Aceder sites e aplicações, usar as redes sociais, acionar um serviço por chatbot, finalizar uma compra via e-commerce, colocar um produto no carrinho virtual. Já pensou em todas as informações que um consumidor gera? E como extrair valor dessas operações? É aí que entra a mineração de dados.
A técnica processa grandes quantidades de informações para extrair padrões e tendências, gerando insights para as empresas.
Fique por dentro do potencial da técnica neste artigo!
O que é a mineração de dados?
A mineração de dados diz respeito a uma abordagem sistemática e automatizada para identificar padrões, tendências e informações úteis a partir de dados brutos.
À primeira vista, esses dados não fornecem nenhum tipo de informação, mas se processados e transformados possibilitam a obtenção de insights para as empresas.
Vantagens da mineração de dados
Os insights gerados pela mineração de dados nos ambientes empresariais permitem tomadas de ações mais estratégicas, como por exemplo:
- Interesse e comportamento de clientes;
- Sugestões de compras;
- Validação de transações comerciais;
- Criação de campanhas de marketing direcionadas.
Com a explosão da aquisição de dados (por API ‘s, bancos de dados e outros), a mineração é o processo responsável por transformar dados complexos em valor para as empresas.
E com base no site statista.com, no ano de 2024, está previsto o consumo de aproximadamente 149 zettabytes de informações, o que nos mostra a importância da área.
Leia mais: O que é Estratégia de Dados e como criar uma?
Dados estruturados x dados não-estruturados
Apesar das diversas fontes de informações, os dados gerados, em geral, têm dois tipos de estrutura, são estas:
- Dados estruturados;
- Dados não-estruturados (dados complexos).
A estrutura dos dados trabalhados impacta diretamente nas técnicas de mineração utilizadas, adicionando, em alguns casos, etapas intermediárias no processo.
Confira o que representa cada estrutura.
Dados Estruturados
Os dados estruturados são aqueles que aparecem em tabelas e ficheiros, como no cadastro de utilizadores, em que cada pessoa tem um número de identificação.
Dados Não-Estruturados
Já os dados não-estruturados, os chamados dados complexos, podem ser dos mais diversos tipos, como uma foto, um ficheiro de texto, ficheiros de áudio, entre outros exemplos.
Como funciona a mineração de dados?
O processo de mineração de dados geralmente é executado em quatro etapas principais, que são:
- Pré-processamento: Nesta etapa, os dados brutos são coletados nas mais diversas fontes de dados e preparados para a análise. Também é importante realizar o processo de limpeza e de remoção de informações que estejam incompletas e/ou incorretas.
- Transformação: os dados que foram extraídos e limpos, são alterados num formato que possam vir a ser analisados mais facilmente.
- Mineração: vista como a etapa central, aqui podem ser utilizadas técnicas de análise estatística de aprendizado de máquina para identificar os padrões previamente selecionados, as tendências nas variáveis escolhidas e agregá-las ao gerar informações úteis a partir dos dados pré-processados e transformados.
- Análise e assimilação de resultados: A correta interpretação dos resultados obtidos é essencial para a tomada de decisões. É importante que a análise seja feita de forma cautelosa, levando em conta as limitações das técnicas empregadas na fase anterior.
Casos de sucesso
Na MJV, o processo de mineração de dados acontece em diversas frentes de trabalho, afinal acreditamos na difusão da cultura data driven nas empresas.
Para isso ocorrer, consideramos de extrema importância a análise consciente dos dados de nossos clientes, alinhado com as suas expetativas de negócio.
Abaixo, trouxemos dois casos de sucesso para entender na prática como ocorrem projetos de mineração de dados. Confira a seguir.
Banco de financiamento
Um exemplo de aplicação de estratégias de mineração de dados ocorreu em projeto desenvolvido para um banco de financiamento especializado em automóveis em 2021.
A iniciativa consistiu na elaboração, no desenvolvimento e na operação de um modelo preditivo que pudesse auxiliar na tomada de decisão de concessão de crédito aos clientes para a aquisição de automóveis.
Nessa frente de negócio, um dos maiores desafios é a análise sistemática das propostas de crédito, que leva em consideração todos os dados fornecidos.
No entanto, o trabalho humano de análise pode necessitar muitas horas de trabalho, assim como um maior número de pessoas envolvidas, o que pode diminuir a assertividade das avaliações e reduzir o número de propostas avaliadas num dado espaço de tempo.
Assim, o objetivo principal do trabalho tinha como norte o aumento de assertividade e ganho de escala na avaliação de propostas de concessão de crédito para compra de certos tipos de automóveis.
Neste projeto, passamos por todas as etapas do processo de mineração de dados, desde o pré-processamento até a análise, tendo sempre em mente os objetivos de negócio do cliente, alinhado às boas práticas que a cultura Data Driven oferece.
Cooperativa de crédito
No segundo exemplo de projeto desenvolvido pela MJV, destacamos a aplicação de mineração de dados para atender o setor das cooperativas de crédito em 2022.
Como as cooperativas ofertam diversos produtos aos cooperados, o problema central era gerar um portfólio atraente que proporcionasse mais lucro à cooperativa.
Assim, o processo de mineração de dados buscou extrair, identificar e transformar os dados históricos de vendas dos produtos, buscando uma maior compreensão do que os cooperados consumiam.
Ao final, o projeto construiu um portfólio otimizado de produtos, incluindo aqueles que retornam maior lucro a cooperativa e tem maior aderência entre os cooperados.
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