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Data Mining: como usar na sua empresa?

Publicado em 4/mai/2018 5:00:00

Veja os processos que compõe a mineração de dados e por que essa abordagem é importante.

 

Data Mining: como usar na sua empresa?

 

Os dados estão no centro do sucesso das operações de milhares de empresas. E eles não se limitam apenas aos detalhes dos clientes já que podem abranger dados operacionais, dados financeiros e muito mais. Além disso, muitas empresas dependem dos insights obtidos com seus dados. Por isso, a estratégia de data mining é uma abordagem interessante para fazer a análise de informações.

A mineração de dados é a melhor forma de obter os melhores insights, com base, obviamente, nos melhores dados. Você precisa trabalhar com uma estratégia conjunta de captação de dados de qualidade e a utilização de um método robusto para analisar os dados, a fim de obter os insights mais valiosos a partir dele.

Esse processo analítico possui três etapas: exploração, construção de um modelo padrão e validação.

Nesses 3 processos, o objetivo é analisar os dados e encontrar oportunidades, problemas e soluções com base em comportamentos dos negócios e nas informações obtidas com os dados. A análise acontece por conta de alguns algoritmos matemáticos avançados que categorizam as informações e fazem análises preditivas apresentando respostas - os chamados insights - para problemas de negócios. A construção de modelos padrão entra exatamente aqui, ou seja, o data mining cria padrões para análise e encontram resultados similares. Com isso, ele descobre de forma automatizada informações relevantes para a tomada de decisões das empresas.

 


Por que usar Data Mining na sua organização?


Seja uma PME ou uma empresa de grande porte, suas equipes possuem uma tonelada de dados à disposição: faturas, registros de estoque, planilhas e mais planilhas. Com certeza, você pode usar esse monte de dados - o Big Data - a seu favor.

Também existem outras vantagens do Data Mining. A questão de antecipar as tendências do seu mercado é uma delas. Ela ajuda as organizações a preverem tendências como, por exemplo, quais épocas do ano a interação dos consumidores é mais elevada e intensa, podendo assim antecipar momentos semelhantes no futuro.

Outra vantagem é a possibilidade de evitar e de contornar crises corporativas. Com o monitoramento dos dados em tempo real das mídias sociais, é possível avaliar como os clientes enxergam a companhia. A ferramenta de análise de informações consegue fornecer insights importantes para a tomada de decisão e para a criação de ações que fortaleçam a marca.

 

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E como minerar dados?


Isso é um pouco frustrante, já que o próprio termo mineração de dados dá a entender que você está minerando novos dados, mas na verdade sua equipe de TI vai utilizar os dados que já captou para encontrar as correlações, padrões e tendências mencionadas anteriormente.

Quanto à forma como você faz isso, a mineração de dados no mundo dos negócios geralmente é um processo de três etapas que já mostram acima, mas vamos detalhar agora:

Etapa 1: identifique suas fontes de dados
Se você é uma loja de varejo, por exemplo, toda vez que um cliente insere o cartão de crédito no sistema de PDV, você coleta dados como o nome do cliente, o horário da compra e o que ele comprou. Se você é um profissional digital, toda vez que alguém visita seu site, pode saber se ele veio do Twitter ou do Youtube e quais páginas visualizou. Essa é uma informação valiosa. Se você não está coletando esses dados, faça isso em planilhas ou em um software. Depois, você precisa decidir quais fontes deseja minerar para possíveis tendências.

Etapa 2: escolha os pontos de dados de suas fontes que você deseja analisar
Seria ótimo se você pudesse alimentar dois bancos de dados gigantescos em um computador e aprender de todas as maneiras que eles se relacionam, mas ainda não estamos nesse nível em termos de tecnologia. O software precisa de instruções e precisa saber onde procurar padrões. Uma prática recomendada é escolher pontos de dados que provavelmente tenham algum tipo de relação de causa e efeito. Sua receita mensal e o número de clientes que você nomeou são quase certamente não relacionados. A hora do dia e quantas pessoas estão na sua loja? Provavelmente há uma informação relevante aí.

Etapa 3: Aplicar e testar um modelo que conecte melhor os pontos de dados
Essa é a etapa que perde muita gente, por isso, é melhor explicado com um exemplo simplificado, usando um exemplo menos tecnológico. Imagine uma empresa de sorvetes que quer saber como a temperatura afeta as vendas dela. Pelos próximos 30 dias, ela grava a temperatura mais alta e o número de cones de sorvete vendidos.

A olho nu, parece que pode haver uma tendência aqui, mas ainda é incerta. Mais importante, apenas olhando para esses dados, ainda não é quantificável como esses conjuntos de dados realmente são relacionados. Adicionar uma linha de tendência linear - uma linha reta que o Excel pode adicionar a um gráfico padrão X/Y para mostrar melhor como o número de sorvetes vendidos está mudando à medida que a temperatura muda - revela um pouco mais.


Para usar o Data Mining é preciso um investimento na implantação de ferramentas e soluções voltadas para esse tipo de estratégia. Logicamente, é preciso também captar e ter uma equipe de profissionais capacitados para organizar a automação dessa captação de dados, da análise e da utilização desses insights de forma realmente inteligente para otimizar a tomada de decisões dentro da organização.

 

Categorias: Análise de Dados