O que é Mineração de Dados? Como Funciona, Técnicas e Exemplos

Brittany Kaiser, ex-Diretora de Desenvolvimento de Negócios da Cambridge Analytica, afirmou no documentário da Netflix The Great Hack que os dados agora são mais valiosos do que o petróleo.

E assim como o petróleo, ouro, minério e outros recursos naturais, há um valor oculto nos dados que precisa ser minerado e extraído usando software de aprendizado de máquina. Esse processo é chamado de mineração de dados.

A mineração de dados utiliza coleta de dados, data warehouses e processamento computacional para descobrir padrões, tendências e outras verdades sobre os dados que não são inicialmente visíveis usando aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados.

Embora este termo seja relativamente novo (primeiro cunhado na década de 1990), está se tornando mais comum à medida que organizações de todos os setores o utilizam para obter mais insights sobre como podem melhorar seus negócios.

Por que a mineração de dados é útil?

Ter dados estruturados e não estruturados não necessariamente fornece os insights ou conhecimentos de que você precisa. É aí que entra a mineração de dados, pois permite que você descubra padrões e relacionamentos em grandes volumes de dados de várias fontes.

A mineração de dados é útil porque permite que você:

• Minimize o ruído caótico e repetitivo que seus dados contêm
• Descubra pontos de dados relevantes e os use para prever resultados prováveis
• Acelere o ritmo da tomada de decisões informadas com insights cruciais de dados 
• Use análise preditiva para encontrar padrões de dados históricos e prever eventos futuros

A mineração de dados explora os dados históricos de uma empresa durante o processo de análise de dados para analisar desempenhos passados ou previsões futuras. Isso leva a uma tomada de decisão mais rápida e eficiente.

Por exemplo, através da mineração de dados, uma empresa pode ser capaz de ver quais clientes estão comprando produtos específicos em determinados momentos do ano. Esta informação pode então ser usada para segmentar esses clientes. A segmentação de clientes é importante para direcionar campanhas de vendas e marketing – o que pode levar a maiores lucros, mas também apontar para uma ou duas tendências potenciais. 

Além da tomada de decisão automatizada, a mineração de dados também é uma ferramenta importante porque pode prever e prever tendências com precisão para o seu negócio com base em informações históricas e condições atuais. Também tem a capacidade de permitir um uso e alocação mais eficientes de recursos para que as empresas possam planejar e tomar decisões automatizadas para maximizar a redução de custos. 

Como funciona a mineração de dados?

A mineração de dados envolve explorar e analisar grandes quantidades de informações para descobrir padrões e tendências significativos. É essencialmente um processo de cinco etapas.

1. Uma organização coletará dados usando software de extração de dados e os carregará em um data warehouse.
2. Esses dados serão armazenados e gerenciados em servidores internos ou na nuvem. Ferramentas de visualização de dados usam esta etapa para explorar as propriedades dos dados para garantir que eles ajudarão a alcançar os objetivos do negócio.
3. Reúna os analistas de negócios, equipes de gestão e profissionais de tecnologia da informação da sua organização para acessar os dados e determinar as maneiras como gostariam de organizá-los.
4. Ferramentas de software de aplicação irão classificar os dados com base nos resultados e usarão modelagem de dados e modelos matemáticos para encontrar padrões nos dados.
5. Os dados serão apresentados em um formato legível e compartilhável, como um gráfico ou tabela, criado usando plataformas de inteligência de negócios, e compartilhados em operações comerciais diárias como uma única fonte de verdade.

Passar por esse processo não ajuda ninguém se os dados que você coleta ficarem intocados. A ferramenta certa de inteligência de negócios divide os dados em um nível granular, permitindo que sua equipe explore os dados para criar previsões, estratégias e insights acionáveis.

Técnicas de mineração de dados

A mineração de dados utiliza diferentes técnicas, como regras de associação, agrupamento, árvores de decisão, redes neurais, análise preditiva e K-Nearest neighbor (KNN) para encontrar insights úteis a partir dos dados. 

• Regras de associação ou análise de cesta de mercado encontra relações entre variáveis em um grande conjunto de dados. Analisar essa relação ajuda as empresas a entender como diferentes pontos de dados influenciam uns aos outros e o efeito holístico que criam juntos. Por exemplo, empresas de e-commerce podem usar regras de associação para entender a relação entre vendas totais e produtos que os consumidores compram juntos. Elas podem usar esse insight para posicionar produtos, fazer vendas cruzadas e fazer recomendações personalizadas aos clientes. 
• Classificação é outra técnica de mineração de dados que usa classes predefinidas para categorizar dados. Funciona descrevendo os fatores comuns entre diferentes pontos de dados. Por exemplo, a detecção de spam usa algoritmos de classificação para prever se uma nova mensagem é spam ou não com base em sua semelhança com mensagens de spam anteriores.
• Agrupamento cria grupos de pontos de dados semelhantes com base em seus atributos. Não requer rótulos predefinidos como a classificação. Em vez disso, os modelos de agrupamento visam segmentar dados de forma que cada grupo contenha pontos de dados semelhantes. Por exemplo, um modelo de agrupamento agrupará termos como smartphone, fone de ouvido e fones de ouvido, e os colocará em um grupo chamado dispositivos inteligentes.
• Árvores de decisão dividem dados numéricos e dados categóricos em subconjuntos menores com base em uma lista de critérios que você define. Esta técnica de mineração de dados decide os subconjuntos com base no valor das entradas e representa os resultados usando uma estrutura de árvore. Cada nó na árvore representa uma decisão, enquanto cada ramo mostra um resultado dessa decisão. 
• Algoritmo KNN segmenta pontos de dados com base em sua proximidade com outros pontos de dados. Esta técnica assume que pontos de dados mais próximos tendem a ser mais semelhantes do que pontos de dados com distância significativa entre eles. O algoritmo KNN é uma técnica de aprendizado supervisionado que as organizações usam para prever as características de um grupo com base em pontos de dados individuais. 
• Redes neurais, também conhecidas como redes neurais artificiais, usam nós ou neurônios contendo entradas, saídas e pesos para processar dados. Cada nó gera um sinal de saída após receber e processar sinais de entrada. As conexões entre os neurônios aprendem padrões de dados e relacionamentos durante o processo de treinamento do modelo.
• Análise preditiva compartilha resultados ou eventos futuros com base na análise de dados históricos. As organizações usam este método de mineração de dados para superar a concorrência, personalizar suas ofertas, aumentar a eficiência operacional e acelerar a tomada de decisões informadas.
  
• Modelagem prescritiva fornece uma ou mais ações recomendadas após analisar, filtrar e transformar dados não estruturados. Esta técnica analisa variáveis internas e externas para melhorar a precisão das previsões.
• Mineração de texto, ou software de análise de texto, é uma extensão da mineração de dados usando processamento de linguagem natural (NLP) para extrair informações de dados não estruturados ricos em texto. Esta estratégia dentro da mineração de dados está sendo usada por companhias aéreas para encontrar bagagens perdidas, equipes financeiras no mercado de ações para rastrear notícias de última hora e permitir que profissionais de saúde categorizem os registros médicos de seus pacientes. 

 Aqui está um exemplo de como funciona a mineração de texto:

Dados ricos em texto precisarão primeiro ser coletados e formatados de maneira uniforme. O texto é extraído de tudo, desde arquivos HTML e XML até documentos de texto e arquivos PDF usando software de análise de texto. Em seguida, arquivos de imagem incorporados serão excluídos, pois não têm valor em relação à mineração de texto.

Em seguida, todo o texto considerado "ruído" será eliminado. Isso consiste em palavras como "de", "um", "o" e assim por diante. 

Palavras que são sinônimos serão unificadas. Valores numéricos e percentuais serão extraídos e formatados de suas próprias maneiras. Frases, termos-chave, estruturas de frases e outras nuances da linguagem humana também serão desmembradas. Agora, tudo deve estar o mais próximo possível de dados estruturados.

Processo de mineração de dados

O Processo Padrão da Indústria para Mineração de Dados (CRISP-DM) projetou um fluxo de trabalho flexível de seis fases que as equipes de dados podem usar para acelerar as tarefas de mineração de dados. Seguir essas etapas de mineração de dados permite que os analistas de dados tenham uma estrutura para seu trabalho e sigam as etapas preparatórias. 

Abaixo estão as seis fases do CRISP-DM que você pode seguir para mineração de dados. 

1. Compreensão do negócio: Os analistas devem começar entendendo o objetivo e o escopo do projeto antes de limpar, extrair ou analisar dados. Comece fazendo perguntas como: quais são os objetivos desta atividade de mineração de dados? quais forças, fraquezas, oportunidades e ameaças a análise SWOT revela? Qual é a situação atual do negócio e como é o sucesso?

2. Compreensão dos dados envolve a coleta de dados estruturados e não estruturados relevantes de diferentes fontes. Durante esta etapa, você também precisará determinar o resultado final que deseja alcançar e como planeja armazenar os dados. Além disso, considere como a coleta, armazenamento e segurança dos dados podem impactar o processo de mineração de dados. No final, você pode querer conduzir uma análise exploratória para descobrir padrões preliminares de dados. 

3. Preparação dos dados: Esta etapa de mineração de dados envolve o uso de ferramentas de preparação de dados para finalizar o conjunto de dados. Ao preparar os dados, você deve verificar o conjunto de dados em busca de valores atípicos, erros de entrada e outros erros. Idealmente, você também deve avaliar se o conjunto de dados está desnecessariamente superdimensionado, o que pode prejudicar o processo de computação.

4. Modelagem de dados: Depois de ter o conjunto de dados final, você pode começar a escolher técnicas apropriadas de modelagem e análise de dados. Sua escolha de um modelo de dados depende em grande parte dos relacionamentos ou padrões que você deseja encontrar. Os analistas de dados podem revisitar a etapa de preparação de dados caso decidam usar um modelo que exija mais variáveis do que as que possuem atualmente. 

5. Avaliação: Esta etapa do processo de mineração de dados envolve testar o modelo que você construiu e medir se ele pode entregar com sucesso o que você precisa. Com base nos resultados dos testes, você pode precisar otimizar o modelo. A fase de avaliação é um ponto de verificação crucial que ajuda a entender se você está indo na direção certa para alcançar os objetivos de negócios com o modelo de dados.

6. Implantação: A fase final do processo de mineração de dados envolve implantar o modelo dentro ou fora da organização. Idealmente, você deve criar um plano de implementação para ajudar diferentes públicos a entender o objetivo do modelo de mineração de dados, como ele funciona e como ele resolve problemas de negócios. 

Aplicações de mineração de dados

Empresas de uma variedade de setores estão recorrendo à mineração de dados para obter insights de maneiras que antes eram impossíveis. Abaixo estão alguns exemplos de como a mineração de dados está mudando as empresas para melhor.

Mineração de dados no marketing

Empresas do setor de marketing usam mineração de dados para analisar grandes quantidades de dados para melhorar a segmentação de marketing. Por exemplo, ao analisar parâmetros como idade, gênero, localização ou outras informações demográficas dos clientes, a mineração de dados torna possível adivinhar o comportamento de seus clientes como uma correlação direta desses parâmetros.

Também é possível usar a mineração de dados no marketing para prever quais de seus usuários vão cancelar a inscrição de suas campanhas de e-mail ou serviços, o que os interessa com base em suas pesquisas no site e o que sua lista de e-mails deve incluir para alcançar uma taxa de resposta mais alta.

Mineração de dados no varejo

Pense em como a Amazon mostra uma seleção de produtos com base no que você pesquisou ou comprou no passado. Isso é mineração de dados em ação. Ou pense em uma equipe de produto que está prestes a apresentar uma ideia para um novo par de tênis de corrida. Eles podem dizer que os tênis de corrida masculinos vendem melhor com embalagem preta em vez de azul. Para provar isso, eles usam uma ferramenta de mineração de dados para mostrar o suporte histórico de sua teoria.

Também vemos a mineração de dados sendo usada em supermercados. Graças aos padrões de compra conjunta, os supermercados podem identificar associações de produtos para obter insights sobre como posicionar certos itens nos corredores e nas prateleiras (ao nível dos olhos ou na prateleira superior, por exemplo). Eles também podem usar a mineração de dados para entender quais ofertas são mais valorizadas por seus clientes para aumentar as vendas no caixa.

Mineração de dados no setor bancário

Os bancos aplicam técnicas de mineração de dados a classificações de crédito e sistemas inteligentes antifraude como uma forma de analisar transações, padrões de compra e dados financeiros de seus clientes. Eles também podem usá-lo para aprender mais sobre as preferências ou hábitos online de seus clientes, a fim de otimizar o retorno das campanhas de marketing e estudar as obrigações de conformidade.

Um exemplo disso seria quando um banco usa mineração de dados para ver que um cliente faz a maioria de suas compras online. Por causa dessa informação, o banco pode decidir aumentar o limite do cartão de crédito antes de um grande feriado de compras, como a Black Friday ou o Memorial Day.

Mineração de dados na saúde

O setor médico talvez seja o que mais se beneficiará da mineração de dados, pois a utiliza para permitir diagnósticos mais precisos. Quando um médico ou profissional de saúde tem todas as informações de um paciente, como registros médicos, padrões de tratamento e exames físicos, eles podem prescrever tratamentos mais eficazes para doenças.

A mineração de dados também permite que aqueles no campo médico tenham uma maneira mais eficaz e econômica de gerenciar recursos de saúde, pois pode identificar riscos e prever melhor a duração das internações hospitalares de seus pacientes. Isso permitiria uma melhor alocação de leitos hospitalares e outros recursos vitais durante a estadia de um paciente no hospital. 

Mineração de dados no setor de seguros

Com mais insights em análises, as empresas de seguros são capazes de usar a mineração de dados para resolver problemas complexos que andam de mãos dadas com fraude, conformidade, gestão de riscos e rotatividade de clientes. As empresas de seguros também podem usar a mineração de dados para precificar produtos de forma mais precisa em todas as suas linhas de negócios e sua base de clientes existente.

Mineração de dados na manufatura

Quando a mineração de dados é usada na manufatura, os planos de fornecimento podem ser melhor alinhados com as previsões de demanda, e a detecção de problemas é usada a seu favor, que são partes essenciais do setor. Além disso, a mineração de dados na manufatura pode prever o desgaste dos ativos de produção, bem como prever a manutenção, permitindo que as empresas maximizem o tempo de atividade e mantenham sua linha de produção no cronograma.

Mineração de dados na educação

Quando se trata de educação e mineração de dados, os professores podem prever o desempenho dos alunos antes mesmo de a aula começar. Isso permite que os instrutores desenvolvam estratégias de intervenção para garantir que os alunos permaneçam no curso. Quando os educadores podem acessar os dados dos alunos, prever níveis de desempenho e identificar quais alunos precisam de atenção extra, todos são capazes de ter sucesso. 

Prós e contras da mineração de dados

É claro que a mineração de dados é uma tecnologia crucial nos negócios em geral. As organizações que utilizam a mineração de dados melhoram as operações, quantificam problemas de negócios para encontrar soluções e descobrem tendências ocultas. No entanto, ainda existem alguns desafios e obstáculos que você pode enfrentar durante o processo.

Benefícios da mineração de dados

Abaixo estão os benefícios que as organizações experimentam com a mineração de dados.

• Melhorar a lucratividade e a eficiência: A mineração de dados garante a coleta e análise eficiente de dados usando fontes de dados confiáveis. Além disso, o processo de mineração de dados é bem estruturado, permitindo que as organizações identifiquem sistematicamente problemas, coletem dados relacionados e formulem soluções. Esta construção de soluções centrada no processo ajuda as empresas a resolver problemas de forma eficiente e aumentar os lucros.
• Quantificar e resolver problemas de negócios: É verdade que a mineração de dados pode parecer muito diferente, dependendo da maturidade organizacional e de outros fatores. No entanto, qualquer empresa, independentemente do seu tamanho, pode usar a mineração de dados com aplicativos novos ou legados para identificar problemas de negócios, criar evidências quantificáveis e resolvê-los.
• Descobrir tendências ocultas: A mineração de dados permite que as organizações coletem, processem e analisem dados brutos de fontes díspares com o objetivo de obter insights úteis. Em outras palavras, a mineração de dados permite que as empresas descubram insights que de outra forma não teriam notado.

Desafios da mineração de dados

A mineração de dados também tem desafios. Você pode se deparar com dados de baixa qualidade, preocupações com privacidade e mais. 

• Dados de baixa qualidade: A baixa qualidade dos dados geralmente decorre de valores de dados incorretos ou mal colocados. A qualidade dos dados também pode ser perdida devido a erros humanos ou falhas de software.
• Dados redundantes: Outro problema comum é a integração de dados redundantes de fontes não marcadas. Dados redundantes podem vir em muitas formas, incluindo dados numéricos, arquivos de mídia, geolocalização e mais.
• Preocupações com segurança e privacidade: A mineração de dados também é suscetível a preocupações com segurança e privacidade. Organizações privadas e governamentais frequentemente enfrentam o obstáculo de uma mineração de dados segura e protegida por privacidade, visto que informações sensíveis e privadas são frequentemente coletadas para perfis de clientes e compreensão do comportamento do usuário. 

Futuro da mineração de dados

A mineração de texto é o presente, mas o futuro da mineração de dados se concentrará em outras formas de dados não estruturados também. Por exemplo, dados de imagens e vídeos podem ser minerados para descoberta de conhecimento. Existem algumas estruturas já em vigor que se concentram na mineração de imagens, vídeos e áudios, mas ainda estão em estágios iniciais. Isso é chamado de Mineração de Dados Multimídia.

Mineração Semântica na Web também será mais prevalente, permitindo que os pesquisadores encontrem significados mais profundos que estão ocultos nos dados da Web. A Web semântica é essencialmente uma extensão da World Wide Web onde os dados nos sites são estruturados e marcados de uma forma que é mais fácil para as máquinas lerem.

Há também a Mineração de Dados Ubíqua, que envolve a mineração de dados de dispositivos móveis para obter informações sobre o usuário. Embora este método ainda esteja em desenvolvimento e enfrente desafios em relação à privacidade e custo, ele abrirá muitas oportunidades para uma infinidade de empresas estudarem como os humanos interagem com os computadores.

Outros elementos de mineração de dados que veremos no futuro são a Mineração de Dados Geográficos, que envolve a análise de informações de imagens tiradas do espaço sideral. Este tipo de mineração de dados é usado principalmente para mostrar aspectos como distância e topografia para aplicativos de navegação. Há também a Mineração de Dados de Séries Temporais, uma estratégia usada para estudar tendências cíclicas e sazonais. Também é usada por empresas de varejo para ter uma visão melhor dos padrões de compra dos clientes e seus comportamentos.

Nenhuma quantidade de dados é muito vasta

De inteligência de negócios a análises de big data, todos os dados que as empresas coletam não teriam propósito sem a descoberta de conhecimento.

A mineração de dados permite que as empresas visualizem padrões e tendências de dados brutos que podem não ser inicialmente visíveis. Quaisquer que sejam os insights revelados, levarão a uma tomada de decisão mais rápida e informada. Isso é benéfico tanto para as empresas quanto para os clientes que elas atendem. 

Somente o tempo dirá como nós, como sociedade, encontraremos novas maneiras de minerar dados e descobrir insights acionáveis que levem a novas formas de conduzir negócios. 

Leve seu aprendizado um passo adiante ao descobrir como você pode usar análises de negócios para ter sucesso.

Este artigo foi publicado originalmente em 2020. Foi atualizado com novas informações.