O que é Data Mining ou mineração de dados?

Se sua empresa gera um grande volume de dados e quer usá-los a favor do negócio, é bem importante saber o que é Data Mining e seus benefícios.

Em tradução literal, Data Mining significa mineração de dados. Consiste em usar a tecnologia para realizar a análise de grandes quantidades de dados, a fim de identificar padrões consistentes e extrair insights para aprimoramento dos processos. 

O Data Mining pode ser utilizado em diferentes segmentos e vertentes dentro de um mesmo negócio, por exemplo, vendas, marketing, finanças etc.

Ao fazer a mineração de dados e transformá-los em informações, é possível tomar decisões mais assertivas e ter insights que podem ajudar o crescimento da empresa.

Se você deseja ampliar suas vendas e potencializar os resultados das equipes, leia este artigo completo e descubra o que é data mining ou mineração de dados, seus benefícios, seus desafios, suas etapas e técnicas e como implementar esse processo.

O que é Data Mining?

Data Mining, em português, mineração de dados, é um processo pelo qual se realiza a análise de grandes quantidades de dados. Ele filtra do Big Data informações que realmente são úteis para o objetivo corporativo, identificando padrões, que literalmente são “minerados do mar de informações” geradas por uma empresa.

As informações extraídas do Data Mining são importantes aliadas para tomada de decisões. Com essa base, é possível identificar problemas e também diversas oportunidades de negócios e crescimento.

Para que serve o Data Mining?

O Data Mining serve para transformar dados brutos em informações de valor para uma empresa. Uma vez que os dados são transformados em informações, essas podem servir como base para o planejamento estratégico do negócio. O Data Mining serve, por exemplo, para identificar padrões de comportamento dos consumidores. 

A sua alta capacidade analítica, que é determinada por algoritmos de Inteligência Artificial e de Machine Learning, faz conexões e correlações entre os dados, identifica padrões e anomalias.

Com essa resposta nas mãos, sua empresa pode criar uma série de ações para aprimorar o relacionamento com os clientes, tais como, otimizar o atendimento, melhorar as campanhas de marketing, entre outras.

Afinal, esse é um excelente momento para começar! Segundo o Relatório sobre Tendências da Experiência do Cliente, feito pela Zendesk todos os anos, 59% dos clientes desejam que as marcas utilizem dados coletados sobre eles para criar experiências personalizadas.

Quais os tipos de mineração de dados?

Existem diversos tipos de mineração de dados com finalidades variadas, citamos aqui os mais usados por empresas, como mineração de processos, com objetivo de monitorar e acompanhar processos corporativos; mineração de texto para ler e compreender artigos, comentários etc; e mineração preditiva a fim de identificar tendências.

• Mineração de processos: ajuda a identificar gargalos e melhorias em processos internos da empresa, como vendas, marketing, atendimento ao cliente, pagamentos, cobranças, envios, logística, estoque etc.
• Mineração de texto: usada para ler e compreender textos de modo automático de e-mails, sites, livros, artigos, posts etc. Por exemplo, um sistema consegue avaliar entre positivo, neutro ou negativo os comentários dos clientes em determinado vídeo no Youtube.
• Mineração Preditiva: aqui o objetivo é identificar tendências de negócios e pensar em estratégias a longo prazo. Se a empresa possui muito abandono de carrinho, por exemplo, é possível pensar em ações que minimizem essa situação, como automatização de e-mail marketing, anúncios de remarketing nas redes sociais etc.

Quais as etapas do Data Mining?

A explicação do que é Data Mining só fica completa quando se entende as etapas que compõem esse processo, que são:

1. Definição do objetivo
2. Seleção dos dados
3. Limpeza dos dados
4. Aplicação das técnicas de mineração
5. Avaliação dos resultados obtidos
6. Utilização das informações 

1. Definição do objetivo

A primeira etapa do Data Mining consiste em definir qual o objetivo do processo. Ou seja, alinhar essa busca por informações aos objetivos estratégicos da empresa. 

Para encontrar uma boa definição você pode, por exemplo, se basear em metas e indicadores que precisam ser melhorados.

2. Seleção dos dados

Com base no que foi determinado da etapa anterior, agora é preciso definir de onde os dados serão extraídos, ou seja, de qual fonte eles serão retirados.

É possível, por exemplo, fazer uma análise do CRM utilizado na sua empresa e extrair os dados gerados para usar como base nas tomadas de decisão.

3. Limpeza dos dados

Uma vez definida a origem, que deve estar alinhada com o objetivo, chega o momento de fazer a limpeza dos dados.

De uma maneira simples, consiste em selecionar apenas os dados condizentes com o propósito em questão, eliminando aqueles que não têm potencial para trazer os resultados pretendidos.

Lembre-se que isso tudo será feito com a ajuda da tecnologia. Considerando que o Data Mining visa analisar grandes quantidades de dados, isso não é possível de ser feito de outra forma, ou seja, apenas por interação humana.

4. Aplicação das técnicas de mineração

Esta fase consiste na aplicação de técnicas de mineração, que são metodologias baseadas em algoritmos que vão fazer a identificação de padrões, correlações e outras análises dos dados.

As técnicas de mineração são variadas. Entre as que podem ser aplicadas estão a regra de associação, redes neurais artificiais, árvores de decisão etc.

5. Avaliação dos resultados obtidos

Agora os dados foram transformados em informações. Com isso, é chegado o momento de fazer uma boa avaliação do que foi extraído.

Analisando as informações geradas pela mineração de dados é possível, por exemplo, traçar planos estratégicos para aumentar o nível de satisfação dos clientes e, com isso, contribuir para o crescimento da empresa.

6. Utilização das informações 

Feita a avaliação do que foi extraído no processo de Data Mining, a última etapa consiste em usar os insights gerados, transformá-los em ações e, dessa forma, solucionar problemas e/ou aprimorar processos.

Sobre isso, é importante sempre manter o foco no objetivo principal que foi definido na primeira etapa, pois a mineração de dados realizada foi baseada nessa definição.

Quais técnicas podem ser utilizadas no Data Mining?

Na quarta etapa deste artigo sobre o que é Data Mining, mencionamos a aplicação de técnicas de mineração.

A fim de deixar esse conceito mais claro, vamos explanar um pouco algumas das técnicas que costumam ser mais utilizadas:

• Regra de associação: faz a associação entre dois ou mais itens e contribui para encontrar padrões e tendências; 
• Redes neurais artificiais: técnica usada para identificar as relações entre os dados;
• Árvores de decisão: gera inúmeras possibilidades de escolha para uma mesma questão a ser resolvida.

Como fazer mineração de dados?

Para minerar os dados, invista em um software de gerenciamento de dados e, claro, ferramentas que coletam e registram as informações. Para isso, analise o tamanho do banco de dados da sua empresa, qual será a complexidade dos dados gerados e pesquise o melhor sistema que atenda às suas necessidades.

Duas ótimas formas de coleta de dados, por exemplo, são os sistemas de CRM e ERP.

Ressaltamos que, antes de escolher sua ferramenta de mineração de dados, você precisa entender que cada sistema funciona de uma forma diferente. Isto é: os dados são processados de maneiras distintas.

Cada especialista opta por um tipo de linguagem preferido. Por isso, aqui vai mais uma dica: converse com os colaboradores envolvidos no processo e veja suas experiências e preferências com cada uma das linguagens.

Algumas ferramentas de mineração de dados são:

• KNIME Analytics Platform;
• DataMelt;
• OpenRefine;
• Orange.

Como o Data Mining pode ajudar uma empresa?

Agora que você sabe o que é Data Mining e as etapas que compõem esse processo, é bem importante conhecer em quais pontos a mineração de dados pode ajudar sua empresa.

O Data Mining pode ser visto como um importante diferencial competitivo. Entre as diversas possibilidades, esse processo ajuda a:

• melhorar os serviços prestados tendo como base o comportamento dos clientes;
• ter bases mais concretas para tomada de decisões;
• tirar proveito maior dos dados que são gerados pela sua empresa;
• identificar tendências e novas oportunidades de negócios;
• fazer previsões de mercado;
• identificar e calcular riscos;
• adaptar-se às mudanças que acontecem constantemente, como políticas, econômicas, tecnológicas e no comportamento dos consumidores.

Os 10 desafios do Data Mining

Os 10 principais desafios da mineração de dados ou Data Mining são: dados com baixa qualidade, incompletos ou adulterados; 

1. Dados heterogêneos: dados com baixa qualidade, incompletos ou adulterados, como erros de digitação no preenchimento de formulários no site.
2. Dados dispersos: quando as fontes dos dados estão espalhadas em vários servidores.
3. Ética de dados: é preciso ir além da LGPD e entender se há ética em coletar alguns dados, como os divulgados em redes sociais.
4. Privacidade de dados: é fundamental respeitar a privacidade do cliente e descobrir a linha tênue entre o que é ou não privado na internet.
5. Segurança de dados: deve-se ter certeza que as fontes de dados são éticas e também assegurar que os servidores e as informações coletadas pela empresa estejam seguras. Siga as recomendações da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais).
6. Complexidade de dados: com a intensa transformação digital, as empresas cada vez mais aumentam sua base de dados, misturando diversos tipos de formatos.
7. Metodologia: um grande desafio é escolher a técnica de data mining que mais se adequa aos seus objetivos e ao negócio. Não há um jeito certo ou errado, deve-se levar em consideração as características da empresa.
8. Contexto de Dados: a ausência de contexto e conhecimento sobre o registro de dados pode comprometer a eficácia da mineração.
9. Visualização de dados: deve-se implementar uma ferramenta de visualização fácil e intuitiva no software de gerenciamento de dados, sem excesso de termos técnicos.
10. Tempo de Resposta: o Data Mining deve ser rápido e eficiente para apoiar tomadas de decisões. Caso demore muito, é necessário trocar o sistema ou realizar melhorias.

Exemplos de Data Mining e aplicação de mineração de dados

O Data Mining pode ser utilizado em diferentes segmentos, ou departamentos dentro de uma mesma empresa. Quanto aos ramos de atuação, pode ser usado, por exemplo, na área de segurança pública, saúde, pesquisas científicas, telecomunicações, finanças, agricultura etc.

Na sua empresa, você pode utilizar a mineração de dados para melhorar os processos de vendas, marketing, captação de clientes, telemarketing, atendimento ao cliente etc.

Para entender melhor como funciona e para que serve o Data Mining, veja exemplos práticos de mineração de dados.

1. Segmentação de clientes

O Data Mining pode ser usado para segmentar clientes de uma forma bastante criteriosa e eficaz. De modo rápido, há a análise e integração dos perfis dos clientes conforme o objetivo solicitado: por sexo, idade, comportamento de compra, cadastro inativo, abertura de determinados e-mails, local de moradia ou trabalho, hobbies etc.

Leia também: Segmentação de clientes: O que é, importância e 5 passos de como fazer

2. Análise de compras

Mais um ótimo exemplo prático de Data Mining é sua aplicação para avaliar as vendas da sua empresa. Pode-se segmentar por tipos de produtos, produtos específicos etc.

Dessa forma, é possível entender o comportamento do consumidor, sazonalidades de vendas e até mesmo produtos ou serviços que estão encalhados e precisam sair do portfólio ou receberem valor promocional.

O legal é que essa análise de compra é feita associando os dados que você desejar: lojas diferentes, clientes, grupos demográficos, entre muitos outros.

3. CRM

Aplicar a mineração de dados na área de CRM é um excelente jeito de obter conhecimento aprofundado sobre leads e clientes. Além de identificar tendências e oportunidades de negócio, avalia-se o comportamento do consumidor e a eficácia das estratégias utilizadas pelos times de marketing, vendas e atendimento.

E mais:

• identificação de gargalos em processos;
• taxa de conversão em determinado período;
• possibilidades de melhorias e ajustes no atendimento e suporte ao cliente.

4. Acompanhamento das finanças

Mais uma forma de aplicar o Data Mining nos negócios é para cuidar atentamente das finanças e entender o que deve ser modificado. 

Essa análise de dados financeiros também previne fraudes, identifica incoerências e erros e percebe padrões inconsistentes.

5. Produtividade da equipe

Se a empresa é de médio ou grande porte, possui muitos funcionários. Logo, o acompanhamento sobre seus resultados pode ficar prejudicado à medida que a equipe aumenta ou as tarefas se tornem mais complexas.

Usar a mineração de dados possibilita o monitoramento da produtividade e do alcance das metas. Dessa forma, é possível conversar com os colaboradores que precisam performar melhor, entendendo os problemas e oferecendo soluções.

E no que diz respeito à análise de dados para aprimorar o atendimento ao cliente, o Zendesk Explore pode ajudar.

Essa ferramenta dá acesso rápido e fácil a diversos relatórios e análises de atendimento ao cliente.

Com essas informações nas mãos, você consegue compreender de maneira mais profunda e real seu público e sua empresa.

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