Quintilhões de bites de dados são gerados pelas pessoas todos os dias. Em meio a esse volume estratosférico existem informações valiosas para organizações de todos os segmentos, que são fundamentais para definir estratégias e obter sucesso nos negócios.
Uma das formas de extrai-las é a mineração de dados, processo da ciência de dados usado para identificar padrões e antever tendências.
O que é mineração de dados
A mineração de dados (ou data mining , em inglês) é um processo de descoberta e análise de padrões significativos e tendências em grandes conjuntos de informações, por meio de análise matemática. É utilizada por organizações para resolver problemas, minimizar riscos, analisar o impacto de decisões e aumentar a produtividade.
Dentre os principais usos feitos pelas empresas estão:
- Previsão: estimativa de vendas, cargas de servidor ou tempo de inatividade de servidor.
- Risco e probabilidade: seleção de clientes para malas diretas, atribuição de probabilidades a diagnósticos ou outros resultados.
- Recomendações: definição de quais produtos podem ser vendidos juntos, gerando recomendações para usuários.
- Localizando sequências: análise de seleções de cliente em um carrinho de compras, prevendo os próximos eventos.
- Agrupamento: classificação de clientes ou eventos em clusters de itens relacionados, analisando e prevendo afinidades.
Apesar de o processo ser mais conhecido pelo nome “mineração de dados”, a expressão é a mais adequada para se referir a ele, já que o objetivo não é extrair ou minerar os dados em si. O que é extraído é um conhecimento valioso de um grande volume de dados brutos, que deve auxiliar a alcançar um objetivo específico ou responder a uma pergunta.
Tipos de mineração de dados
A mineração de dados pode ser dividida em, pelo menos, três tipos, de acordo com o seu objetivo e formato dos dados:
- Mineração de processos: tem como objetivo descobrir, monitorar e melhorar processos de negócios, por meio das informações obtidas pelos logs de eventos nos sistemas de informação de uma organização.
- Mineração de texto: tem como objetivo ler e compreender textos, como sites, livros, e-mails e artigos. É bastante utilizada na classificação de comentários e avaliação de produtos em e-commerces.
- Mineração preditiva: tem como objetivo antecipar tendências e auxiliar lideranças de empresas a tomarem decisões.
Diferença entre mineração de dados e Big Data
A diferença entre a mineração de dados e o Big Data está na escala.
Ambos envolvem o processamento de dados de forma contínua para identificar padrões e realizar análises preditivas, mas o Big Data envolve um volume maior de informações.
Podemos definir Big Data como a junção e análise estratégica de um volume gigantesco de dados, que são transformados em conhecimento útil e valioso para organizações. Ele tem como princípio os 7 Vs:
- Volume: quantidade de dados coletados a serem analisados. Pode ser medido em Gigabytes (GB), Zettabites (ZB) e até em Yottabytes (YB).
- Velocidade: agilidade na captação e no tratamento dos dados;
- Vínculo: entendimento da conexão entre os dados, ou seja, como eles se relacionam e são hierarquizados;
- Variedade: como os dados são gerados, de forma estruturada, semiestruturada ou não estruturados;
- Variabilidade: analisa as variáveis relacionadas, como sazonalidades e eventos.
- Veracidade: análise da acurácia de dados para evitar o acúmulo de informações inúteis no seu sistema.
- Visualização: organização dos dados em esquemas visuais, como gráficos e tabelas.
Etapas da mineração de dados
Geralmente, o processo de mineração de dados é feito em seis etapas:
1. Definição do problema
A definição deve ser clara e objetiva, considerando como os dados podem dar respostas ao problema. Isso envolve analisar os requisitos de negócio, definir métricas de avaliação do modelo e especificar os objetivos do projeto de mineração de dados.
Para facilitar esta etapa, você pode responder a estas perguntas:
- O que você deseja alcançar com a mineração de dados? Quais tipos de relações entre os dados quer localizar?
- O problema tem relação com as políticas e os processos da empresa?
- Seu objetivo é fazer previsões ou apenas identificar padrões e associações relevantes por meio da mineração de dados?
- Qual resultado ou atributo você gostaria de prever?
- Que tipo de dados está disponível e como estão organizados? Eles estão estruturados? Se estiverem organizados em várias tabelas, como elas se relacionam entre si? É necessário fazer alguma limpeza, agregação ou processamento para tornar os dados utilizáveis?
- Como os dados estão distribuídos? Eles são sazonais? Representam de forma precisa os processos da empresa?
- Como os resultados da mineração de dados podem ser incorporados aos KPIs dos negócios?
Caso os dados não sejam suficientes para atender os seus objetivos, é necessário redefinir todo o projeto de mineração de dados.
2. Preparação dos dados
Definido o problema, é preciso consolidar e limpar os dados que serão utilizados no processo de mineração. Eles podem estar espalhados por diferentes setores da empresa, armazenados em diferentes formatos ou ter entradas ausentes e incorretas.
A limpeza de dados envolve a remoção de valores incorretos, interpolação de valores ausentes, identificação de correlações ocultas entre os dados, determinação das fontes de informação e seleção de quais colunas são as mais adequadas para a análise.
Como a mineração de dados envolve um grande volume de informações, o indicado é usar ferramentas automatizadas de limpeza e filtragem de dados.
3. Exploração dos dados
Esta etapa é um processo estatístico que ajuda a entender os dados e tomar decisões baseadas neles, que inclui os seguintes cálculos: valores máximos e mínimos, médias e desvios padrão.
Calcular os valores máximos e mínimos auxilia a identificar dados que não são representativos para o problema da mineração, enquanto o desvio padrão indica a estabilidade e precisão dos resultados. Dados que desviam muito da distribuição padrão podem estar distorcidos ou são indício de que mais valores são necessários para melhorar o modelo de mineração.
4. Criação de modelos de mineração de dados
Um modelo de mineração de dados é criado a partir da aplicação de um algoritmo a um volume determinado de dados. Todo modelo contempla um conjunto de valores, estatísticas e padrões que podem ser utilizados na análise de novos dados, gerando previsões e facilitando inferências sobre as relações.
O modelo também armazena os resultados do processamento estatístico dos dados, permanecendo vazio até que receba os valores da estrutura de mineração. Esta armazena, processa e analisa as informações que definem a fonte de dados.
5. Exploração e validação dos modelos
Para escolher o modelo mais adequado aos seus objetivos, é indicado criar mais de um e testá-los em uma base de dados de treinamento. É preciso validar o modelo antes de implantá-lo em um ambiente de produção.
Para os testes, você pode seguir alguma das abordagens abaixo:
- Adotar diferentes medidas de validade estatística para identificar eventuais problemas nos dados ou no modelo como um todo.
- Separar os dados em conjuntos de treinamentos para avaliar a exatidão das previsões.
- Solicitar a especialistas de outras áreas da empresa que revisem os resultados para verificar se os padrões identificados são relevantes para os negócios.
Mas como saber se um modelo de mineração de dados é válido ou não? Avaliando as medidas de exatidão, confiabilidade e utilidade:
- Exatidão: mostra se o modelo correlaciona um resultado com os atributos fornecidos.
- Confiança: indica como um modelo de mineração e dados é executado em conjuntos diferentes. O modelo é considerado confiável ao gerar o mesmo tipo de previsões e de padrões com qualquer conjunto de dados de teste.
- Utilidade: métricas que indicam que o modelo gera informações úteis para os negócios.
6. Implantação e atualização dos modelos
Testado e validado, é o momento de implantar o modelo de mineração no ambiente de produção. Algumas das tarefas que podem ser feitas após a implantação são:
- Criação de previsões.
- Criação de consultas de conteúdo para recuperar estatísticas, regras ou fórmulas do modelo.
- Criação de relatório que possibilite a consulta direta a um modelo de mineração existente.
- Atualização de modelos após revisão e análise.
Lembre-se de que todo o processo de mineração de dados é cíclico, ou seja, está em constante revisão e aperfeiçoamento para atender as demandas dos negócios.
Técnicas de mineração de dados
Conheça as principais técnicas de mineração de dados usadas para extrair informações importantes para a tomada de decisão:
1. Mineração de regras de associação
Processo que busca a relação entre dois conjuntos de dados distintos que, a princípio, não têm um elo entre si. Utiliza-se instruções “if-then” para demonstrar a probabilidade de ligação entre dois pontos de dados.
2. Classificação
Usada principalmente para treinar algoritmos de machine learning , essa técnica classifica dados em categorias distintas, por meio de métodos como “árvores de decisão” e “vizinho mais próximo”.
O algoritmo é programado com classificações pré-existentes de valores para categorizar um novo elemento de dados.
3. Agrupamento em clusters
Os pontos de dados são agrupados de acordo com suas semelhanças. Não diferencia os dados em categorias específicas, sendo utilizada na busca de padrões por semelhança.
4. Análise de sequência e caminho
A técnica consiste em buscar padrões em que um determinado conjunto de valores leva posteriormente a outros. É feito um reconhecimento da variação nos dados que acontece em períodos regulares ou no fluxo e refluxo de pontos de dados.
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A mineração de dados é apenas um dos vários processos da ciência de dados que ajudam as organizações a terem sucesso nos negócios.
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