As informações são a base do conhecimento e uma excelente ferramenta de estratégia que as empresas utilizam para se manterem competitivas e alcançarem seus objetivos. Embora haja uma enorme disponibilidade de dados, de nada servirão se não houver um padrão que os faça ter sentido lógico. Nesse contexto, entra em cena o conceito de Data Mining, ou simplesmente, Mineração de Dados, que é uma atividade que consiste em analisar dados diversos e, assim, buscar identificar padrões e tendências. O resultado é o estabelecimento de informações importantes e de relevância para que as empresas realizem o seu processo de tomada de decisão, ou identifiquem oportunidades de mercado. Esse processo de análise de dados se tornou mais conhecido com a criação do Big Data, e é uma abordagem que pode ser um divisor de águas entre a estagnação e o sucesso das operações de um empreendimento. Por entendermos a importância desse tema e a forte demanda do mercado, nós da WA Project elaboramos este artigo que contém 7 técnicas de como realizar a mineração de dados.
1 — Clustering
O método Clustering tem como principal objetivo agrupar registros semelhantes em um banco de dados. Isso permite que as empresas visualizem o que está ocorrendo em seu banco de dados, em uma abordagem de alto nível e, com a devida análise, permite identificar grupos de atividades e objetivos. Assim, ao identificar esses grupos de atividades e/ou objetivos, a empresa pode realizar a sua subdivisão, com segmentação de acordo com cada característica e necessidade.
2 — Classificação
Há várias formas de realizar a classificação dos dados, sempre de acordo com os atributos que condizem com as atividades da empresa ou de um determinado setor. Uma indústria, por exemplo, pode classificar os dados da sua área de produção de acordo com cada produto, e a área comercial fazer a classificação de acordo com o perfil de cada cliente. Assim, os dados deixam de ser apenas fragmentos e se tornam informações completas para a análise e, consequentemente, a base para a tomada de decisão.
3 — Associação
A associação é a análise do comportamento de um determinado atributo de um ou mais dados em relação a outros. Essa técnica não é como o Clustering, que agrupa dados semelhantes, mas associa o comportamento de um dado em relação a outro. Dessa forma, as empresas podem analisar o movimento dos seus produtos e/ou serviços complementares, verificando o comportamento de determinado item em relação ao movimento do seu produto/serviço complementar.
4 — Padrões sequenciais
A técnica de padrões sequenciais é uma abordagem do Data Mining que analisa os dados em busca de ocorrências regulares e lineares. Todo conjunto de dados que representa um comportamento habitual pode ser objeto dessa técnica. A análise desse padrão de comportamento pode proporcionar informações relevantes às empresas em questões como a preferência dos seus clientes e, assim, sugerir outros produtos que possam ser do seu interesse.
5 — Árvore de decisão
Analisar dados com a técnica de árvore de decisão é a estratégia em que são abordadas as situações em que há mais de uma possibilidade de resposta para uma questão. Nesse contexto, cada resposta leva a outros desdobramentos, classificação e agrupamento de dados. É uma análise que envolve mais variáveis e, por esse motivo, quando bem trabalhada, pode levar a novas soluções e ao atendimento de várias demandas de acordo com cada segmento.
6 — Processamento em longo prazo
O processamento em longo prazo é um implemento de melhoria e permite a automação de outras técnicas citadas anteriormente, de modo a proporcionar a análise de dados de forma contínua e com foco no longo prazo. Vejamos um exemplo: um sistema de Data Mining de um banco utiliza a técnica de árvore de decisão para analisar dados em busca de fraudes nas contas dos seus clientes. Assim, a técnica empregada vai analisar somente os dados presentes até aquele momento, sem ação para novas ocorrências. Nesse contexto, aplicar a técnica de processamento em longo prazo, em conjunto com a árvore de decisão, permite o implemento nesse sistema para a análise de ocorrências futuras. Com possibilidade, inclusive, da automação da medida que deve ser adotada nessa nova ocorrência, com base na aprendizagem de casos passados.
7 — Previsão
A técnica de previsão permite analisar os dados em busca de padrões que possam prever cenários futuros, como problemas operacionais, lucros ou prejuízos, aumento ou diminuição de demanda de um produto, etc. Essa técnica é utilizada em conjunto com outras citadas nos tópicos anteriores e permite que os sistemas de Data Mining encontrem oportunidades de mercado e/ou alertem a respeito de problemas futuros que possam ocorrer. Ao entender essas técnicas de mineração de dados fica mais fácil perceber os benefícios que o Big Data e a análise estruturada de informações podem proporcionar para todo tipo de empresa. No entanto, para que tenha produtividade, essas análises devem ser realizadas por softwares especializados em Data Mining, de modo a ter todos os benefícios que essas técnicas disponibilizam. Precisa de soluções em desenvolvimento de softwares customizados para a sua empresa? A WA Project tem a solução ideal para as suas necessidades! Entre em contato conosco e solicite uma apresentação dos nossos serviços.
