Introdução

Não tem mistério, hoje todo mundo consegue enxergar que estamos na era da tecnologia e da comunicação. No meio desse turbilhão de informações, que são atualizadas a cada segundo, você sabe como fazer a mineração de dados pertinentes?

Se a resposta foi “não” ou “mais ou menos”, pode ficar calmo, esse texto chegou pra entrar no seu coração e na sua mente. Ele irá te direcionar nessa busca e mostrar os melhores caminhos para atingir o seu objetivo. Ou seja, você está no google maps da mineração de dados! rsrs

Então, para todos os aspirantes ou já estudantes de Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas da Informação ou apaixonados por tecnologia, bora saber mais sobre a importância dessa técnica e conhecer os facilitadores dessa prática? Sigam-nos os bons! 😉

O que é a mineração de dados?

Também conhecida como Data Mining, ela se define como a prática de examinar dados já coletados, independente da fonte coletora (API, banco de dados, Web Scraping…), a fim de gerar novas informações úteis, que possam ser mais valiosas que a massa de dados original.

Essa prática é bastante valiosa para empresas. Normalmente deixamos passar muita coisa importante que está debaixo do nosso nariz, e o Data Mining ajuda exatamente nisso. Quer uma explicação mais fácil? Então vamos para um exemplo utilizando Big Data.

Suponhamos então que uma empresa usa dessa estratégia de captação (o Big Data). Ela vai reunir informações como dados cadastrais, transações com clientes, preferências gerais dos consumidores além de outros tipos de interação nas redes sociais.

Ah, inclusive muitos empreendimentos já coletam uma enorme quantidade de informações de diversas fontes por meio de ferramentas como essa. Mas voltando ao raciocínio do exemplo, somente esse bolo de informações não te dirá nada.

É aí que entra o Data Mining, para extrair conhecimento desse volume e fazer correlações, identificar padrões e descobrir tendências entre eles.

Essa prática é tão útil que te ajuda a enxergar caminhos que você nem tinha pensado ainda, auxiliando em coisas como o aumento da fidelidade do público, redução de rotatividade de clientes, rentabilidade e, consequentemente, também te ajuda a ficar à frente da concorrência.

Resumindo o que já vimos até aqui:

  • Data mining é um conjunto de tecnologias e técnicas que permitem automatizar a busca por padrões e tendências que não são detectadas por análises mais simples em grandes volumes de dados;
  • Faz uso de algoritmos sofisticados para segmentar os dados e avaliar a probabilidade de ocorrência de determinados eventos no futuro;
  • Por suas qualidades em automação, auxilia, e muito, para oferecer embasamento em tomada de decisões estratégicas;
  • Após ser instalada, detecta de forma automática padrões de compra e oportunidades de venda;
  • Ajuda na predição de eventos.

Em que eu posso aplicar a Mineração de Dados?

Agora que você já entendeu o que ela é e como pode ajudar, bora descobrir como ela pode ser aplicada e auxiliar no dia a dia de uma empresa?

  1. Basket analysis: identifica combinações de itens que ocorrem com frequência, com foco no padrão de compras dos consumidores. Por meio delas, oferece insights de venda. Exemplo: em seu resultado, essa programação associou que 70% dos clientes que compram um smartphone no e-commerce,  também compram um case ou capinha de celular. A partir daí, o gestor enxerga essa oportunidade de vender mais e trabalha nisso!
  2. Análises preditivas: utilizada para gerar previsão de vendas e ajudar no planejamento de compra de mercadorias.
  3. Monitoramento de redes sociais: auxilia a enxergar insights dentro das redes sociais no intuito de solidificar uma marca, melhorar e desenvolver novos produtos e oferecer um atendimento personalizado aos clientes. Basta saber analisar e extrair valor das conversas e interações. Também vai ser super útil para entender seus competidores, acompanhando as interações que acontecem nos canais das concorrentes.
  4. Database marketing: examina padrões de compra de clientes e os relaciona com dados demográficos, psicográficos e interações nas redes sociais. Através disso, é possível traçar perfis específicos de clientes por meio da segmentação, o que é essencial para promover ações de marketing com melhor mensuração de resultados e para oferecer serviços personalizados.
  5. Marketing com cartão de crédito: por meio da captação de dados que ocorre nas fornecedoras de cartão de crédito, ajuda a identificar segmentos distintos de clientes. Cruzar as informações coletadas nas transações comerciais com dados de diferentes perfis traçados por meio do monitoramento de redes sociais também auxilia a programar campanhas exclusivas.
  6. Informações para ações práticas: ajuda a extrair, de grandes quantidades de dados, as informações necessárias para realizar ações práticas, com chances super reduzidas de erro, já que serão tomadas com base em informações reais, colhidas no seu próprio sistema.
  7. Agrupamentos: dá aquela mãozinha para realizar o agrupamento lógico de informações dentro da empresa.

Que ferramentas podem me ajudar nessa tarefa?

Existem muitas ramificações de direcionamento dentro da Mineração de Dados. Cada profissional prefere usar um tipo de linguagem, quer analisar uma determinada informação e de acordo com essas informações é que você vai escolher uma ferramenta ou facilitador para realizar essa análise. Então bora conhecer algumas delas?

Como facilitadores, podemos citar:

  1. KNIME Analytics Platform

Projetada para ajudar na  manipulação, análise e modelagem de dados por meio de programação. Oferece mais de mil módulos e centenas de exemplos prontos para uso, além de uma variedade imensa de ferramentas integradas para ajudar na descoberta de possíveis insights ocultos em seus dados.

Também é uma ótima aliada em análises preditivas, realizadas por meio do machine learn ou aprendizado de máquina.

Permite além de escrever códigos, arrastar e soltar os pontos de conexão entre as atividades. Também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual.

Ah, e ela é de código aberto, com atualizações de lançamentos realizados semestralmente. Compatível com dispositivos Windows, MacOS e Linux.

  1. DataMelt

Você também pode encontrá-la com a nomenclatura de DMelt. Usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia, modelagem e análise de mercados financeiros. Suporta diversas  linguagens de programação. Dentre elas podemos citar a Python, BeanShell, Groovy, Ruby e Java, mas não está restrita a somente essas, ok?

Você tem a opção gratuita, com análises e opçòes mais limitadas ou a versão paga, completinha, . com os principais recursos para explorar, analisar e visualizar dados.

Compatível com Windows, Linux, Mac OS e Android.

  1. OpenRefine

Essa é a versão “tunada” do antigo Google Refine. Foi desenvolvido para ajudar principalmente a  lidar com dados confusos. O aplicativo é atualizado regularmente por voluntários. Foi desenvolvido com o objetivo de poder executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação para torná-los mais adequados para análise e exploração.

Já deixamos claro logo de início que essa não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas no caso de empresas menores, continua sendo uma opção eficiente.

Está disponível para download no Windows, MacOS e Linux.

  1. R

Essa linguagem de programação é frequentemente utilizada para pesquisa em metodologias estatística. Ela auxilia na manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica.

Suas principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.

Ela consegue ser lida pelo Windows, MacOS e Linux.

  1. Orange

Voltada para análise e visualização de dados de código aberto. Nela é possível extrair dados via programação visual ou scripts Python, explorar estatísticas, realizar box plots ou scatter plots e aprofundar dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.

Sua interface é bem bacana e  permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. Também possui componentes para Machine Learning e complementos de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.

A Orange suporta Windows, MacOS e Linux.

  1. Tableau Public

É um aplicativo de análise e visualização de informações que permite publicar dados interativos na web.

A boa notícia é que ele tem  versão gratuita, a má, é que ela é limitada a 1 GB de armazenamento e 1 milhão de linhas de dados.

Ela é uma ferramenta bastante simples e intuitiva, o que a tornou muito popular. Dentre suas funcionalidades estão extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, estatísticos, espaciais, conectores de dados da Web e OData.

Dentro dela, é possível criar gráficos interativos, gráficos comuns e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para domínio público. Está disponível para Windows e MacOS.

  1. Trifacta Wrangler

Projetado para ajudar a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Funciona assim: depois de importadas as informações, aplicativo os reúne, organiza e estrutura automaticamente. Simples, não é mesmo?

Além de te dar uma mãozinha com a organização, ele apresenta em sua estrutura o machine learning, que ajuda a preparar as informações para realizar análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.

Essa ferramenta consegue importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. Também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza os dados por tipo.

Bem bacana, não é? Só tem um porém, o Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados. Tirando esse detalhe, tudo certo. Ah, e ele também só funciona em Windows ou MacOS.

Como ferramentas integradas ao sistema diário, podemos citar:

  1. Sistemas de gestão empresarial

Sistemas que utilizam a tecnologia como aliada para gerenciar os fluxos de informação da empresa e facilitar a tomada de decisões. Exemplos delas são a Totvs, Datavale e Cigam.

Além de otimizar a comunicação e a integração da empresa, também pode contribuir muito com a mineração de dados por fornecer recursos para a geração de dados de qualidade.

  1. Machine learning

Sistemas que utilizam algoritmos e recursos de inteligência artificial para aprender com padrões de dados gerados por meio de big data ou pelos sistemas de gestão por exemplo. Se baseiam nos dados coletados para realizar previsões mais exatas e possibilitar tomadas de decisões estratégicas.

Algumas aplicações comuns nos dias de hoje dessa ferramenta, são a prevenção e detecção de fraudes nas transações bancárias, previsão de tempo de espera em salas de emergência e análise de comportamento dos consumidores.

  1. Big Data

Conjunto abrangente de práticas, soluções, estratégias e ferramentas de coleta e análise de grandes aglomerados de dados. Trabalha focada na velocidade do processamento de grandes quantidades e variedades de dados.

Seus usos no Brasil vão desde a mineração de dados corporativos até a gestão de tráfego urbano e a medicina de precisão.

  1. Armazenamento na nuvem

Atitude que além de globalizar o acesso à informação pelos funcionários de toda empresa, auxilia na redução de custos com infraestrutura de TI, manutenção, contratação de mão de obra especializada e equipamentos ociosos, por exemplo.

A mineração de dados exige equipamentos e sistemas capazes de armazenar, processar e classificar um grande volume de dados em tempo hábil, para que se possa aprimorar a tomada de decisões. A nuvem nesse caso se torna uma ótima aliada, oferecendo tudo o que é necessário nesse processo.

Áreas de tecnologia e informação são o futuro!

Você nem precisa ser tão interessado assim em tecnologia para enxergar que tudo converge para que as coisas fiquem cada vez mais automatizadas.

Com isso, carreiras que focam nas áreas da computação, como Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Ciência da Computação e Sistemas da informação se destacam oferecendo cada vez mais e melhores oportunidades no Brasil e no mundo!

Então se essa área faz os seus olhos brilharem, não perca tempo, corra para se inscrever e fazer o seu vestibular, iniciar os estudos, se formar e buscar o seu sucesso profissional.

Esperamos que esse material tenha te ajudado a entender mais sobre o assunto e a definir os próximos passo do seu percurso universitário e profissional. Até a próxima!