Data Mining: o que é e qual seu papel nas empresas

O Data Mining é uma ferramenta tecnológica estratégica, que trata do volume de dados que circulam dentro das empresas e extrai informações úteis coletadas através do Big Data.

Hoje, não é surpresa para ninguém que os banco de dados digitais armazenam insights relevantes e de diversas naturezas, como científicas, comerciais ou governamentais.

Saber como identificar e analisar as informações corretas é essencial para que as empresas definam objetivos e metodologias de trabalho, atuando de maneira muito mais assertiva na tomada de decisão.

Por essa razão, neste artigo vamos explicar melhor o que é o Data Mining e qual seu papel prático na estratégia das empresas.

O que é Data Mining?

Data Mining, que em português pode ser chamado de mineração de dados, nada mais é do que um algoritmo. 

Conhecido por volta da década de 1990, ele é utilizado dentro de uma grande base de dados com o objetivo de reconhecer padrões e regras que possam auxiliar na tomada de uma decisão da organização. 

Sendo assim  sua proposta é muito útil e necessária, visto que o acúmulo de informações no contexto moderno pode dificultar muito a separação entre o que é importante e o que não é. 

Essa tecnologia é baseada nas ideias de Inteligência Artificial e Machine Learning, que buscam pelos padrões e aplicam uma análise similar a realizada pelo cérebro humano.

Em outras palavras, o Data Mining transfere para o computador uma parte da tomada de decisão, fazendo previsões muito promissoras e se tornando uma das ferramentas de forte impacto positivo para os negócios.

Todo o processo de curadoria e implementação da mineração de dados segue as seguintes etapas:

1. Definição do objetivo

O processo de Data Mining é orientado por um objetivo, que deve ser definido logo como primeira etapa. Aqui, cabe entender qual o problema a empresa está enfrentando e o que se pretende atingir com a mineração de dados.

2. Exploração e integração dados

Aqui é onde começa o contato com os dados em si. Os especialistas responsáveis coletam, descrevem e integram os dados, testando, também, a qualidade deles.   

3. Preparação de dados

Depois da etapa de exploração, é preciso preparar os dados de acordo com o estado em que eles se encontram. Por exemplo, dados mais brutos precisam ser filtrados e combinados para que possam ser compreendidos corretamente.

4. Limpeza dos dados

A etapa de limpeza é dedicada a resolver problemas como inserção errônea de dados no sistema e informações conflituosas que naturalmente podem estar na base da empresa. 

Em outras palavras, esse processo visa garantir que as informações selecionadas sejam realmente mineráveis. É através dessa metodologia que você garante que a continuidade da estratégia de fato agregará um conhecimento relevante para o negócio. 

Para isso, é possível categorizar e segmentar informações, seja voltando-se para aspectos como idade de grupos analisados, assim como gênero ou a região de residência clientes, por exemplo.

5. Mineração de dados

Aqui temos a conclusão do Data Mining em si. Aos dispor de todas informações já filtradas e devidamente tratadas, o computador se utiliza de uma série de técnicas para estabelecer padrões, tendências e correlações gerais dentro de uma base comum, fornecendo relatórios completos.

Simplificando, o que antes eram apenas dados soltos, agora se convertem em conhecimento útil para o negócio, permitindo uma compreensão mais profunda sobre o mercado em que ele atua.

Qual a função do Data Mining para empresas?

O Data Mining está cada vez mais presente nas empresas e seu papel é de contribuir beneficamente para as estratégias de diversos setores de uma empresa. Suas principais funções são:

Prever tendências de mercado

Com a mineração de dados é possível fazer uma previsão das tendências do mercado, visto que o sistema reúne informações de períodos específicos do ano, detectando padrões que se repetem ao longo do tempo. 

Sendo assim, as empresas podem identificar com mais facilidade os interesses do público e, a partir disso, gerar mais engajamento e vender mais.

Captar clientes

O processo permite também uma coleta de informações de possíveis compradores, segmentado de acordo com as preferências da empresa, como mencionado anteriormente. 

Consequentemente, as estratégias de captação de clientes podem ser baseadas em opiniões do público, fortalecimento de aspectos positivos e correção de pontos negativos. 

Contribuir com estratégias de marketing

O marketing digital é orientado por dados, visando ter um panorama mais consistente sobre as expectativas, demandas, necessidades e desejos dos clientes em potencial. Ter um relatório de todas essas informações é essencial para direcionar as estratégias e conquistar resultados ainda melhores. 

Auxiliar a gestão de crises

A gestão de crises é um planejamento muito importante para os negócios, permitindo antecipar crises e problemas. 

Tendo isso em mãos, é possível elaborar respostas mais rápidas a esses obstáculos, antes que causem danos irreversíveis para a empresa. O Data Mining auxilia nessa identificação de ameaças e fortalece a proteção da empresa.

Diferencial competitivo

O Data Mining também é uma carta na manga quando se fala de diferencial competitivo. É possível se destacar no mercado ao coletar informações da concorrência e fazer comparações com a sua realidade.

Assim, é possível aprimorar estratégias se baseando no que realmente dá certo e ainda naquilo que outras organizações ainda não estão fazendo, desenvolvendo produtos e serviços ainda melhores.

 

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