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30 abr 2019
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O que é Data Mining ou mineração de dados?

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A realização de bases de dados tornou-se uma ação fundamental para as empresas, pois permitem criar estratégias para conquistar novos clientes ou reter os habituais. Mas como resultado da geração maciça de dados, nos deparamos com um problema: a saturação. Temos tanta informação, que às vezes é impossível organizá-la efetivamente. Portanto, a chave é descobrir padrões ou algoritmos para obter o máximo disso, e é aí que o Data Mining ou a mineração de dados entra em ação.

O Data Mining é um conjunto de técnicas e tecnologias que permitem explorar grandes bases de dados, automatica ou semi-automaticamente, com o objetivo de encontrar padrões repetidos que explicam o comportamento desses dados.

Data Mining para a organização de dados


Embora a ideia de Mineração de Dados possa parecer uma inovação tecnológica muito recente, na realidade esse termo surgiu nos anos 60 em conjunto com outros conceitos como, por exemplo, a data fishing ou data archeology. No entanto, foi a partir da década de 80 o início de sua consolidação.

A mineração de dados surgiu com a intenção ou objetivo de ajudar a compreender uma enorme quantidade de dados, e que estes poderiam ser usados ​​para tirar conclusões para contribuir na melhoria e crescimento das empresas, especialmente no que diz respeito a vendas ou fidelidade do cliente.

Seu principal objetivo é explorar, através do uso de diferentes técnicas e tecnologias, enormes bancos de dados automaticamente com o objetivo de encontrar padrões repetitivos, tendências ou regras que expliquem o comportamento dos dados que foram coletados ao longo do tempo. Esses padrões podem ser encontrados usando estatísticas ou algoritmos de busca próximos à Inteligência Artificial e redes neurais.  

Portanto, os dados são o meio ou a base para chegar a conclusões e transformar esses dados em informações relevantes, para que as empresas possam incluir melhorias e soluções que os ajudem a alcançar seus objetivos.

As pessoas que se dedicam à análise de dados através deste sistema são conhecidas como exploradores de dados e tentam descobrir padrões em meio a enormes quantidades de dados. Sua intenção é fornecer informações valiosas às empresas para ajudá-las a tomar decisões futuras.

Mas devemos ter claro que a escolha do melhor algoritmo para uma tarefa analítica específica é um grande desafio, já que podemos encontrar muitos padrões diferentes e, além disso, dependerá dos problemas a serem resolvidos. Estes podem ser classificação, regressão, segmentação, associação e análise sequencial.

Os exploradores de dados, ao realizar uma análise de mineração de dados, devem executar quatro etapas diferentes:

  1. Determinação dos objetivos: O cliente determina quais objetivos ele deseja alcançar graças ao uso de Data Mining.
  2. Processamento de dados: seleção, limpeza, enriquecimento, redução e transformação do banco de dados.
  3. Determinação do modelo: Primeiro, uma análise estatística dos dados deve ser feita e, em seguida, uma visualização gráfica dos dados.
  4. Análise dos resultados: Nesta etapa, deve verificar se os resultados obtidos são coerentes.

Atualmente este tipo de trabalho está sendo feito em segurança de dados, finanças, saúde, marketing, detecção de fraude, buscas on-line, processamento de linguagem natural, carros inteligentes, entre outros. É por esse motivo que a mineração de dados está se tornando um dos trabalhos com maior projeção para o futuro.

Diferenças entre Data Mining e Big Data

O Big Data é uma tecnologia que tem a capacidade de capturar, gerenciar e processar verdadeiramente todos os tipos de dados, utilizando ferramentas ou softwares que identificam padrões comuns. Esses padrões podem ser características específicas dos consumidores, geração de parâmetros, métricas, entre muitos outros. E eles têm a capacidade de mudar a forma de fazer negócios, pois permitem aumentar a rentabilidade e a produtividade das empresas.

Ao contrário do Big Data, como mencionado acima, quando falamos em Data Mining nos referimos à análise de Big Data ou o Big Data para buscar e obter informações específicas, e assim poder oferecer resultados que sirvam como uma solução para otimizar as atividades de uma empresa.

Em resumo, Big Data poderia ser definido como “ativo” e Data Mining como “gerenciamento”.

Vantagens e desvantagens do Data Mining


A análise de dados através do Data Mining pode proporcionar inúmeras vantagens às empresas para a otimização da sua gestão e tempo, mas também para o recrutamento e fidelização de clientes, o que lhes permitirá aumentar as suas vendas. Aqui deixamos com vocês 8 vantagens que podem nos trazer:

  1. Permite descobrir informações que não esperávamos obter. Isto é devido ao seu funcionamento com algoritmos, já que permite fazer muitas combinações diferentes.
  2. É capaz de analisar bancos de dados com uma enorme quantidade de dados.
  3. Os resultados são muito fáceis de interpretar e não é necessário ter conhecimentos em engenharia da computação.
  4. Permite encontrar, atrair e reter clientes.
  5. A empresa pode melhorar o atendimento ao cliente com base nas informações obtidas.
  6. Dá às empresas a possibilidade de oferecer aos clientes os produtos ou serviços de que necessitam.
  7. Antes de usar os modelos, eles são verificados por estatísticas para verificar se as previsões obtidas são válidas.
  8. Economiza custos para a empresa e abre novas oportunidades de negócios.

No entanto, também pode haver algum inconveniente ao usar técnicas de Data Mining. Por exemplo, dependendo do tipo de dados que você deseja coletar, pode ser necessário muito trabalho ou, às vezes, o investimento inicial para obter as tecnologias necessárias para a coleta de dados pode ser muito alo.


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