Veja o que é e como ela pode ser uma ferramenta de análise poderosa em vários contextos.
Identificar e analisar padrões específicos é uma das peças-chave para se traçar um bom planejamento de ações, seja observando o comportamento de seres humanos ou até mesmo de inteligências artificiais. Esses padrões têm o poder de prever tendências, otimizar estratégias e ajudar a tomar decisões mais informadas. A compreensão desses padrões também facilita toda a abordagem no caso de resolução de problemas.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados, também conhecida como data mining, é um processo automatizado que identifica padrões e correlações em grandes conjuntos de dados. Através de técnicas de inteligência artificial, machine learning e estatística, a mineração de dados facilita a análise profunda de um banco de dados, apresentando panoramas e informações importantes que, de outras formas, não seriam percebidas.
Como funciona a mineração de dados?
Primeiro, os dados são coletados e organizados. Depois, analistas e cientistas de dados examinam e validam as propriedades dos dados para garantir sua relevância. Após essa preparação, os dados são limpos/formatados e técnicas de modelagem são aplicadas para identificar padrões. Por fim, os resultados são avaliados em relação aos objetivos desejados, fazendo com que as descobertas sejam usadas para melhorar estratégias e planejamentos.
Aplicações da mineração de dados
A sua marca pode usar a mineração de dados de diversas formas. Veja agora as quatro principais.
Negócios e marketing
Analisando históricos de compras e padrões de comportamento, você consegue segmentar seu público-alvo e personalizar ofertas. É possível otimizar campanhas de marketing, identificar oportunidades de upsell e cross-sell, e aprimorar a experiência do cliente, aumentando as vendas.
Saúde
Na área médica, a mineração de dados é usada para analisar padrões de saúde, prever surtos de doenças e até otimizar processos clínicos e administrativos. Tudo isso ajuda a tornar a Medicina mais preventiva e personalizada.
Finanças
Em finanças, a mineração de dados é utilizada para análise de crédito, detecção de fraudes e gerenciamento de riscos. É possível avaliar a solvência de clientes, identificar padrões de comportamento financeiro e otimizar a tomada de decisões de investimento.
Educação
Analisando dados de desempenho acadêmico e comportamento dos alunos, escolas conseguem identificar padrões de aprendizagem, ajustar estratégias pedagógicas e implementar diferentes tipos de intervenções educacionais.
Ferramentas e tecnologias
As principais ferramentas e tecnologias de mineração de dados são:
- RapidMiner: plataforma open source para análise preditiva, deep learning e mineração de documentos com machine learning;
- KNIME: ferramenta, também open source, para integração e análise de dados, suporte a machine learning e mineração de dados gerais;
- SAS: software comercial para análise de dados, estatística e mineração, conhecido por suas capacidades analíticas avançadas;
- CRISP-DM: framework criado pela IBM que tem seu processo de mineração apoiado em modelos de metodologias ágeis;
- Tableau: além da visualização de dados, também permite análises avançadas e mineração através de integração com outras ferramentas;
- Microsoft Power BI: solução de business intelligence com capacidades de mineração de dados, visualização e análise integrada.
Desafios e considerações éticas
Apesar de toda essa utilidade, a mineração de dados enfrenta alguns desafios, como o controle de qualidade e a integridade dos dados. Dados incompletos, imprecisos ou duplicados podem levar a análises incorretas. Além disso, a expertise necessária para utilizar as ferramentas que mencionamos pode tornar essa tecnologia pouco acessível.
Sobre as questões éticas, a privacidade dos dados é a principal preocupação; a coleta e análise de grandes volumes de informações podem envolver dados pessoais sensíveis. As empresas devem garantir que a coleta e o uso desses dados respeitem regulamentações de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, e que os dados sejam utilizados de maneira transparente e com consentimento.
A transparência no uso dos algoritmos também é fundamental, evitando preconceitos ou discriminação inadvertida, problemas que podem surgir se os modelos forem treinados com dados tendenciosos.
A responsabilidade e excelência na interpretação e aplicação dos dados coletados é fundamental para combater esses dois pontos, minerando dados de forma precisa e ética.
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