Na era da informação, gerar valor para as empresas com a análise de dados se tornou uma estratégia-padrão. Nesse sentido, temos visto o data mining adquirir cada vez mais importância em diversos segmentos.

Com o intuito de gerenciar os muitos dados disponíveis, o conceito emprega técnicas de modelagem relacionadas à inteligência artificial para fazer com que computadores entendam padrões e realizem sugestões inteligentes, a fim de otimizar a tomada de decisão.

Nesse cenário, é preciso lidar com uma grande quantidade de dados, que cresce a todo momento, e isso também requer uma boa infraestrutura. Trata-se, portanto, de um desafio para muitas empresas.

Se quiser saber mais sobre o tema e entender como garantir uma infraestrutura ágil, econômica e flexível para data mining, acompanhe atentamente os tópicos que desenvolvemos.

O que é data mining?

Data mining, ou mineração de dados, é o processo de explorar bases de dados em busca de valor. Ou seja, é a organização de um conjunto confuso de informações para gerar entendimento, com a aplicação de técnicas e algoritmos de aprendizagem de máquina, ou machine learning.

Esse conjunto de técnicas visa transformar dados brutos em insights para a tomada de decisão de gestores e líderes. Da mesma forma, objetiva tornar os resultados transparentes, com uma visão mais clara de todo o negócio.

Ao lidar com uma base de dados, geralmente em alto volume, o data mining emprega estratégias baseadas em estatística e ciência de dados. Uma delas é a identificação de padrões e tendências, com foco em encontrar possíveis classes para categorizar esses dados. Desse modo, a equipe consegue entender os grupos existentes e extrair conclusões a partir do comportamento deles.

Outra abordagem é o estabelecimento de correlações e associações entre diferentes pontos de informação. Assim, é possível estabelecer uma relação de causa-efeito entre duas variáveis, por exemplo. Isso viabiliza uma análise que não se limita a barreiras temporais, como veremos com a análise preditiva.

A ideia é aprender com os dados e obter sugestões claras do que a empresa pode fazer diante deles. Pode ser um indicativo de alguma queda de desempenho, por exemplo, ou a diminuição no número de vendas. Com os insights, as empresas conseguem determinar estratégias de contingência para reparar esses problemas.

Tipos de modelagem

Para entender melhor a mineração de dados, vamos aprofundar as formas de modelagem que são possíveis de fazer. Ao aplicar os princípios estatísticos, as empresas conseguem realizar quatro principais tipos de análise.

A primeira que vamos investigar é descritiva. Trata-se de estudar o que aconteceu e realizar detalhadas descrições, com agrupamentos de dados históricos. Temos também a análise diagnóstica, que se preocupa com as causas dos eventos anteriores e complementa as descrições.

Olhando para o futuro, temos a análise preditiva, que consiste em estabelecer relações de possíveis eventos passados com causas determinadas, a fim de estimar a probabilidade de esse evento vir a ocorrer novamente. Já a análise prescritiva prepara as companhias com ações para lidar com os fatos futuros levantados pela predição.

Quais são os principais algoritmos e estratégias?

Agora, vamos analisar com mais cuidado os tipos de mineração de dados. Falaremos das principais técnicas utilizadas que são, geralmente, aplicações de modelos de aprendizagem de máquina. Inicialmente, convém dividir os modelos de aprendizagem em supervisionado e não-supervisionado.

Ao lidar com uma base de dados, um algoritmo de mineração pode ter uma base de classes estabelecidas para categorizar o que está analisando, e isso seria um modelo supervisionado. É como tentar prever se o objeto da imagem é um computador ou um relógio.

Existem duas categorias que são previamente passadas ao sistema. Logo, quando o sistema tenta ordenar os dados sem essa base do que esperar, o aprendizado é não-supervisionado.

Dentro dessas duas categorias, temos vários algoritmos e estratégias: as redes neurais, as árvores de decisão, a clusterização e a visualização.

Redes neurais

As redes neurais consistem em um conjunto de nós computacionais que processam determinado problema em diferentes níveis de inteligência. É um modelo supervisionado, portanto, alimentado com uma base, um treinamento.

Cada nível é mais especializado que o outro e chega a uma conclusão específica e precisa acerca da solução. A partir disso, é possível obter uma resposta à pergunta inicial, o que é um insight sobre os dados analisados.

Árvores de decisão

As árvores funcionam como um fluxograma. Apresentam um conjunto de nós, com diversas ramificações, que representam as possibilidades a depender das entradas e condições. Se estamos no nó X, é possível ir para X1 e X2, por exemplo, a depender do valor da variável de entrada em questão.

Clusterização

Na clusterização, o objetivo é estudar a ordem dos dados, identificar comportamentos comuns e colocá-los em classes específicas. Assim, podemos manipular esses grupos em vez de uma base inteira.

Visualização

Quando falamos sobre essa estratégia, nos referimos aos métodos de análise visual dos dados. Ou seja, são as ferramentas que transformam um conjunto bruto de números em gráficos e relatórios visualmente compreensíveis.

O interessante é que visualizar dados de forma gráfica também permite encontrar padrões e entender detalhes escondidos, de uma maneira bem prática e intuitiva.

Qual a importância de estruturar bem esses dados?

Evidentemente, estamos falando de algoritmos pesados e robustos, que requerem uma grande capacidade computacional e estabilidade. Por isso, um desafio é prover a infraestrutura necessária para lidar com todos os dados. Felizmente, a computação em nuvem evoluiu bastante e já oferece o suporte necessário.

Hoje, com a cloud, as empresas são capazes de adquirir pacotes de processamento e memória como serviços sem precisar arcar com custos de manutenção e instalação, nem mesmo com obrigações relacionadas a um espaço físico para manter a estrutura.

Desse modo, é possível alugar um poder computacional enorme para a mineração de dados, com um custo bem menor do que realmente seria se tudo fosse on-premises. Geralmente, um IaaS (infraestrutura como serviço) é o modelo ideal por permitir contratar um data center virtual com a robustez necessária e pagar apenas pelo uso.

Além disso, a nuvem oferece características importantes para um bom processo de data mining, como soluções que garantem melhor desempenho, velocidade e agilidade. Isso é consequência direta do processamento distribuído com servidores robustos e da redundância dessas máquinas. As empresas conseguem adquirir pacotes maiores, com a escalabilidade e aumento automático da capacidade.

Ademais, existem abordagens para reforçar a segurança, tais como backups e criptografia. Assim, é possível não somente minerar esses dados, mas manter um controle do ciclo de vida de cada informação coletada, a fim de estabelecer compliance com leis como a Lei Geral de Proteção de Dados.

Data mining é um conjunto de técnicas muito comum atualmente. Seus princípios estão sendo aplicados em todos os segmentos para transformar dados brutos em valor de negócio, gerando menos custos e melhorias nos processos internos. Contudo, é preciso entender que essa tecnologia requer uma arquitetura mais sólida e pronta para oferecer bom desempenho e segurança, como a nuvem.

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