O que é Data Mining?
Já se perguntou como empresas como Netflix, Google e Facebook conseguem pressupor tantas coisas sobre nós, nossas buscas e interesses? Essa “vidência” só é possível graças a algo chamado Ciência de Dados, área interdisciplinar que reúne estatística e ciência da computação.
Não é segredo que grandes empresas, como as mencionadas anteriormente, têm acesso a grandes quantidades de dados, porém, dados brutos não são o suficiente para criar mecanismos que entendem o comportamento de consumidores e muito menos conseguem prevê-lo.
Siga lendo para descobrir como essas previsões são feitas e entender mais sobre Data Mining, Data Warehouse e análise preditiva.
Como Data Mining funciona?
Basicamente, a função do Data Mining é utilizar de grandes bases de dados para trazer insights sobre comportamentos que se repetem de maneira consistente. Isso se deve a elaboração de algoritmos que conseguem identificar padrões em meio a esses dados e estabelecer correlações entre eles.
Para que o Data Mining funcione precisamos primeiramente de dados, que depois de serem devidamente “limpos” e dispostos de maneira uniforme, serão sujeitos a um software especializado que fará uma manipulação e comparação dos dados a fim de estabelecer relações entre seus comportamentos.
Por fim, o resultado deste processo será a transformação de dados brutos em insights preciosos que poderão ser utilizados para o atingimento de diferentes objetivos organizacionais.
Qual a diferença entre Data Warehouse, Data Mining e análise preditiva?
Por estarem muitas vezes conectados, estes são conceitos que comumente acabam sendo confundidos. Para facilitar a diferenciação entre eles, vamos usar como exemplo a empresa Netflix.
Quem assina a Netflix sabe que a partir de um certo período de tempo de uso, ela começa a sugerir séries e filmes que nós possivelmente iremos gostar. Para conseguir fazer essas previsões, a empresa precisará:
Captar os dados dos indivíduos;
Centralizar, armazenar e gerir o histórico de dados de todos os usuários;
Observar padrões de consumo estabelecidos entre usuários;
Aplicar modelos estatísticos para conseguir, a partir destes padrões, prever comportamentos futuros individuais.
Hoje em dia, o ato de captar dados de usuários já é muito difundido entre empresas, mas só obter dados brutos por si não faria da Netflix a empresa que é hoje. Por isso, há a necessidade de armazenar, observar e aplicar estatística a eles a fim de trazer significado aos dados, desta forma a empresa consegue ser mais assertiva na hora de satisfazer necessidades individuais.
Processos relacionados à extração, centralização, armazenamento e gestão de dados de diferentes fontes, como dados de CRM interno e de diversas outras plataformas, são o que chamamos de Data Warehousing, que é seguido por processos de Data Mining para, entre tais dados, realizar uma análise de padrões que servirão de insumo para uma análise preditiva, visto isso:
Data Warehouse.
Local onde armazenamos e centralizamos os dados, sendo este algum servidor privado ou na nuvem.
Data Mining.
Processo que transforma dados brutos em insights por meio da observação de padrões.
Análise Preditiva.
Aplicação de modelos estatísticos de predição a dados já trabalhados e com correlações fundamentadas.
Para que serve o Data Mining?
A quantidade de dados que produzimos e disponibilizamos cresceu de exponencialmente nos últimos anos, e consequentemente, a análise destes dados está cada vez mais presente em nossas vidas. Com essa quantidade crescente de dados de diferentes comportamentos aplicados diversas áreas, a ciência de dados está se tornando cada vez mais interdisciplinar e necessária para a diferenciação de empresas.
As oportunidades que podem ser identificadas por meio de dados são tão grandes que descobrimos novas utilidades para eles a cada dia que passa. Data Mining possibilita descobrir correlações escondidas em meio a bases de dados tão imensas que seria humanamente impossível analisá-las sem auxílio computacional.
Data Mining fornece insights importantes que muitas vezes respondem a perguntas que nem sabíamos que existiam, abrindo potenciais novos caminhos a serem seguidos. As vantagens de insights sobre o comportamento do público podem ser:
Diminuição de Custos.
Com uma maior compreensão do público podemos focar esforços e investimentos para atingir o público que realmente está mais propenso a converter.
Aumento do ROI.
Em conjunto a diminuição nos custos, as taxas de conversão irão potencialmente aumentar devido a maior assertividade e personalização das ofertas, resultando em um maior retorno de investimento.
Melhor aproveitamento de oportunidades.
A identificação de padrões podem levar empresas a criarem soluções mais elaboradas para serem ofertadas ao mercado, seja criando novos produtos ou otimizando antigos.
Maior previsibilidade.
As correlações e os insights fornecidos pelo Data Mining fornecem a base para a elaboração de modelos estatísticos para a realização de predições mais assertivas.
As vantagens de Data Mining vão muito além do mundo corporativo, afinal, dados estão presentes nos mais distintos setores e quanto mais precisas puderem ser nossas predições, mais inovadoras poderão ser as soluções criadas. Os dados de sua organização carregam inúmeras oportunidades, não deixe de explorá-las!
