A rotina de trabalho de uma empresa envolve diversos processos que precisam ser organizados e controlados conforme padrões estabelecidos para garantir o bom andamento das atividades.
Para uma gestão eficiente é fundamental a adoção de soluções inteligentes que possam auxiliar não só na otimização da rotina como na automação dos processos.
Neste artigo, veremos como o data mining pode ajudar sua empresa a converter dados em conhecimento e vantagem competitiva.
Conceito de Mineração de Dados (Data Mining)
A mineração de dados, mais conhecida como data mining, em inglês, é o processo de varredura de uma grande quantidade de dados (Big data) a fim de identificar padrões e tendências.
Essa varredura é realizada através de técnicas que envolvem diversos campos do saber científico e utiliza algoritmos inteligentes capazes de explorar dados extraindo conhecimento deles.
Adquirir conhecimento é uma habilidade humana, aprendemos através da observação e da tentativa e erro, mas não conseguimos dar conta de um alto volume de dados.
É aí que entra a mineração de dados, através de simulação do aprendizado humano, e realiza uma espécie de garimpagem, selecionando o que tem valor ou não para os negócios da empresa.
Para garantir uma seleção confiável, o data mining combina técnicas de inteligência artificial, estatística, matemática, ciência da computação e machine learning (aprendizado de máquina).
A mineração de dados é, portanto, uma solução tecnológica que permite a extração de dados relevantes em meio a um volume imenso de dados.
Etapas no processo de mineração de dados
O processo de mineração possui 2 fases principais: O pré-processamento de dados: limpeza e integração de dados; redução e transformação de dados; e a mineração de dados: mineração, avaliação de padrões e representação de conhecimento de dados.
Vamos agora conhecer melhor cada uma das 7 etapas.
1. Limpeza de dados
A primeira etapa da mineração é o levantamento e a exclusão dos dados que não podem ser aproveitados, ou seja, dos dados incompletos ou inconsistentes, em duplicidade, entre outros.
Esses dados serão eliminados para que não causem nenhum tipo de ruído e nem acúmulo ao longo do processo.
2. Integração de dados
Nesta etapa, é realizada a consolidação dos dados oriundos de fontes diversas, ou seja, todos os dados aproveitáveis vão fazer parte de um único banco de dados.
Após a conclusão da consolidação é recomendável realizar novamente a primeira etapa a fim de verificar e eliminar as inconsistências e os dados repetidos.
3. Redução de dados
A redução de dados é basicamente começar a peneirar o que pode ser um dado relevante ou não.
Algumas técnicas costumam ser usadas nessa fase, tais como: redução do número de atributos do total de dados, substituição e compactação das representações de dados.
Alguns métodos são fundamentais nesta etapa, por exemplo, as árvores de decisão e as redes neurais.
4. Transformação de dados
Esta é a etapa em que os dados são mapeados e reconhecidos através de códigos e, assim, começam a ser trabalhados para o uso efetivamente. São estratégias de transformação:
Suavização: Eliminação de ruídos.
Agregação: Combinação de dois ou mais atributos em um só.
Normalização: Escalonamento de dados para alcançar intervalos menores.
Discretização: Os valores brutos dos dados numéricos são substituídos por intervalos.
5. Mineração
Data mining é a etapa que dá início à mineração de dados propriamente dita, consiste em um processo em que algoritmos inteligentes são aplicados para identificar padrões e conhecimentos relevantes.
A partir desta etapa os dados são representados por modelos estruturados através de técnicas de agrupamento e classificação.
6. Avaliação de padrões
Nesta etapa, os padrões serão avaliados de acordo com o seu valor de interesse à medida que representam algum tipo de conhecimento relevante.
Algumas metodologias podem ser usadas para tornar os dados mais compreensíveis para o usuário, tais como: classificação, associação ou relação, armazenamento, previsão, entre outras.
7. Representação do conhecimento de dados
A representação é a última etapa de todo o processo de mineração de dados. É nesta etapa que os dados extraídos e transformados em conhecimento são representados e podem ser visualizados em seu formato final.
Esse conhecimento pode ser apresentado através de ferramentas que possibilitam uma melhor visualização dos dados, tais como: gráficos, tabelas, relatórios, fluxogramas, entre outros.
Benefícios do data mining aplicado nos negócios
Toda empresa tem a necessidade de organizar e controlar seus processos, a falta de gestão pode trazer sérios prejuízos para os negócios.
Nesse contexto, a adoção das metodologias e técnicas que o data mining oferece são extremamente úteis e trazem benefícios relevantes conforme veremos agora.
Diferencial competitivo
Como já vimos, a mineração de dados permite a identificação de padrões e tendências através da extração de dados e da transformação em conhecimento.
Esse conhecimento pode ser usado de forma estratégica tanto para comparar informações entre sua empresa e as concorrentes como para se antecipar às tendências do mercado - inteligência competitiva.
Outro ponto importante é que uma vez que se tem informações privilegiadas é possível traçar planos de marketing mais eficazes e analisar melhor o comportamento dos consumidores.
Qualidade nas decisões de gestão
A organização e seleção dos dados proporcionadas pela mineração gera uma base mais confiável de informações, o que dá mais segurança aos gestores na tomada de decisões.
Para além dos dados confiáveis, o data mining produz conhecimento relevante para atingir as metas estratégicas e até mudar de direção, caso seja necessário.
Gestão de crises
Ter acesso a dados organizados que geram informações inteligentes pode ser muito útil em todos os processos de gestão.
No caso da gestão de crise, é possível antecipar problemas a partir da análise de dados e, com isso, contornar ou até mesmo evitar crises financeiras, ou de posicionamento de imagem.
Principais técnicas de mineração de dados
Para cada etapa do data mining, existem algumas técnicas que auxiliam nos processos, elas podem ser:
Preditivas: técnicas preditivas consistem em utilizar valores conhecidos para projetar valores ainda desconhecidos, valores futuros.
Descritivas: já as técnicas descritivas se concentram em identificar padrões que descrevem os dados de forma compreensível.
Vejamos então as técnicas mais utilizadas na mineração:
Classificação (preditiva)
É uma técnica utilizada para recuperar informações sobre os dados e metadados e classificá-los em diferentes classes de itens.
Regressão (preditiva)
A regressão é usada para identificar e analisar o relacionamento entre as variáveis, bem como a probabilidade de uma determinada variável aparecer.
Detecção de desvios (preditiva)
A detecção de desvios é usada para levantar dados que não correspondem a nenhum padrão ou comportamento esperado.
Regras de associação (descritiva)
A associação é utilizada para identificar afinidades, ou seja, para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em determinados conjuntos de dados ou, ainda, que ocorrem simultaneamente. São regras que indicam probabilidade e correlação de eventos.
Clusterização ou agrupamento (descritiva)
É um método de segmentação de dados que busca padrões semelhantes entre esses dados, os agrupa por similaridade em clusters (segmentos), de acordo com métricas estabelecidas previamente pela gestão estratégica.
Padrões sequenciais (descritiva)
O padrão sequencial é um método utilizado para o tratamento de dados a longo prazo, identificando tendências de mercado, consumo e de outros fatores estratégicos.
É essa técnica que permite que a empresa se antecipe aos eventos e mantenha sua vantagem competitiva.
Redes neurais (descritivas)
As redes neurais são sistemas paralelos distribuídos que visam construir representações de padrões identificados nos dados extraídos. É através da rede neural que se consegue visualizar a transformação dos dados em conhecimento relevante.
4 exemplos do data mining aplicado nas empresas
Agora que já passamos pelas etapas, técnicas e métodos utilizados pelo data mining, vamos ver como se aplica na prática.
Supply Chain Management (SCM)
A mineração de dados vem se tornando cada vez mais fundamental para o gerenciamento de cadeia de suprimentos.
A integração de sistemas complexos e áreas diferentes como o estoque, a produção e o atendimento ao cliente, só funcionam de maneira integrada com o auxílio de tecnologia.
Ferramentas tais como machine learning (aprendizado de máquina) e inteligência artificial viabilizam a detecção de padrões que costumam ser ocultos.
Além disso, o data mining permite a identificação das relações entre os diferentes pontos da cadeia, antecipando problemas como o desgaste de ativos ou demandas do consumidor.
Esse tipo de projeção facilita manter a linha de produção dos fabricantes em dia, por exemplo. Facilita também a gestão de possíveis lacunas nas cadeias de abastecimento e a estruturar melhor todos os processos de acordo com o ritmo de crescimento da indústria.
Operações industriais
A área de operações industriais vem sendo cada vez mais impactada pelos avanços das mudanças tecnológicas e, com isso, aumentam os desafios dos gestores.
Com o data mining algumas questões que necessitam de agilidade e eficiência podem ser melhor administradas como o planejamento da capacidade e a esteira de produção, em função da previsão de demanda que a mineração de dados proporciona.
Agronegócio
O data mining aplicado ao agronegócio permite análises mais detalhadas das etapas do processo, resultando em uma maior confiabilidade de dados.
Uma das vantagens que se pode observar é a diminuição do desperdício de produtos que pode levar até mesmo a uma melhor aplicação de recursos em outras áreas.
Com a adoção das técnicas e métodos de mineração de dados é possível saber com precisão qual área é a mais beneficiada com recursos e como os mesmos devem ser aplicados ou realocados.
Bancos
Os bancos são instituições que lidam bastante com números associados às oscilações do mercado, entre outros fatores.
O data mining funciona como uma solução tecnológica que permite realizar o batimento de dados, a análise de transações e a movimentação dos clientes.
O comportamento do cliente vai sendo apreendido pelo sistema facilitando a oferta de produtos e a relação de fidelidade com o banco.
Varejo
O comércio varejista é um tipo de negócio que depende totalmente da organização e controle de estoque, como por exemplo os supermercados.
A mineração de dados pode auxiliar com técnicas de associação para análise de venda de produtos e como estes devem ser oferecidos ou expostos.
É possível também identificar o comportamento dos clientes com relação à rotina de compras, as ofertas e a demanda por novos produtos.
Torne sua empresa mais competitiva com o Moki
Os sistemas de automação organizam os processos e transformam dados em informações estratégicas, facilitando a análise e aumentando a capacidade de produção e as vantagens competitivas de mercado.
O Moki permite a coleta e o armazenamento através de lançamentos manuais ou automáticos de dados. Em seguida oferece automações para o cruzamento e análise das informações das operações, utilizando as técnicas de Data Mining.
O software da Moki é a solução perfeita para tornar a rotina de trabalho da sua empresa mais ágil e eficiente através de soluções inteligentes, adaptadas à realidade da sua organização.
Conclusão
Já se foi o tempo em que a maior dificuldade era buscar informações, hoje temos informações excessivas e o grande desafio é selecionar o que é ou não relevante, especialmente no mundo dos negócios.
O volume de dados desses novos tempos exige soluções inteligentes para compilar e organizar essas informações de forma otimizada.
Para além de registrar e organizar informações, a mineração de dados produz conhecimento a partir da extração de dados e da aplicação de técnicas e métodos que transformam esses dados brutos em conhecimento.
A produção de conhecimento é fator fundamental para o sucesso dos negócios de uma organização. É a partir desses dados relevantes que um gestor consegue estabelecer metas estratégicas, elaborar planos de ação e tomar decisões projetando o futuro.
Por fim, o data mining garante a confiabilidade e a consistência dos dados representados que podem ser visualizados através de ferramentas próprias e acessados pela gestão.
O tratamento e a automação de dados são diferenciais importantes para a competitividade de qualquer organização ciente das mudanças cada vez mais rápidas neste mercado.
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