Aprenda a levantar dados estratégicos para o seu negócio a partir de data mining. Descubra o que é, para que serve e como fazer data mining você mesmo!
Quando falamos em dados de mercado, as abordagens tradicionais provavelmente vêm à mente primeiro. Você pode pensar em pesquisas presenciais, pesquisas de mercado online, grupos de foco, testes de campanhas publicitárias e muito mais.
Essas técnicas tradicionais de pesquisa ajudam as empresas a aprender sobre consumidores, concorrentes e mercados e levantar dados muito importantes.
E como estamos explorando caminhos para levantar informações relevantes, vamos nos aprofundar em um conceito diferente: o data mining.
Descubra do que se trata essa ideia que está (ou deveria estar!) na mira das empresas que querem levantar dados estratégicos para tomar decisões cada vez melhores:
O que é Data Mining e para que serve
O data mining é um método analítico automatizado que permite que as empresas extraiam informações de grandes conjuntos de dados brutos.
A mineração de dados, em português, combina vários ramos da ciência da computação e análise da dados, passando por uma série de métodos inteligentes para descobrir padrões e extrair insights de bases imensas de informações.
Uma das características que define esse método de análise é a automação, que envolve aprendizado de máquina (ou machine learning) e ferramentas de banco de dados para agilizar o processo analítico e encontrar informações mais relevantes para quem as levanta.
Resumidamente, o data mining é um método automatizado de extrair e analisar dados. Assim, quem o utiliza pode conhecer a fundo seus consumidores, levantar dados sobre seu próprio negócio e fazer tudo isso de forma completamente automática e por meio de algoritmos.
Na prática, as redes sociais, como o Facebook e o Twitter, por exemplo, usam a mineração de dados para compreender melhor os gostos, as atividades online dos usuários e muito mais para segmentar melhor seus anúncios e promoções. Mas isso é só o começo de tudo que os dados podem te oferecer!
Data Mining e pesquisa de mercado: qual a relação?
A mineração de dados é diferente da pesquisa de mercado, ainda que seu objetivo possa ser muito parecido.
O data mining usa ferramentas automatizadas, como machine learning e algoritmos para coletar insights de bancos de dados existentes. Assim, a pesquisa de mercado oferece novos insights, enquanto a mineração de dados os obtém a partir de dados que já existem.
Em um exemplo prático, um e-commerce pode usar de data mining em seus bancos de dados para entender os produtos mais comprados pelos consumidores. Em seguida, eles poderiam usar essas análises para segmentar anúncios e fazer recomendações de produtos mais relevantes com base nos dados.
Em paralelo, a mesma empresa poderia realizar pesquisas de mercado para perguntar diretamente ao consumidor sobre suas preferências e expectativas.
O data mining, enquanto isso, também pode fornecer recomendações em tempo real para esses consumidores. Por exemplo, se um cliente exibir um item específico para o carrinho, um algoritmo poderá fazer recomendações adicionais sobre o produto com base no que outros clientes compraram além daquele produto.
Concluindo, data mining e pesquisa de mercado não se substituem, mas se complementam. Uma empresa pode optar, sim, por adotar uma ou outra abordagem para levantar seus dados, mas tem muito a ganhar se conseguir unir as duas estratégias.
Passo a passo: como fazer Data Mining?
As etapas, processos e ferramentas empregadas no data mining podem variar de acordo com objetivos, equipe e técnicas empregadas. Mesmo assim, em linhas gerais, é possível colocar suas ações em prática seguindo alguns passos comuns:
1. Definição de problemas
Assim como no levantamento de dados para uma pesquisa de mercado, o primeiro ponto é levantar questões que devem ser respondidas.
Da mesma forma que no problema de pesquisa, o data mining deve partir da definição de quais são as respostas que você busca.
2. Identificação e levantamento das fontes de dados
O resultado de uma estratégia mineração de dados depende muito qualidade dos dados que estão sendo usados.
Às vezes, os dados estão prontamente disponíveis para processamento de forma muito acessível. Departamentos de marketing que utilizam CRM, por exemplo, têm acesso muito fácil a dados de seus clientes.
Por outro lado, os dados podem não estar prontamente disponíveis para mineração de dados. Nesses casos, você deve identificar outras fontes de dados ou até mesmo planejar novas iniciativas de coleta de dados, incluindo pesquisas de mercado.
O tipo de dados, seu tamanho e frequência de coleta ainda têm uma relação direta com o custo do exercício de mineração de dados. Portanto, identificar o tipo certo de dados necessários para a mineração de dados que poderia responder às perguntas a custos razoáveis é fundamental.
3. Preparação e processamento
É aqui que o trabalho pesado começa de verdade. Nessa etapa são selecionados os dados que serão analisados. A partir daí, eles passam por processos de limpeza e formatação de forma adequada, se necessário.
Nem todos os dados minerados serão utilizados, e é nessa etapa que isso deve ficar claro. O que é relevante e quais padrões serão definidos para determinar isso? É agora que isso acontece, conforme determinado por algoritmos. É o momento de definir parâmetros.
Geralmente, os dados brutos são confusos, contendo dados errados ou irrelevantes. Além disso, mesmo com dados relevantes, faltam informações às vezes. Nesse momento, portanto, você identifica os atributos irrelevantes dos dados e elimina esses atributos de considerações adicionais. Por último, você deve desenvolver um método formal de lidar com dados perdidos e errados, determinando ainda o que será feito deles.
4. Transformação e armazenamento dos dados
O próximo passo é determinar o formato apropriado no qual os dados devem ser armazenados. Além disso, as variáveis podem precisar ser transformadas para ajudar a explicar sua utilização prática .
Por exemplo, a renda total de um consumidor pode ser registrada no conjunto de dados como renda salarial mensal, receita de outras fontes, como propriedades de aluguel e afins. A agregação de renda de todas as fontes desenvolverá um indicador representativo para a renda individual, que deve ser definido aqui.
Em seguida, os dados devem ser armazenados em servidores ou mídias de armazenamento que mantenham os dados seguros e evitem que o algoritmo de mineração de dados procure desnecessariamente pedaços de dados espalhados em diferentes servidores ou mídias de armazenamento. A segurança e a privacidade de dados devem ser uma preocupação primordial para o armazenamento desses dados.
5. Mineração de dados
Você pode achar engraçado que só essa etapa seja chamada de mineração. Ainda mais quando ela acontece em um ponto tão avançado.
Esse espanto pode ser causado pelo fato de que a mineração de dados, em si, é muito mais do que o título sugere. Contudo, não é sobre levantar os dados, mas sim sobre o que é feito com eles.
Depois que os dados são processados, transformados e armazenados, eles estão sujeitos à mineração. Esta etapa abrange métodos de análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Um bom ponto de partida para mineração de dados é a visualização de dados. As visões dos dados usando os recursos avançados de criação de gráficos do software de mineração de dados são muito úteis no desenvolvimento de um entendimento preliminar de insights ocultas no conjunto de dados.
6. Análise e aplicação dos resultados
Todo processo que envolve dados e insights deve terminar em análise e, mais ainda, em aplicação prática do aprendizado.
Após os resultados terem sido extraídos no data mining, faça uma análise profunda dos resultados. Formule testes e tente aplicar os resultados em hipóteses relacionadas ao seu problema inicial.
Além disso, os resultados são compartilhados com os principais interessados para o feedback. Apresente as conclusões para seus diretores, sócios, investidores ou clientes, já propondo o que poderão tomar como próximos passos.
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