Num mundo de big data, empresas tentam entender cada vez mais a necessidade dos clientes. Para isso, contam com a ajuda de enormes bancos de dados que oferecem todo tipo de informação para a mineração de dados.
O processo da mineração é difícil e pode contar com problemas de padronização ou falta de dados. O seu uso é estritamente ligado à inteligência artificial e aprendizado da máquina.
Para pessoas programadoras, é interessante entender o processo de mineração e os seus benefícios. Ele é utilizado para ajudar a alavancar negócios digitais, comparar empresas, escolher a melhor pessoa candidata para uma vaga e até mesmo analisar o risco de uma operação.
Para demonstrar como essa ferramenta de análise funciona, fizemos este post que contém os seguintes tópicos:
- O que é mineração de dados?
- Conheça a história da mineração de dados!
- Quais os últimos avanços da mineração de dados?
- Qual a importância da mineração de dados?
- Qual a relação entre Mineração de dados, Estatística, Inteligência Artificial e Machine Learning?
- Quais as diferenças entre mineração de dados, big data e data warehouse?
- Como funciona a mineração de dados: 4 principais etapas!
- Quais as principais técnicas de mineração de dados?
- Quais as principais aplicações da mineração de dados?
- Por que usar mineração de dados? Entenda as vantagens!
- Como trabalhar com mineração de dados?
- Conheça 5 ferramentas para mineração de dados!
Boa leitura!
O que é mineração de dados?
Basicamente, mineração de dados é uma técnica utilizada para analisar um grande volume de dados e obter informações relevantes que possam ser utilizadas para várias finalidades, como para avaliar quais produtos são mais pesquisados em uma loja virtual ou para selecionar pessoas com determinadas habilidades profissionais em um processo seletivo.
Como mencionamos, o processo de mineração utiliza recursos de outras áreas científicas, como a estatística, que realiza cálculos matemáticos para avaliar cenários diversos, a Inteligência Artificial, que é criada com recursos computacionais e Machine Learning, que significa aprendizado de máquina e utiliza algoritmos complexos capazes de avaliar situações futuras.
Os dados utilizados na mineração podem ser coletados de grandes bancos de dados e de diferentes modelos, como Data Warehouse, que significa armazém de dados, banco de dados relacionais, entre outros. Além disso, também é possível analisar dados não estruturados, como os conteúdos diversos da internet — entre eles, pesquisas realizadas em sites, postagens em redes sociais etc.
Conheça a história da mineração de dados!
A mineração de dados tem o seu primeiro relato na história com as abordagens nas estratégias de estatística, com o teorema de Bayes que data de 1763, e a análise de regressão do começo de 1805. Essas são as bases de toda a mineração até os dias de hoje utilizadas.
Com a criação do primeiro computador, iniciamos a era da tecnologia. A partir disso, o processamento de dados foi se tornando cada vez mais poderoso, e, em 1965, Lawrence J. Fogel fundou a primeira empresa que utilizava conceitos de evolução na programação para solucionar problemas do mundo real, a Decision Science Inc.
Na década de 1970, iniciaram o processo de armazenamento dos dados e a forma de interagir com eles. Dessa maneira, pararam de pensar de modo transacional e começaram a visualizar mais as informações que estavam sendo armazenadas.
Em 1975, houve a criação do primeiro livro relacionado a algoritmos genéricos, escrito por John Henry Holland, intitulado Adaptation in Natural and Artificial Systems, em português Adaptação em Sistemas Naturais e Artificiais. É leitura obrigatória para todas as pessoas que pretendem seguir nesta área.
Foi apenas em 1990 que o termo data mining surgiu. Na época, empresas do varejo e da comunidade financeira começaram a utilizar a mineração de dados para encontrar tendências de produtos, padrões de ações, predizer resultados de operações e como melhorar o relacionamento com as pessoas usuárias.
Dos anos 2000 para cá, houve um aumento significativo na demanda de pessoas que conseguem analisar dados, e, hoje em dia, a mineração de dados é algo muito presente nas grandes empresas.
Quais os últimos avanços da mineração de dados?
Nos tempos atuais, a mineração de dados é amplamente usada para auxiliar a área de Data Science, onde encontramos populares termos como Big Data, computação em nuvem, aprendizado de máquina, inteligência artificial e redes neurais.
A acessibilidade tecnológica é algo que vem melhorando nos últimos anos. Como consequência, empresas menores tiram proveito da mineração de dados para entender e focar em estratégias que fortaleçam o relacionamento com o seu público-alvo.
Além disso, para grandes empresas, a mineração ocorre de maneira intensiva e sob os mesmos preceitos. Os padrões encontrados podem auxiliar as mais diferentes áreas da tecnologia.
Qual a importância da mineração de dados?
De acordo com o levantamento disponível no site statista.com sobre o volume de dados criados, capturados, produzidos e consumidos no mundo entre 2010 e 2024, vemos que a estimativa para 2024 é do consumo de 149 zettabytes.
Diante desses números, é fácil compreender a importância de tecnologias como o Data Mining, pois é preciso processar um grande volume de dados, estruturados ou não, para extrair informações que sirvam de apoio para inúmeras outras análises e decisões.
Qual a relação entre Mineração de dados, Estatística, Inteligência Artificial e Machine Learning?
Os quatro temas são relacionáveis no quesito de melhorar a extração e análise de dados.
1. A inteligência artificial pode funcionar como um algoritmo que analisa e consegue retirar informações relevantes para qualquer tipo de assunto. Dessa forma, automatizamos o processo e diminuímos o custo consideravelmente.
2. No machine learning, ou aprendizado de máquina, podemos treinar algoritmos que realizam operações com maiores quantidades de dados, sem perder a qualidade ou tempo. Logo, a máquina aprende padrões que são reutilizáveis para os segmentos propostos.
3. Técnicas da mineração de dados são frutos da estatística, que por muitos anos tem se consolidado no mercado e mostrado muita eficiência na hora de mostrar padrões no comportamento humano. Essa análise com estatística é um modelo que vem sendo adotado cada vez mais pelas empresas.
Além do auxílio de todas essas tecnologias, a mineração de dados pode ser feita de diversas formas e traz resultados favoráveis na maioria dos casos. Seja para um conjunto pequeno ou grande de dados, a mineração é uma revolução na forma de aumentarmos o fluxo de venda e satisfação de clientes.
Quais as diferenças entre mineração de dados, big data e data warehouse?
Os três itens são conectados pelos dados, mas diferem nas suas ações.
O data warehouse, que em português é armazém de dados, é um conjunto de dados organizados utilizados notoriamente por empresas que têm um fluxo de dados muito alto.
Já a big data são as estruturas de dados que geramos ao navegar pela internet. Ou seja, quando assistimos algum vídeo, escutamos alguma música, escrevemos em um blog, estamos adicionando dados em um grande mar de informações que a internet possui.
Em resumo, a mineração de dados é a ação de extrair e analisar informações, o que pode ser feito em data warehouses privados, ou na big data de sites abertos. Observamos que mesmo sendo de assuntos diferentes, os termos data warehouse e big data são muito vistos em conjunto com a mineração de dados.
Como funciona a mineração de dados: 4 principais etapas!
Um dos principais objetivos da mineração de dados é oferecer informações confiáveis e atualizadas para que as empresas possam tomar decisões estratégicas ou obter insights sobre diferentes assuntos. Por isso, a extração e análise de dados deve passar por algumas etapas essenciais, de que falaremos a seguir.
1. Definir o problema
O primeiro passo é definir um objetivo para a mineração de dados, ou seja, sobre qual tema será realizada a pesquisa. É importante entender o que o negócio pretende fazer com base nas informações obtidas, por exemplo, aumentar as vendas em um e-commerce. Dessa forma, será possível definir quais as possibilidades de coleta desses registros.
2. Reduzir a duplicidade de informações
A próxima etapa consiste em coletar os dados, que podem vir de diferentes fontes. Por isso, é preciso realizar um trabalho minucioso para não gerar conteúdos duplicados. Muitas vezes a coleta de dados é realizada em diferentes sistemas, que podem ter informações repetidas, por exemplo o endereço de uma mesma pessoa. Nesse caso, é preciso excluir a redundância.
Portanto, a mineração de dados é uma atividade trabalhosa, que requer uma análise inteligente para conseguir, por exemplo, complementar dados que estão separados em diferentes fontes, mas que se referem a um mesmo registro principal. Por isso, é preciso avaliar o que é importante, o que é duplicado e o que pode ser descartado durante a mineração.
3. Realizar a mineração de dados
Existem várias técnicas para realizar a mineração dos dados, que são feitas com base em critérios de manipulação. Alguns deles são:
- classificação: organização dos dados com base em um critério específico;
- agregação: um conjunto de informações diferentes é adicionado a outros dados para compor um resultado específico e complementar;
- smoothing ou suavização: que elimina o que não é necessário;
- clustering: identifica informações semelhantes;
- generalização: são aplicadas técnicas para oferecer um resultado mais genérico, por exemplo, agrupar pessoas por estado em vez de agrupá-las por suas cidades de origem.
4. Definir o modelo que será apresentado
Por fim, é feita uma modelagem sobre o que será apresentado após o processo de mineração de dados. Isso significa definir quais informações e em que formato elas serão apresentadas para o negócio com base em toda a análise realizada.
A definição deve ser feita de acordo com o objetivo definido no início do processo e deve obter a aprovação das pessoas que gerenciam o negócio, já que o resultado deve permitir que elas realizem tomadas de decisões estratégicas na empresa.
Quais as principais técnicas de mineração de dados?
Para melhorarmos o resultado da extração e análise de dados contamos com algumas técnicas.
1. Agrupamento
O agrupamento é uma técnica relativamente simples. Nela, exibimos visualmente os dados que possuímos e organizamos eles em diversos grupos.
O propósito aqui é ter um entendimento inicial no conjunto de dados que vai ser minerado. Esse agrupamento pode ajudar as empresas a entenderem quais são os produtos e campanhas mais populares, facilitando de certa forma a comunicação entre os dois.
Associação
Na associação, comparamos e correlacionamos os dados de uma forma que ajude a empresa a entender melhor o mercado e a sua estratégia.
Como exemplo, a associação pode ser utilizada em e-commerces para relacionar a compra de aparelhos tecnológicos com produtos auxiliares, como cabos, capas de proteção e até softwares pagos.
Limpeza de dados
Como o próprio nome já diz, a limpeza de dados é o ato da pessoa mineradora organizar os conjuntos de dados que serão analisados. Esse processo envolve a remoção de dados duplicados, corrompidos e com valores nulos. Ao final deste ciclo, os dados podem ser utilizados normalmente.
Trabalhar com dados sujos pode ser um problema tanto de tempo como de dinheiro. O resultado das análises pode ser defeituoso e o valor das correções muito alto. De qualquer forma, trabalhar com dados é muito difícil e requer muita organização.
Classificação
A classificação é uma forma de agrupamento na mineração de dados, ou seja, é utilizada para relacionar dois ou mais pontos dentro de um conjunto de dados. Dependendo da empresa, o agrupamento é feito demograficamente, pelo público-alvo ou até pela base de pessoas usuárias, resultando em ideias que ajudam a empresa a crescer em relação ao mercado.
Muitas empresas utilizam a classificação em seus sistemas, seja para verificar o risco de cartões de créditos na hora de realizar uma compra, ou até mesmo para organizar a melhor visualização de produtos de uma loja virtual para cada pessoa individualmente.
Quais as principais aplicações da mineração de dados?
A mineração de dados pode ser aplicada em diversos setores de negócio. Confira, a seguir, algumas formas de utilizar essa ferramenta de análise.
Análise comportamental de clientes
O marketing é um dos setores que se beneficia com o uso da mineração de dados, pois ele precisa conhecer e avaliar cada passo dado pelo cliente em direção à jornada de compras para decidir qual estratégia adotar para atingir o seu objetivo, que é captar novos clientes e aumentar as vendas.
Por isso, precisa avaliar questões como o comportamento dos clientes, suas principais preferências e características. A mineração de dados é essencial nesse processo, pois ela é capaz de oferecer as informações necessárias para conduzir o cliente da melhor maneira pelo funil de vendas.
Análise de crédito
Os bancos também utilizam a mineração de dados para oferecer benefícios aos seus correntistas. Por meio da análise de informações, como o saldo médio da conta, quanto tempo a pessoa utiliza o cheque especial e outras informações relevantes, ele consegue realizar a análise de crédito para avaliar os riscos e calcular a taxa de juros mais apropriada para cada perfil de cliente.
Por que usar mineração de dados? Entenda as vantagens!
A principal vantagem de se utilizar a mineração de dados é a possibilidade de encontrar uma nova oportunidade para melhorar algum processo da empresa, ou seja, com diversos padrões de compra de pessoas usuárias, conseguimos identificar que algumas campanhas de marketing são mais populares do que as outras, e, conforme isso, mudamos a estratégia da companhia para nos adequarmos.
Conforme mineramos cada vez mais dados de um lugar, aumentamos a rapidez na qual padrões podem ser encontrados e melhorias aplicadas. A partir deste ponto, somos capazes também de ter assertividade em decisões estratégicas.
Como trabalhar com mineração de dados?
Para quem trabalha com dados, o mercado está cada dia mais aquecido e com diversas vagas para todos os tipos de níveis.
Habilidades necessárias
As principais habilidades que um profissional da mineração de dados precisa ter são conhecimento em estatística, técnicas de data mining, conhecimento de banco de dados como SQL, MongoDB ou DBA. Alguns diferenciais incluem inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Além do mais, é recomendável ter o estudo das soft skills em dia. Habilidades como o aprendizado contínuo, comunicação com sua equipe e com os gestores da sua empresa e até o empreendedorismo são fundamentais.
Como está o mercado de trabalho?
O mercado para pessoas que trabalham com dados está aquecido e muito bem valorizado. É possível encontrar vagas para cientista de dados dependendo dos seus conhecimentos.
Para pessoas que estão iniciando na área, existe a escada de Analista de BI júnior, pleno e sênior, que, por fim, pode levar a especialista de BI ou então cientista de dados.
Média salarial
De acordo com os dados obtidos recentemente no site Glassdoor, temos as seguintes médias salariais mensais:
- Especialista De BI: R$ 9.503
- Analista De BI Sênior: R$ 8.670
- Analista De BI Pleno: R$ 5.608
- Analista De BI Júnior: R$ 3.500
Conheça 5 ferramentas para mineração de dados!
Separamos algumas ferramentas que auxiliam no processo de mineração de dados.
Oracle Data Mining
Oracle Data Mining é um produto da famosa empresa de banco de dados Oracle. É focado em visualizar o agrupamento, classificação, regressão e outros tipos de técnicas de mineração de dados. É um programa pago e que contém um suporte diversificado para cada cliente.
Vale ressaltar que, por se tratar de um software que faz conexão aos bancos de dados da Oracle, ele possui uma conexão feita por kernel, o que agiliza a resposta para a interface gráfica.
RapidMiner
É um software de código aberto muito popular na comunidade de cientista de dados. Possui todas as ferramentas necessárias para iniciar e finalizar uma modelação de dados, incluindo os passos de preparação, limpeza, visualização e muito mais. O programa é muito utilizado para inteligência artificial, aprendizado de máquina, análise preditiva e mapeamento de textos.
KNIME
O Knime, também conhecido como Konstanz Information Miner, é um programa de código livre que tem o intuito de ser acessível para todas pessoas, focando principalmente na técnica de preditividade. Possui uma interface que auxilia cientistas de dados a produzir e criar os seus modelos.
Weka
Weka é uma combinação de ferramentas para aprendizado de máquina escrito em Java. A sua principal função é a interface que torna mais fácil a construção e visualização de modelos de dados. Aqui você consegue acompanhar, testar e observar o desempenho.
Rattle
O Rattle é um aplicativo com uma interface gráfica para pessoas mineradoras de dados, escrito na linguagem R. É gratuito e possui código aberto, oferece recursos para visualizar resumos estratégicos, criar modelos de dados, transformar dados, criar modelos de aprendizado de máquina e comparar o desempenho por gráficos.
O processo de mineração de dados serve para encontrar padrões em conjuntos de dados extensos. Isso é, a pessoa mineradora extrair e organizar as informações relevantes de um banco de dados e, a partir disso, consegue utilizar técnicas e visualizações para descobrir diversos tipos de padrões em qualquer operação.
A base da mineração de dados é a estatística, que é muito presente na hora de encontrar padrões, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina.
A tendência do mercado de trabalho é procurar cada vez mais profissões ligadas à área de dados, por isso é importante conhecer como funcionam os processos ligados à mineração de dados.
Gostou do nosso conteúdo sobre o que é mineração de dados? Então confira nosso post que mostra o conceito de Internet das Coisas e exemplos de aplicações!
