Informação é poder! Em um mercado tão competitivo, quem tem em mãos os dados é que consegue fazer a diferença. Seja para prever resultados como para superar a concorrência. Neste cenário podemos destacar o chamado data mining como um grande diferencial.
Esse processo se explica como uma grande ferramenta tecnológica que permite à geração de informações capazes de dar suporte a execução de ações das empresas. Com o data mining é possível determinar regras ou padrões de atuação dos clientes.
Um estudo feito pela Harvard Business Review e a Snowflake Computing mostrou que os dados privilegiados é que dão o suporte para as empresas sobreviverem.
Inclusive, 89% das companhias varejistas admitem que se utilizam de informações diferenciadas, por meio da tecnologia, para entender o perfil do cliente e o que eles precisam.
Esses insights, gerados via data mining, expõem os padrões consistentes e trazem informações úteis à empresa, tornando-a mais competitiva.
Quer saber como usar o data mining na sua rotina e os benefícios dele para sua empresa? Neste artigo vamos detalhar essa técnica e mostrar o porquê dela ser um grande diferencial nas tomadas de decisão estratégica.
O que é data mining?
O data mining, na tradução literal, seria algo como mineração de dados. Esse termo foi visto pela primeira vez em 1990 em comunidades que discutiam as bases de dados.
Ele se explica como um processo capaz de analisar uma grande quantidade de dados brutos e extrair deles um padrão consistente.Esse processo automatizado permite que a empresa encontre insights relevantes da empresa e dos próprios clientes.
O data mining se utiliza de algoritmos que atuam a fundo no processo do Big Data, filtrando as informações, conforme uma pré-determinação da empresa, para decisões estratégicas.
Dado que, com as informações geradas pelo data mining é possível atuar em questões como corte de custos, aumento da receita e o relacionamento com os consumidores.
Qual a diferença entre BI, Data Mining e Big Data?
Uma dúvida frequente para quem trabalha com a análise de dados é diferenciar três das principais estratégias de informação do mercado: Business Intelligence (BI), Data Mining e Big Data.
Por isso, antes de partir para as técnicas de data mining e suas vantagens é importante entender as diferenças entre esses três itens. Confira qual o foco de cada um deles.
- Business Intelligence (BI): captação de dados, análise e organização de informações. Refere-se a ações já executadas. O objetivo principal é apoiar a gestão para uma posterior análise de dados. É necessário uma análise manual dos dados para as tomadas de decisão.
- Data Mining: É a mineração dos dados, ou seja, possibilita uma análise mais minuciosa e precisa das informações. Identifica regras e padrões dos clientes de forma automatizada.
- Big Data: Tem como foco trabalhar com um grande conjunto de dados, sejam eles não estruturados ou estruturados, e é um processo mais complexo em relação ao data mining. Enquanto o data mining trabalha com análises pontuais o Big data é contínuo e por um longo período.
Portando, a verdade é que quem consegue trabalhar os três em conjunto terá sempre em mãos informações privilegiadas para as tomadas de decisão de forma inteligente.
Já falamos no blog sobre como implementar o Business Intelligence na gestão da empresa, leia aqui.
Como aplicar o data mining?
Ter em mãos dados diversos do mercado é uma grande vantagem perante os concorrentes, porém, o mais importante é saber como utilizá-los e quais as informações são relevantes.
Por isso, abaixo destacamos os principais passos para a aplicação do data mining para lhe ajudar nesse processo.
Determine os objetivos da empresa
O primeiro passo, para que o fluxo do data mining seja de fato eficaz, é determinar quais os objetivos e perguntas a serem respondidas no processo.
Pois, ao levantar suas metas dentro do planejamento prévio fica mais fácil definir o que o data mining precisa lhe oferecer de forma inteligente e que traga embasamento para sua tomada de decisão e análise de dados.
Portanto, defina primeiramente os problemas que você deseja resolver e o que você busca com a mineração de dados.
Defina as fontes de dados
As fontes de dados são fundamentais nesse processo, pois, é importante que as informações coletadas sejam de qualidade. Por isso, não foque apenas em fontes facilmente acessadas pela empresa.
Se for necessário faça pesquisas de mercado, colete informações relevantes e conte com dados disponíveis em CRM, BI ou Big Data.
Nesse momento reúna o máximo de informações possíveis para conseguir responder seus questionamentos traçados no primeiro passo.
Analise os dados e faça uma limpeza
Com certeza a partir desse passo você terá uma enormidade de dados em mãos para trabalhar. Parte daí seu data mining, ou seja, a mineração dos dados para separar o relevante do irrelevante.
É aquele processo de formatação e limpeza das informações com base em seus padrões e nas questões a serem respondidas. Seja de eliminação de dados duplicados, errados ou informações que nada tem a ver com o que você busca.
O gestor nesse caso, junto a equipe de tecnologia, determina os parâmetros para que os algoritmos consigam peneirar as informações e consequentemente entregar o que vale à pena.
Minere os dados
Após uma análise apurada dos dados, filtragem das informações, limpeza e armazenamento dos mesmos se inicia o processo da mão na massa do data mining.
A partir daí os algoritmos de aprendizado passam a oferecer insights a empresa e identificar padrões e correlações com base nos dados oferecidos ao sistema.
A ferramenta se utiliza dos algoritmos para cruzar os padrões de comportamento e informações e após essa cessão de dados basta compará-los aos objetivos do negócio que você traçou no início.
Com base nessas informações concretas e sólidas, por data mining, fica mais fácil a tomada de decisão na relação com o cliente. Tendo em mão dados de comportamento do cliente, possibilidades de corte de custos, oportunidade para aumento de receita e etc.
Quais as principais técnicas do data mining?
O data mining reúne um conjunto de técnicas que permite que a mineração seja feita da forma correta e, facilite a identificação das informações valiosas e dos padrões e correlações que você busca.
Conheça abaixo algumas das principais.
Redes neurais
As redes neurais nada mais são do que um modelo matemático que reúne diversas informações que são interligadas entre si se utilizando de inteligência artificial.
Ganhou esse nome por ser uma representação do cérebro humano que possui milhões de neurônios capazes de processar informações e se comunicar.
Nas redes neurais esses “neurônios artificiais” se baseiam em uma aprendizagem ao longo do tempo, com base em experiências prévias, e preveem cenários de demandas, vendas de produtos e muito mais.
Elas são configuradas para justamente no data mining determinar padrões por meio de ligações das informações inseridas e configuração dos algoritmos.
Árvores de decisão
As árvores de decisão servem para identificar dados e criar ramificações que delimitem o perfil de um público-alvo. Essa representação em tabela é semelhante a um fluxograma ou diagrama.
Vamos supor que você tenha inserido itens como localização e salário no topo da árvore e deseja minerar mais esses pontos.
Na faixa salarial você deseja encontrar pessoas que ganham mais de R$ 3 mil e insere esse dado. Automaticamente na árvore de decisão será aberta uma nova ramificação para esse grupo que ganha esse valor e outra ramificação para os outros que faturam outros valores.
No quesito localização você só quer pessoas que morem em São Paulo e jogou essa informação no sistema, será, então criada uma ramificação com pessoas que moram em São Paulo e o resto das pessoas irá para outra ramificação.
Isso quer dizer que você pode delimitar uma quantidade infinita de atributos e na sequência o sistema lhe apresentará uma nova ramificação com base no que você solicitou.
Indução de regras
Talvez essa seja uma das técnicas mais comuns utilizadas no processo de data mining. Ela é utilizada para identificar possíveis padrões de comportamento e tendências relacionadas a um conjunto de dados específico.
Esse algoritmo detecta e apresenta as regras que um dado costuma seguir. Podemos citar o varejo onde são apresentados itens que se compram em conjunto, a calça branca com o jeans preto ou o celular X com a capinha Y, entre outras situações.
Análise de séries temporais
Ela é comum, chamada até de base para todas as outras técnicas, mas que exige uma expertise de quem irá utilizá-la.
A técnica do data mining chamada de análise de séries temporais se utiliza da matemática e estatísticas para definir padrões de comportamento do dado em questão e previsão de resultados.
Avaliando e apresentando dados, por exemplo, de variações de vendas em épocas sazonais de uma empresa, variações irregulares ou cíclicas.
Como é um trabalho estatístico é fundamental a participação de pessoas que entendam do assunto e conheçam a empresa e o mercado a fundo.
Quais os benefícios do data mining?
O data mining tem um papel importante nas tomadas de decisão e é por isso que quem adota esse tipo de modelo de análise de dados consegue não só automatizar os processos, mas torná-los mais assertivos. Abaixo elencamos algumas das principais vantagens dele.
- Facilita previsões de vendas, demandas e mais;
- Permite as tomadas de decisão de maneira automatizada;
- Gera insights sobre o comportamento do cliente;
- Agiliza os processos diários de análise de dados;
- Reduz possíveis custos devido a correção imediata dos processos;
- Melhora a relação com o cliente em função de dados concretos sobre o perfil dos mesmos;
- Oferece informações e dados qualificados.
Data mining: por que adotá-lo?
O data mining é uma prática que se torna cada vez mais comum na rotina das organizações. Afinal, a coleta de dados passou a ser um grande diferencial competitivo no mercado.
Quem possui informações relevantes sobre a empresa e em relação ao comportamento dos clientes, geradas pela mineração de dados, tem em mãos o poder, uma fonte de valor incomensurável.
Com o data mining as tomadas de decisão são facilitadas e toda escolha é baseada em dados concretos e sempre com viés estratégico.
Pois, com dados qualitativos, gerados por essa mineração, é possível entender melhor o perfil do cliente e de que forma ele age em cada situação. Tornando a empresa mais competitiva e assertiva em todas as suas decisões.
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