados conforme necessário para adequar à técnica escolhida. |
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Avaliação |
Testar e medir o sucesso dos modelos em responder à questão inicial. Verificar se o progresso está no caminho certo e ajustar se necessário. |
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Implantação |
Implantar o modelo no ambiente real, envolvendo stakeholders e garantindo que as partes relevantes estejam informadas. |
Confira agora uma explicação mais prática das etapas básicas da mineração de dados.
Tudo começa pela coleta de dados estruturados e não estruturados, vindos de diferentes fontes. Em seguida, os dados são organizados em um único repositório, o que garante maior acessibilidade e consistência para as etapas subsequentes.
Depois disso, vem o processo de limpeza e enriquecimento de dados — brutos, eles geralmente contêm ruídos e lacunas.
Deve-se então higienizá-los, removendo duplicações, corrigindo valores inválidos e completando informações ausentes. Essa é uma fase crítica, pois dados de baixa qualidade comprometem a eficiência da mineração.
Após a limpeza, vem a transformação dos dados.
Ela envolve normalização, agregação e outras técnicas que facilitam as análises. Logo, é é essencial, sobretudo para garantir que os conteúdos estejam no formato correto para serem processados pelos algoritmos escolhidos.
A partir disso, vai-se para a seleção de algoritmos.
Dependendo do objetivo, diferentes técnicas podem ser aplicadas, como regressão, redes neurais, árvores de decisão, ou clustering.
Como cada algoritmo tem um propósito específico, a escolha adequada depende da natureza do problema a ser resolvido e do tipo de insight que se quer obter.
O modelo de Data Mining é então treinado com base nos algoritmos escolhidos. Isso pode ser agilizado com a adoção de um software de mineração que, em síntese, vai explorar padrões, correlações e tendências ocultas nos dados.
Ferramentas como o KNIME, RapidMiner, ou Python com bibliotecas específicas, são amplamente utilizadas para essa finalidade. Além disso, há no mercado plataformas direcionadas para fins específicos — uso em Vendas e Marketing, por exemplo.
Por fim, chega-se à utilização das informações.
Nela, os profissionais que vão realizar ações a partir dos dados minerados finalizam o processo transformando-os. Eles fazem isso por meio de um formato visual e/ou escrito, tornando as informações mais fáceis de serem interpretadas.
Isso os ajuda a validar os resultados obtidos; ter certeza que as conclusões extraídas são precisas e úteis. Dentro disso, testes de validação cruzada e ajustes finos no modelo são comuns.
Também é fundamental não confundir Data Mining com Machine Learning.
Tecnicamente falando, Data Mining é um processo de ETL ou ELT (Extract, Transform, Load). Ele, na prática, diz respeito à extração, à transformação e ao carregamento de uma determinada quantidade de dados para explicar possíveis fenômenos e gerar insights a partir disso.
Minerar dados, portanto, tem um objetivo mais estatístico: a meta é encontrar padrões disponíveis em volumes de dados antes dispersos.
Machine Learning, o aprendizado de máquina, é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente por meio da experiência e pelo uso de dados.
Ele, a partir do processo de Data Mining, institui a capacidade da máquina de aprender e atribuir respostas esperadas a diferentes modelos de combinações de dados.
Em suma, Data Mining e Machine Learning estão intimamente ligados, gerando explicação de fenômenos e também soluções preditivas.
→ Confira, no quadro a seguir, um detalhamento da diferenças e dos encontros dessas duas abordagens:
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Data Mining |
Machine Learning |
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Definição |
Processo de descoberta de padrões, tendências e informações ocultas em vastos conjuntos de dados históricos. |
Ramo da Inteligência Artificial que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradativamente sua precisão. |
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Tecnologias |
Algoritmos de clustering, associação, regressão, árvores de decisão. |
Redes neurais e algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. |
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Métodos |
Exploração de dados existentes para identificar correlações e tendências. |
Treinamento de modelos com dados para fazer previsões ou classificações. |
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Aplicabilidades comuns |
Identificação de padrões de compra do cliente, detecção de fraudes em transações financeiras. |
Previsão de demanda de produtos, otimização da cadeia de suprimentos, personalização de recomendações de compras. |
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Exemplo |
Uma rede de supermercados analisa históricos de compras e segmenta clientes com base em preferências de consumo. |
Uma empresa de logística recebe alertas com previsibilidade de atrasos nas entregas com base em dados meteorológicos, de tráfego e históricos. |
A mineração de dados é um elemento-chave para que executivos consigam entender o funcionamento das organizações e a performance de execução de estratégias
Entendendo o que é Data Mining e investindo no método, sua empresa terá informações relevantes de Inteligência de Mercado, além de soluções precisas e eficazes baseadas em dados objetivos. Isso ajudará no desenvolvimento de medidas para impulsionar o crescimento.
Por exemplo, gestores podem receber informações, como:
Os dados fornecem indicadores que tanto ajudam a corrigir problemas internos quanto melhoram o relacionamento com o público, o que impacta diretamente nos números de retenção de clientes, novos prospects e aumento das vendas.
Assim, com informações detalhadas do seu público e do ambiente de mercado, o processo de tomada de decisão fica muito mais eficaz.
No caso das vendas, por exemplo, é possível melhorar consideravelmente a experiência de compra, com o oferecimento do produto/serviço certo na hora certa. Isso porque todo o processo é pautado pelo perfil do cliente construído pelo seu histórico de interações com a marca.
Portanto, dados relevantes geram informações preciosas que podem otimizar a performance de todos os setores, além de facilitar um fluxo de trabalho mais ágil e integrado a outras áreas da organização.
Agora que você entendeu o que é Data Mining e deseja implementar o processo na sua empresa, a Cortex pode te ajudar nessa tarefa.
Temos uma solução de GTM Intelligence de implantação ágil e customizável que, por meio de um ambiente amigável para integrações e análises inteligentes de dados, ajuda os profissionais a gerar insights preciosos.
Dessa forma, seu negócio pode aumentar não só as vendas, mas também os índices de satisfação dos clientes, como os indicadores de customer success.
A ferramenta realiza um processo sofisticado de integração de dados de várias fontes diferentes, sejam internas ou de mercado. Assim, o que era complexo e desconectado, fica simplificado e organizado para que a gestão tenha uma visão unificada das situações.
→ No quadro a seguir, entenda como a solução da Cortex potencializa resultados, inclusive por meio da mineração de dados:
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GTM INTELLIGENCE DA CORTEX |
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O que é |
Solução que amplia a inteligência de dados dos times de vendas por meio de grandes bases de informações. Permite descobrir, analisar, apresentar e fazer uso de grandes conjuntos de informações. |
Como funciona |
Rastreia continuamente milhões de sites disponíveis publicamente. Reúne dados relevantes e os combina com as bases internas. Paralelamente, higieniza e enriquece essas informações de maneira automatizada. |
Usos práticos |
Análise da concorrência; Mapeamento do Perfil de Cliente Ideal (ICP); Projeções de vendas, entre outras aplicabilidades; |
Diferenciais |
Rastreia dados em tempo real, atualizados. Combina bases de dados internas e externas e gera contexto (mercadológico, situacional, entre outros). Fornece conhecimento panorâmico de mercados e nichos para o planejamento de estratégias comerciais. Mostra o momento mais adequado para a abordagem comercial. |
No fim das contas, tanto o cliente quanto a organização saem ganhando com a implementação de uma plataforma robusta como a da Cortex.
Na maioria das vezes, o problema não é a falta de informações, mas sim o excesso delas. Nesse cenário, é preciso localizar, ordenar e, principalmente, extrair valor de vastos volumes de registros internos e bases externas de dados.
É aí que uma estratégia bem estruturada de Data Mining faz toda a diferença!
A boa notícia é que foi-se o tempo em que era necessário contar com um time gigante de cientistas de dados — algo restrito a mega corporações. Agora, adotando uma solução de GTM Intelligence, como a que a Cortex oferece, já se pode colocar Data Mining em prática com rapidez e eficiência.
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa líder em IA aplicada a negócios e Inteligência de Go-to-Market. Caso queira saber como otimizar o processo comercial das empresas, ajudando-as a encontrar formas mais eficientes de chegar a seus clientes e fechar negócios, conheça nossa solução de GTM Intelligence for B2B companies.
Ou, se tiver urgência, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex!