Data mining: o que é, para que serve e em que etapas apresenta
Hoje em dia, é comum ouvir falar sobre mineração de dados, embora a maioria das pessoas não saiba a que se refere especificamente. Em um mundo globalizado e com grande dependência da tecnologia, a informação tornou-se o maior patrimônio das empresas. Coletar e analisar grandes volumes de dados proporciona múltiplas vantagens a qualquer negócio, melhorando sua tomada de decisão, proporcionando maior conhecimento do mercado e dos clientes, e ajudando a aproveitar as oportunidades e tendências do mercado.
A mineração de dados é responsável por explorar grandes bancos de dados de forma automatizada para encontrar padrões repetitivos que ajudem a empresa a aproveitar as informações.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é um conjunto de ações ou técnicas que visam extrair dados com o objetivo de detectar padrões e comportamentos de forma automatizada, utilizando uma série de algoritmos matemáticos.
O conceito de mineração de dados complementa o de Big Data, onde grandes volumes de informações são coletados e organizados, permitindo que uma análise deles seja realizada para converter informações em conhecimento.
Para que serve e que benefícios podemos alcançar?
A mineração de dados é responsável por analisar grandes volumes de informações com o objetivo de extrair conhecimento que agregue valor a uma empresa, como extrair dados sobre os clientes que mais consomem um serviço e em que horário costumam fazê-lo.
As principais vantagens do data mining para uma empresa são:
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Descubra informações úteis para a empresa que eram desconhecidas até aquele momento.
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Ele permite que você aproveite as oportunidades e tendências do mercado.
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Ele fornece previsões confiáveis com base na análise de grandes quantidades de dados.
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Fornece informações para otimizar processos e economizar custos.
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Proporciona maior conhecimento dos clientes para poder oferecer-lhes propostas personalizadas que se adaptam às suas necessidades.
Etapas da mineração de dados
A mineração de dados é dividida em etapas que devem ser seguidas para realizar uma análise eficiente das informações.
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Estabeleça metas. Os objetivos perseguidos na aplicação de técnicas de mineração de dados devem ser definidos.
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Identifique os dados. Fase de compilação dos dados a serem analisados.
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Informações do processo. Trata-se de trabalhar os dados no banco de dados para filtrá-los, selecioná-los, enriquecê-los e reduzi-los, com o objetivo de extrair conhecimento deles.
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Modelagem. Seleção de algoritmos a serem utilizados para construir um modelo e avaliar os resultados iniciais.
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Realizar testes. O modelo é testado em diferentes conjuntos de dados para revisar e verificar os resultados obtidos.
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Verificação e aquisição de conhecimento. Os dados obtidos são verificados e são extraídas informações úteis que podem ser utilizadas para implementar estratégias de melhoria.
Vimos o que é mineração de dados e como ela ajuda as empresas na hora de obter valor e conhecimento a partir da grande quantidade de informações que manipulam. A mineração de dados é responsável por analisar big data com o objetivo de fazer previsões e extrair informações concretas que ajudem a melhorar os processos e decisões de um negócio.