'Data mining': definição, exemplos e aplicações
Descubra como o 'data mining' irá predizer nosso comportamento
O data mining abriu um mundo inteiro de possibilidades para os negócios. Esse campo da estatística computacional relaciona milhões de dados isolados e serve às empresas, por exemplo, para detectar padrões de conduta em seus clientes e predizer seu comportamento. Seu objetivo é gerar novas oportunidades de mercado.
O que é 'data mining'?
A mineração de dados ou data mining é um processo técnico, automático ou semiautomático, que analisa grandes quantidades de informações dispersas para que tenham sentido e sejam convertidas em conhecimento. Busca anomalias, padrões ou correlações entre milhões de registros para predizer resultados, como indicado pelo SAS Institute, uma das referências mundiais em análise de negócios.
Enquanto isso, as informações aumentam sem parar. Algumas estimativas apontam que 90% dos dados que existem no mundo foram criados nos últimos dois anos, e a previsão é que toda essa informação cresça 40% a cada ano, de acordo com as Nações Unidas. Nesse contexto, o data mining surge como uma prática estratégica importante para as empresas que aplicam inteligência empresarial (business intelligence).
Graças à ação conjunta de análises e mineração de dados, que combina estatística, Inteligência Artificial (IA) e aprendizagem automática, as empresas podem criar modelos para descobrir conexões entre milhões de registros. O data mining possibilita, entre outros aspectos:
Limpar os dados de ruído e repetições.
Extrair as informações relevantes e utilizá-las para avaliar eventuais resultados.
Tomar melhores decisões de negócio mais rapidamente.
Exemplos de aplicações da mineração de dados
A capacidade preditiva do data mining alterou o desenho das estratégias empresariais. Agora é possível entender o presente para se antecipar ao futuro. Esses são alguns exemplos do data mining na indústria atual:
Agricultura
As empresas agrícolas podem utilizar o data mining ou a análise de dados para otimizar as condições de seus cultivos, ajudando a melhorar a produtividade e a qualidade da safra. Nesse caso, as plantações passam por constantes análises das variações climáticas e das condições do solo, da água e de sua topografia, com o objetivo de prever a produtividade e o crescimento das safras e detectar doenças em plantas, entre outros propósitos.
'Marketing'
A mineração de dados é utilizada para explorar bases de dados cada vez maiores e melhorar a segmentação do mercado. Analisando as relações entre parâmetros como a idade dos clientes, gênero, gostos, etc., é possível adivinhar seu comportamento para dirigir campanhas personalizadas de fidelização ou captação. O data mining em marketing também prediz os usuários que podem cancelar um serviço, o que lhes interessa de acordo com suas buscas ou o que deve incluir uma lista de e-mail para conseguir uma taxa de resposta maior.
Comercio varejista
Os supermercados, por exemplo, utilizam os padrões de compra conjunta para identificar associações de produtos e decidir como colocá-los nos diferentes corredores e estantes dos expositores. O data mining também detecta as ofertas que são as mais valorizadas pelos clientes ou que aumentam as vendas na fila do caixa.
Banco
Os bancos recorrem à mineração de dados para entenderem melhor os riscos do mercado. É habitual que se aplique à qualificação creditícia (rating) e a sistemas inteligentes antifraude para analisar transações, movimentos de cartões, padrões de compra e dados financeiros dos clientes. O data mining também permite que o banco saiba mais sobre nossas preferências ou hábitos na Internet para otimizar o retorno de suas campanhas de marketing, estudar o desempenho dos canais de vendas ou gerenciar as obrigações de cumprimento das regulações.
Medicina
A mineração de dados favorece diagnósticos mais precisos. Pelo fato de contar com todas as informações do paciente — histórico, exame físico e padrões de terapias anteriores — é possível prescrever tratamentos mais eficientes. Também possibilita uma gestão mais eficaz, eficiente e econômica dos recursos sanitários ao identificar riscos, predizer doenças em certos segmentos da população ou prognosticar a duração do internamento hospitalar. Detectar fraudes e irregularidades e estreitar vínculos com os pacientes ao aprofundar o conhecimento de suas necessidades também são vantagens da utilização do data mining em medicina.
Televisão e rádio
Há emissoras de televisão que aplicam a mineração de dados em tempo real aos seus registros de audiência online (IPTV) y radio. Esses sistemas coletam e analisam na hora informações anônimas das visualizações, retransmissões e programação dos canais. Graças ao data mining é possível emitir recomendações personalizadas aos ouvintes e telespectadores, conhecer ao vivo seus interesses e sua atividade, assim como entender melhor sua conduta. As emissoras também garantem um conhecimento bastante valioso para seus anunciantes, que aproveitam tais dados para chegar com mais precisão a seus potenciais clientes.
Internet das coisas (IoT)
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Profissionais STEM
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Manutenção preditiva
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'Small data'
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'Data mining': uma profissão de futuro
Hoje em dia, a busca, a análise e a gestão de dados representam um mercado de grandes oportunidades de trabalho. O profissional de data mining trabalha as bases de dados para avaliar as informações e descartar as que não forem úteis ou confiáveis. Para tal, deve contar com conhecimentos sobre big data, informática e análise de informações, e ser capaz de manusear diferentes tipos de software.
As estimativas do portal Statista indicam que o mercado global de análise de big data atingiu cerca de 84 bilhões de dólares em 2024, além de que deve crescer para 103 bilhões de dólares até 2027. Essa expansão é decorrente do fomento da IA, que deverá afetar 92% dos empregos nos setores de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) nos próximos anos, conforme um relatório da empresa de tecnologia Cisco
Enlace externo, se abre en ventana nueva. . Esse desenvolvimento da IA implicará, de acordo com a empresa, uma transformação alta ou moderada dos perfis de trabalho com uma redefinição das habilidades dos funcionários, com grande destaque para a alfabetização em IA, análise de dados e engenharia rápida.