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O que é Mineração de Dados?
Quais as vantagens da Mineração de Dados para sua empresa?
Quais ramos da indústria se beneficiam da mineração de dados?
Case de Sucesso
Implementando a Mineração de Dados na sua Empresa
Bônus: Mineração de Dados e Data Driven: Como combinar os dois?

Como a Mineração de Dados pode te ajudar a alcançar melhores resultados? Descubra aqui.

Descubra o que é e qual a importância da mineração de dados para decisões mais assertivas e veja como ela é capaz de transformar grandes empresas.

Aline Affonso
Por: Aline Affonso
Como a Mineração de Dados pode te ajudar a alcançar melhores resultados? Descubra aqui.

A proliferação da Tecnologia e Inovação vem sendo difundida e incorporada em praticamente todas as empresas. Diariamente as empresas acumulam um grande volume de dados em seus aplicativos, softwares e banco de dados. Mas não basta ter essa gama de informações, é preciso minera-las!

A mineração de dados, ou do inglês - data mining, surge justamente como uma solução para extrair desse grande volume de dados informações relevantes que auxiliarão as empresas na tomada de decisão mais assertivas.

A seguir, você irá aprender como a Mineração de Dados pode ser uma ferramenta muito útil  para sua empresa a partir dos seguintes tópicos:

  • O que é Mineração de Dados?
  • Quais as vantagens da Mineração de Dados para sua empresa?
  • Quais ramos da indústria se beneficiam da mineração de dados?
  • Case de Sucesso;
  • Implementando a Mineração de Dados na sua empresa;
  • Bônus: Mineração de dados e data driven: Como combinar os dois?

Boa leitura!

O que é Mineração de Dados?


Mineração de Dados surge como um processo analítico que trabalha com um grande volume de dados, sendo capaz de extrair informações e reconhecer padrões, além de detectar possíveis relações entre variáveis. Utilizando softwares e algoritmos é possível que a mineração de dados detecte novos subconjuntos de dados.

A Mineração de Dados combina e utiliza as técnicas de três áreas de tecnologia: Inteligência Artificial, Estatística e Machine Learning:

  • A Inteligência Artificial envolve o uso de softwares que irão emular o comportamento humano como estratégia para soluções de problemas computacionais. Irá contribuir com softwares, modelagens e algoritmos para a identificação dos padrões que a Mineração de Dados está buscando. 
  • A Estatística contribui para o estudo numérico das possíveis relações entre os dados. 
  • O Machine Learning comporta a capacidade da máquina aprender sozinha a partir de grandes volumes de dados, por meio de algoritmos e big data. Vale ressaltar que ML é um subdomínio de conhecimento da Inteligência Artificial. 

Portanto, a Mineração de Dados envolve processamento, armazenamento, análise e coleta de dados. Também é conhecida como KDD (Knowledge Discovery in Databases), que apesar de apresentar algumas diferenças, alguns autores consideram sinônimos.

Quais as vantagens da Mineração de Dados para sua empresa?

A principal vantagem da Mineração de Dados é contribuir para estratégias que alavancaram resultados a curto ou a longo prazo. Analisar o presente para prever o futuro!

Dentre as inúmeras vantagens das técnicas, dando destaque ao reconhecimento de padrões,  podemos citar as seguintes:

  • Reconhecer o perfil do cliente;
  • Identificar padrões de compra;
  • Detecção de tendências;
  • Reduzir custos;
  • Fazer previsão de tendências de mercado a curto ou longo prazo;
  • Identificar cenários propícios a um resultado específico;
  • Previsão de possíveis resultados.

Veja a seguir alguns ramos da Indústria que podem se beneficiar muito da mineração de dados.

Quais ramos da indústria se beneficiam da mineração de dados?

Marketing

É interessante para o Marketing descobrir informações relevantes do cliente, como: idade, gênero, classe social, gostos, preferências e etc. Pode ser de suma importância prever o comportamento do cliente, a fim de dirigir anúncios ou propagandas personalizadas para esse perfil.

Mercado Financeiro

No Mercado Financeiro, a mineração de dados pode contribuir para um estudo analítico das tendências de mercado, prevendo os preços das ações ou até mesmo se o cliente pagará ou não o empréstimo concedido, o que pode contribuir ou não para a concessão do crédito.

O filme “The Big Short” conta a história real de um investidor de Wall Street,  Michael Burry. Ele previu que o mercado de fundos imobiliários sofreria uma queda e apostou contra as ações dos fundos imobiliários. Muitos investidores desacreditaram de Michael e perderam bilhões de dólares. Michael estava correto na sua predição, e ele fez isso analiticamente. Imagina como seria muito mais rápido, concreto e eficiente prever isso com técnicas empíricas e comprovadas de Machine Learning e Mineração de Dados!

Comércio, varejo e e-commerce

No ramo de comércio, varejo e e-commerce, se a empresa consegue identificar o que um determinado cliente compra, a que dia da semana e a que horas do dia, ela pode traçar estratégias para oferecer a esse perfil descontos, propagandas personalizadas, indicar produtos relacionados a algum produto que o cliente está comprando, entre outros.

Medicina

Como um último exemplo, podemos citar no ramo da Medicina. A implementação de técnicas de Mineração de Dados contribui para diagnósticos mais precisos e também pode prever tratamentos mais eficientes. Além da identificação de possíveis riscos, redução de recursos, previsão de doenças em uma determinada região, prognosticar o período de  internação hospitalar, entre outros.


É indiscutível o quanto o mercado está cada vez mais competitivo. Empresas estão cada vez mais capacitando seus profissionais, criando uma equipe capaz de gerenciar e analisar dados de forma sistêmica e crescente. Empresas que optam por uma equipe ou um profissional especialista em Business Intelligence apresentam uma grande vantagem sobre a concorrência. De acordo com a Forbes, cerca de 80% das empresas utilizam as práticas estrategistas de BI.

Como você se sente quando percebe que Excel hoje é um pré-requisito para o mercado? Se você fica confuso com algumas funções ou formatações do Excel e não sabe transformar dados em informações realmente relevantes, não se preocupe!

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Case de Sucesso

Podemos citar como case de sucesso o caso da Multinacional Walmart. A rede varejista identificou, por meio de técnicas de mineração de dados, que existia uma grande relação envolvendo cerveja e fraldas. Frequentemente os dois itens eram comprados juntos.

Mas por que isso acontecia, dado que eram dois produtos completamente opostos? A Walmart analisou os dados e descobriu que eram itens comprados por homens, aos sábados, que ao comprar a fralda que é uma necessidade, acabavam comprando uma ‘cervejinha’ para aproveitar a viagem.

Estratégia: A rede mudou a disposição dos dois itens, deixando-os em prateleiras próximas.

Resultado: Aumento de 30% nas vendas de ambos os produtos.

Percebe o quão é importante trabalhar com dados para o sucesso dos seus negócios?

Implementando a Mineração de Dados na sua Empresa

Primeiramente, faça um estudo de caso da sua empresa e verifique onde será vantajoso aplicar a tecnologia. Onde você quer resultado? A seguir, listamos alguns cenários onde a técnica é extremamente útil:

  • Análises preditivas: Prever tendências e comportamentos e propor soluções, mapeando probabilidades que te auxiliaram a garantir melhores resultados. Pode ser muito interessante para previsão de vendas e de compra. 
  • Database marketing: Técnicas que segmenta e agrupa consumidores/clientes através da análise do perfil, comportamento, características. O que possibilita melhor exploração do público, oferta de serviços personalizados e descobrir novos nichos de mercado. 
  • Análise de afinidade: Correlaciona dados. Contribui para insights em vendas. O famoso: “Outros clientes também compraram...” que acaba sendo um gatilho para você quando compra algo virtualmente. 
  • Monitoramento de redes sociais: Auxilia a empresa a entender o comportamento humano de seus seguidores, auxilia na divulgação de seus produtos e serviços, além de contribuir para o estudo da concorrência.  

Após o estudo de caso, você precisa entender o processo da Mineração de Dados, como ele é na prática. Listamos a seguir:

  1. Coleta dos dados: Por meio de ferramentas computacionais, o primeiro passo é reunir as informações, os dados. Se você trabalha com um grande volume de dados, garanta que seu software tenha uma capacidade de processamento de dados ágil e eficiente. É importante que o Analista de Dados ou especialista em BI tenha facilidade em trabalhar com os conjuntos de dados coletados. 
  2. Classificação das informações: Redes Neurais, Árvore de Decisão e Métodos  Bayesianos são algumas das técnicas utilizadas para classificar os dados. 
  3. Agrupamento de dados: Também conhecido como Clustering, é o conjunto de técnicas e algoritmos que agrupam dados de forma automatizada de acordo com graus de semelhanças.
  4. Mineração dos dados: O algoritmo deve ser capaz de extrair dados, relações e reconhecer padrões relevantes, utilizando técnicas de Machine Learning, principalmente. 
  5. Análise dos resultados: É possível traçar estratégias e decisões assertivas para sua empresa nessa  etapa. 

Softwares e Linguagens de programação mais usados para Mineração de Dados

Obviamente, é muito válido ter uma equipe ou um profissional no setor de Análise de Dados para implementar as técnicas de Mineração de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial. Mas existem alguns softwares, ferramentas e linguagens de programação que podem ser úteis na implementação. Alguns deles:

  • Orange: Software de código aberto, apresenta ferramentas para análise de dados, machine learning e mineração de dados. A interface é intuitiva e permite a análise exploratória de dados, e não de codificação. 
  • KNIME Analytics Platform: Integra as técnicas de Machine Learning e Mineração de dados por meio do conceito de pipelining modular. Muito útil para análises preditivas. 
  • Python: É a linguagem de programação mais utilizada para se trabalhar com análise e manipulação de dados. Devido seus frameworks específicos para dados, rapidez e facilidade.
  • R:Linguagem de programação orientada a objetos, frequentemente usada para aplicações estatísticas. R Se encaixa em âmbitos envolvendo manipulação, análise e visualização de dados.  
  • Cloud Computing: A computação em nuvem vem sendo adotada por grandes e pequenas empresas cada vez mais. Cloud contribui para redução de custos com infraestrutura, além de contribuir na organização, agilidade e segurança de dados. É possível armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de forma sistemática. 

Bônus: Mineração de Dados e Data Driven: Como combinar os dois?

Data Driven é um tipo de cultura/gestão empresarial que utiliza os dados como elementos principais na tomada de decisão. Seu objetivo é validar planos de ação levando em consideração os dados produzidos.

Depois da leitura deste artigo, você é capaz de identificar a relevância de extrair informações relevantes dos dados com a Mineração de dados. Mas e quanto a parte analítica? É aí que entra o Data Driven! O objetivo é trabalhar com os dados de maneira inteligente e ágil, buscando insights significativos a partir de uma análise de dados precisa.

Tenha uma equipe de TI especializada em análise de dados, garanta que os bancos de dados sejam estruturados e de alta performance. Também é válido ter profissionais com experiência em Big Data e Cloud Computing, que fornecerá segurança, redução de custos, inovação e consequentemente bons resultados.

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHubStack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

Foi pensando nisso que desenvolvemos o curso Fundamentos Essenciais para Python. Nele, você aprenderá os principais pilares da linguagem e da programação para que você se torne o profissional que o mercado procura e faça parte dessa comunidade de apaixonados pelo Python.

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Aline Affonso

Aline Affonso

Grad. em Engenharia Elétrica com ênfase em Telecomunicações pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).
Possui curso técnico em Eletromecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas (IFET).
Bolsista de Iniciação Científica na UFJF. Possui certificação em Growth Hacking, White Belt em Lean Seis Sigma e Agile Scrum.
Atua no Grupo Voitto na área de Pesquisa & Desenvolvimento, apaixonada por falar de Tecnologia e Inovação de forma democrática e acessível. Acredita que compartilhar conhecimento é a maneira mais eficaz de mudar o mundo.

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