O que é mineração de dados (data mining) e como funciona?

A tecnologia é cada vez mais utilizada pelas empresas na rotina do trabalho, gerando diariamente uma diversidade de dados e informações. Mas, para que essa grande quantidade não se acumule e se perca em um sistema, temos a mineração de dados.

O data mining é uma fonte essencial para que a organização tenha dados precisos em mãos e, assim, estruturar com mais assertividade as estratégias do negócio e entregar um produto ou serviço de qualidade ao cliente.

Neste artigo, explicamos o conceito de mineração de dados, para que ele serve, a importância do data mining para a sua empresa, os principais tipos, como e onde pode ser aplicada e por que o ERP é um importante aliado. Confira!

O que é mineração de dados?

Mineração de dados ou data mining é a prática executada por algoritmos de coletar uma grande quantidade de dados, identificar e gerar novos padrões. Assim, as empresas conseguem executar um trabalho com mais qualidade e melhorar a entrega final do seu produto ou serviço, além de mitigar riscos e diminuir gastos.

O uso do data mining é uma ótima estratégia para as empresas que desejam aumentar a lucratividade por meio de novos dados que serão úteis nos processos organizacionais. 

Diariamente, são gerados muitos dados brutos que fazem parte de toda a rotina da empresa. O que a mineração de dados faz é buscar por padrões de vinculações entre variáveis registradas, usando estatísticas mais refinadas.

Para que serve o data mining?

O data mining serve para detectar e gerar para a empresa dados e informações mais precisas sobre o comportamento de compra do seu cliente, além de suas necessidades e motivações, auxiliando para um maior entendimento do perfil do consumidor. 

Com isso, é possível criar estratégias melhor direcionadas ao cliente e gerar uma experiência de compra única e personalizada. A mineração de dados não mostra apenas as informações básicas e rasas.  É um conhecimento mais aprofundado, que agrega valor às tomadas de decisão.

A transformação dos dados em insights é a função da mineração de dados. Com isso, os gestores conseguem alinhar os objetivos e as metas da empresa com base em informações realmente valiosas.

Qual é a importância da mineração de dados para uma empresa?

Como citamos anteriormente, o data mining auxilia a organização na criação de estratégias mais assertivas para o negócio. E essa prática é importante para que a empresa, por meio de novos padrões de informações, possa se basear em tendências, produtos, resultados e clientes.

Dessa forma, é possível entregar um produto ou serviço final de qualidade e alinhado com as necessidades do mercado e o perfil do público. Além disso, facilita os processos internos com ações mais precisas, redução de custos e otimização de tempo.

O data mining funciona em cinco passos:

1. Coleta e seleção;
2. Compreensão;
3. Preparação e transformação;
4. Mineração;
5. Análise.

A mineração de dados é a melhor forma de acompanhar a concorrência, conhecer bem o consumidor e fazer um trabalho de destaque no mercado, adquirindo vantagem competitiva com dados que realmente são importantes, e não apenas informações soltas e perdidas em um sistema.

Quais são os tipos de mineração de dados?

Possibilitando que a empresa explore novas possibilidades, o data mining é uma tecnologia importante para que as estratégias organizacionais sejam bem sucedidas. É necessário entender que existem diversos tipos de mineração de dados. A seguir, explicamos como funciona cada um.

Associação

A associação busca ocorrências que estão interligadas através de eventos específicos. É uma ótima estratégia para entender o comportamento do consumidor. Um exemplo é quando o cliente compra um determinado produto ou serviço e adquire um outro item complementar.

Classificação

Esse tipo faz com que uma grande quantidade de dados disponíveis seja dividido em categorias de destino. É uma ótima opção para quem deseja reter clientes com base em informações demográficas e histórico de consumo.

Agrupamento

O agrupamento, ou também conhecido como clustering, permite dividir os dados em grupos de afinidade, como faixa etária, localização geográfica, renda, gênero, entre outros. Assim, a empresa consegue agrupar esses perfis semelhantes nas suas estratégias de vendas e marketing, direcionando melhor os produtos ou serviços.

Árvore de decisão

Essa técnica é utilizada em modelos de previsão do tipo causa e consequência e auxilia na identificação de que forma os dados que entram influenciam as saídas. São geralmente executadas no formato de fluxograma e definem da seguinte forma:

• Clientes que compram menos que o valor X: são eventuais;
• Clientes que compram um valor entre X e Y: são regulares;
• Clientes que compram um valor acima de X: são premium.

Detecção de outliers

Outro tipo de data mining é a detecção de outliers, que busca por anomalias nos dados, gerando má compreensão. Assim, é possível fazer previsões e entender certas causas específicas. Um exemplo é quando a empresa, em um determinado período, percebe um valor médio de vendas muito diferente do que é de costume. A detecção auxilia no entendimento dessa mudança.

Redes neurais

As redes neurais são utilizadas com o modelo machine learning, fazendo uma busca apurada e precisa dos dados, de forma semelhante aos neurônios no cérebro. Por meio de diferentes camadas, as redes neurais procuram relacionamentos nos dados. Assim, as análises de informações conseguem ser feitas com assertividade e ótimos insights.

Como e onde pode ser aplicada a mineração de dados em uma empresa?

A mineração de dados consegue auxiliar a empresa a identificar gargalos que podem estar impedindo o negócio de evoluir, assim como oportunidades e insights que podem ser a chave para o sucesso e destaque no mercado. 

Com a prática, é possível ter acesso a dados que passam despercebidos diversas vezes nos processos e que, por meio do data mining, têm a função de direcionar de forma precisa os objetivos. 

A mineração de dados não é uma prática exclusiva do setor de tecnologia da informação. Ela pode ser implementada em várias áreas e com propósitos distintos. Entre os segmentos em que ela pode ser utilizada, podemos citar:

• Comércio: melhor entendimento do perfil de compra do cliente;
• Recursos humanos: entendimento do perfil dos profissionais, auxílio em recrutamentos;
• Jurídico: ajuda na identificação de decisões jurídicas;
• Instituições financeiras: entendimento da situação financeira do cliente;
• Saúde: conferência de bancos de dados médicos.

Por que o ERP é um importante aliado na mineração de dados?

Empresas que desejam evoluir e criar estratégias precisas por meio de dados assertivos precisam de um sistema de gestão completo e que ofereça os recursos necessários. A tecnologia passou a garantir vantagem competitiva por proporcionar mais eficiência no trabalho.

Uma pesquisa realizada pela IDC mostrou que, até 2025, 85% dos CEOs de grandes empresas vão exigir dos seus gestores o fornecimento de informações baseadas em dados para saber o nível de eficiência que os desenvolvedores geram e como impactam nos resultados. 

Isso mostra que as empresas que investem em tecnologia conseguem se destacar no mercado, atrair e fidelizar clientes, além de estar à frente dos concorrentes. Por isso, ter um sistema que seja um forte aliado na mineração de dados é fundamental para o sucesso do negócio. 

O ERP é considerado uma solução completa por fazer a integração de todos os dados da empresa, no sistema cloud computing, em tempo real e com o auxílio de outras tecnologias como a inteligência artificial e o business intelligence.

Com ele, os gestores conseguem extrair dados importantes, fazer análises preditivas para obter insights valiosos e gerar benefícios em todos os processos, independente do setor. Assim, a organização consegue manter um fluxo de trabalho padronizado, bem alinhado, com eficiência e qualidade.

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