Nos últimos anos, a tecnologia tem avançado rapidamente, provendo diversas maneiras — cada vez mais avançadas — de realizar tarefas. Isso tem facilitado a rotina de empresas de todos os setores ao automatizar atividades que antes eram demoradas e tediosas.

Nesse sentido, a mineração de dados vem sendo utilizada de forma muito significativa e principalmente ao lidar com dados complexos, uma vez que, em cenários assim, a relevância e precisão dos seus insights aumenta. Assim, modelos de negócio, receitas e processos empresariais têm sido nitidamente transformados.

A seguir, falaremos mais sobre esse poderoso recurso, incluindo detalhes sobre como ele tem sido utilizado e como você pode utilizá-lo no seu negócio. Quer ficar por dentro de tudo? Então confira abaixo o que preparamos para você!

O que é a mineração de dados?

Sucintamente, minerar dados é utilizar recursos tecnológicos para automatizar a busca por tendências e padrões em bancos de dados e grandes conjuntos de arquivos — padrões esses que geralmente não são identificados em métodos de análise mais simples.

Esse processo ocorre por meio de algoritmos que segmentam os dados, identificam padrões e avaliam a probabilidade de eventos específicos ocorrerem. Por meio dessa análise, os gestores têm muito mais embasamento para tomar decisões importantes e detectar tendências de mercado com antecedência.

Como ela é utilizada na prática?

A mineração de dados possui diversas aplicações práticas. Confira as principais delas a seguir!

Na análise preditiva

A análise preditiva tem inúmeras aplicações nos negócios e uma delas é no gerenciamento de mercadorias. Um estoque mal planejado representa mais prejuízo para a empresa, seja por conta de produtos que nunca são vendidos ou pela falta de suporte às demandas.

Ao utilizar a mineração de dados para lidar com essa questão, pode-se obter um ponto de equilíbrio de forma muito mais simples e precisa, determinando a quantidade certa para cada um dos itens trabalhados até mesmo considerando as variações ao longo do ano.

Nos sistemas bancários

Os bancos também contam com sistemas automatizados em diversos aspectos, como no seu banco de dados com informações dos correntistas, por exemplo. Ali, algoritmos ajudam as instituições a entender o comportamento do seu público, além de padrões nas transações.

Nesse sentido, a mineração de dados é útil ao permitir que se tenha uma visão mais ampla dos riscos envolvidos, identificando fraudes de forma mais rápida e facilitando o desenvolvimento de soluções.

Em database marketing

As informações para análises desse tipo são obtidas em dados de vendas, SAC, sistemas de pontuação, questionários online e monitoramento. A ideia aqui é examinar os padrões e relacioná-los com dados psicográficos, demográficos e interações em redes sociais — que têm se mostrado ótimas fontes de dados para essa finalidade.

Com a mineração de dados nesse cenário, é possível definir o perfil de usuários de segmentos específicos, algo fundamental para promover ações de marketing mais abrangentes e ter mais controle sobre os resultados.

Na automatização de descobertas

O processo de mineração ocorre por meio da construção de modelos de dados que utilizam algoritmos para lidar com as informações disponíveis. A ideia de automatizar as descobertas consiste justamente na execução desses modelos de mineração.

Esses modelos podem ser utilizados para obter informações específicas, mas a grande parte costuma trazer novos dados. Uma vez extraídos, pode-se realizar o scoring, que é a aplicação de um modelo de dados sobre os dados descobertos.

Quais os benefícios para um negócio?

Os benefícios da mineração de dados podem ser vistos em qualquer setor do mercado. Confira a seguir alguns pontos de destaque!

Obtenção de dados de forma robusta

A mineração de dados é uma tecnologia feita para lidar com grandes volumes de informação. Assim, ao contar com um sistema robusto, é possível ter uma infraestrutura totalmente capaz de coletar e tratar dados não estruturados de forma altamente eficiente — principalmente ao lidar com informações oriundas de redes sociais, uma fonte imensa de conteúdo dessa categoria.

Uma outra vantagem aqui é a capacidade do sistema buscar informações em outros idiomas, ampliando ainda mais o leque de possibilidades para o negócio.

Organização de grandes volumes de dados

Depois de obter os dados, é preciso organizá-los de forma eficiente para, então, realizar as análises necessárias. Essa organização ocorre em um momento chamado de classificação e existem diversas técnicas utilizadas pelos sistemas para executar essa tarefa, como as redes neurais e árvores de decisão, por exemplo.

Cada uma dessas técnicas conta com especificações distintas e seus próprios algoritmos de organização, que são utilizadas para, resumidamente, realizar previsões e descrições relevantes para o negócio. Assim, pode-se, por exemplo, detectar divulgadores da marca entre os seguidores de acordo com suas características ou obter informações relevantes sobre diferentes grupos de seguidores da página da empresa.

Facilidade no cruzamento de informações

A possibilidade de cruzar dados de diferentes segmentos e classificações permite que informações altamente relevantes sejam descobertas, gerando insights essenciais para estar à frente do mercado.

Um sistema de mineração de dados permite exatamente isso e faz com que seja possível comparar a eficiência de meios de divulgação, temas e outros aspectos do tipo.

Fácil visualização de conteúdo

Visualizar grandes quantidades de informação pode ser uma tarefa muito demorada e trabalhosa. Pior ainda é relacioná-las de forma relevante com os métodos tradicionais. Ainda assim, sabe-se que é fundamental contar com informações de mercado que deem um norte ao negócio.

Nesse sentido, a mineração de dados se mostra bastante útil, uma vez que permite a visualização facilitada e ampla de uma série de dados. A vantagem aqui é justamente realizar esse processo em um grandes volumes.

Quais as ferramentas disponíveis?

Minerar dados com eficiência requer o trabalho em conjunto com outras ferramentas tecnológicas. Confira a seguir 4 ferramentas que favorecem essa tarefa!

Computação em nuvem

A computação em nuvem já é utilizada de forma bastante ampla para o armazenamento de arquivos, tanto no meio pessoal quanto no empresarial.

Em um cenário como o de mineração de dados, a nuvem permite que as empresas não precisem investir em infraestruturas caras para ter resultados eficientes, ao contratar serviços com provedores que forneçam o hardware para processamento, gerando uma economia nos custos.

Machine learning

O machine learning possui diversas aplicações e, na mineração de dados, é o que faz com que seja feita a classificação dos dados de forma inteligente. É aqui onde as diversas técnicas e algoritmos podem ser aplicados para obter resultados específicos ou mais precisos.

Big data

Os dados estruturados e não estruturados que a mineração de dados utiliza fazem parte do que chamamos de Big Data. É o grande volume de dados existente na rede e que permite que a mineração gere os resultados necessários.

Internet das coisas

Hoje, os dados digitais não são gerados apenas com desktops e smartphones, mas sim por meio de diversos tipos de dispositivos conectados à rede, como é o caso dos smartwatches, carros inteligentes e até mesmo geladeiras.

Todos fazem parte de um conceito que chamamos de IoT — a Internet das Coisas. Ao reunir as informações captadas por essas tecnologias, pode-se contar com sistemas muito mais ricos e eficientes.

Assim, percebe-se que a internet tem se tornado cada vez mais relevante para os negócios e é fundamental saber como extrair informações úteis a partir dessa fonte.

Gostou de saber mais sobre a mineração de dados? Quer aprender mais e estar sempre por dentro do nosso conteúdo? Então curta a nossa página no Facebook agora mesmo