O que é data mining ou mineração de dados?

Em 2022, os usuários da Internet em todo o mundo – cerca de 5 bilhões de pessoas – geraram cerca de 97 zettabytes de dados. No entanto, este número deve chegar a 181 zettabytes em 2025, segundo dados do Statista. Trata-se de uma grande quantidade de dados, desconexos e inúteis à primeira vista, que escondem informações valiosas que as empresas podem utilizar de maneira estratégica em suas diferentes áreas de negócio.

Neste sentido, você sabe o que é data mining e qual a sua importância? O data mining é, justamente, a área tecnológica que procura converter e extrair todo esse valor dos dados e aproveitá-los para encontrar tendências e melhorias em produtos. A seguir explicaremos mais sobre o que é data mining: como funciona, quais etapas devem ser seguidas ou quais vantagens ele oferece para as empresas.

O que é data mining?

Esta tecnologia, que surgiu na década de 60, começou a ganhar especial relevância a partir da década de 90 e dos anos 2000. O data mining é um ramo da área de Big Data que permite correlacionar grandes quantidades de dados com o objetivo de encontrar padrões e extrair informação. É composto por um conjunto de técnicas e ferramentas que podem explorar bancos de dados de forma automática ou semiautomática.

Trata-se de uma espécie de arqueologia ou mineração moderna na qual o objetivo é extrair informações úteis de dados que, isoladamente, não ofereceriam nada além do seu próprio valor. Porém, graças ao seu estudo de forma conjunta, é possível gerar novos conhecimentos.

Para registrar e processar dados, bem como detectar tendências, anomalias, dependências e prever dados futuros, o data mining utiliza métodos estatísticos, inteligência artificial, machine learning e bancos de dados.

Qual é a diferença entre Big Data e data mining?

Algumas vezes pode-se confundir Big Data e data mining já que ambos são dois campos do conhecimento com uma relação muito próxima.

Desta maneira, embora ambos pertençam ao âmbito da ciência de dados, a mineração de dados está concentrada na análise e na extração de padrões de informação, enquanto o Big Data oferece soluções para a coleta e o armazenamento de grandes volumes de dados. Portanto, o data mining é uma ferramenta que permite trabalhar com os dados armazenados pelo Big Data.

CRISP-DM: as 5 etapas do data mining

Agora que você sabe o que é data mining, deve saber que, graças à evolução tecnológica, a realização deste processo é acessível a qualquer organização ou empresa que deseje explorar os seus dados. Para fazer isso, o cloud computing e os provedores de nuvem pública, como AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud, fornecem a infraestrutura e as ferramentas necessárias.

Para extrair informações valiosas dos dados, geralmente é usada uma metodologia conhecida como CRISP-DM (do inglês Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Este é considerado o padrão da indústria e está dividido em cinco etapas:

1.  Compreensão dos objetivos de negócio: na primeira fase, os cientistas de dados concentram-se em entender os objetivos do negócio. Eles trabalham em conjunto com os responsáveis da organização para descobrir quais são os problemas que pretendem resolver, quais as limitações existentes ou que soluções desejam encontrar.

2. Compreensão dos dados: em conjunto com a fase anterior, a equipe técnica explora os dados disponíveis para ter uma visão geral e diagnosticar se, com esses dados, é possível atingir os objetivos pretendidos.

3. Preparação dos dados: uma vez realizadas as fases mais teóricas e preparatórias, inicia-se o trabalho com os dados. Para chegar a conclusões certeiras, é necessário trabalhar com dados de alta qualidade, por isso é preciso processá-los. Para isso, é necessário:

a.  Selecionar: selecionam-se os conjuntos e as fontes de dados com os quais se deseja trabalhar.

b. Limpar: realiza-se uma limpeza de dados, o que inclui sua normalização, conclusão ou correção.

c. Reduzir: uma vez limpos os dados, deve-se descartar aqueles pouco importantes, redundantes ou de baixa qualidade. 

d. Enriquecer: também é possível agregar dados de outras fontes para aumentar seu valor e sua qualidade.

e. Transformar: por fim, os dados são transformados e colocados no formato correto para poder aplicar técnicas de data mining.

4. Modelagem: com os dados prontos, é hora de aplicar modelos matemáticos e estatísticos que irão converter os dados em informação. Ao aplicar diferentes algoritmos, é possível descobrir padrões, anomalias, informações ocultas ou aplicar técnicas de previsão de dados.

5. Análise e tomada de decisão: a última fase consiste na análise e interpretação da informação obtida. É comum gerar soluções práticas ou gráficos para facilitar o entendimento. Graças às informações extraídas, é possível tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.

O que é data mining e quais são suas vantagens?

Saber o que é data mining oferece uma série de vantagens, desde que esta técnica avançada de tratamento de dados seja bem aplicada:

• Tendências e padrões: os grandes conjuntos de dados ocultam padrões de informação que os humanos não podem processar de forma natural.

• Melhoria em processos: é possível analisar dados de qualquer área ou indústria para descobrir pontos de melhoria.

• Comportamento do usuário: da mesma maneira, também se pode analisar dados de usuários para oferecer experiências mais personalizadas e otimizadas, o que resulta em uma melhor atenção ao cliente.

• Segmentação de público: o data mining é utilizado de forma habitual para melhorar as estratégias de marketing, já que é muito útil na hora de analisar o público.

• Previsão de eventos: com base em eventos passados, ​​é possível prever eventos futuros, portanto é possível ativar ações preventivas em vez de reativas.

• Tomada de decisões: saber o que é data mining permite obter informações confiáveis ​​que melhoram a tomada de decisões objetivas e precisas.

• Economia e efetividade: através de processos de data mining, as empresas podem aumentar a sua eficácia e poupar custos.

Data mining, um setor com muita demanda

Devido ao surgimento do Big Data e à exploração de dados pelas empresas, os profissionais de data mining, também conhecidos como mineradores ou exploradores de dados, são cada vez mais procurados. Sem ir mais longe, segundo a empresa de recursos humanos Adecco, estima-se que, durante este ano de 2023, serão necessários mais de 341 mil especialistas em Big Data. 

Isto faz do data mining uma área com muitas oportunidades para profissionais que desejam reorientar sua carreira ou ingressar no setor, visto que a demanda supera a oferta. Porém, vale ressaltar que, para trabalhar como minerador de dados, é necessário ter conhecimentos de matemática, estatística, economia e ciência da computação.

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