Mineração de Dados

A mineração de dados é o processo de análise de padrões ocultos de dados de acordo com diferentes perspectivas, a fim de transformar esses dados em informações úteis e, muitas vezes, acionáveis. Do Inglês, Data Mining, o termo é muito utilizado no ramo tecnológico. Assim, saiba o que é mineração de dados, como funciona e o seu significado.

O que significa mineração de dados?

Os dados são coletados e reunidos em áreas comuns, como data warehouses, e os algoritmos de mineração de dados procuram padrões que as empresas possam usar para tomar decisões melhores, como decisões que ajudem a reduzir custos, aumentar a receita ou atender melhor aos clientes.

A mineração de dados também é conhecida como descoberta de dados ou descoberta de conhecimento. É fundamental no business intelligence para estabelecer decisões orientadas por dados.

A Techopedia explica a mineração de dados

As principais etapas envolvidas em um processo de mineração de dados são:

• Extrair, transformar e carregar dados em um data warehouse
• Armazenar e gerenciar dados em bancos de dados multidimensionais
• Fornecer acesso aos dados para analistas de negócios usando software aplicativo
• Apresentar dados analisados em formas facilmente compreensíveis, como gráficos

A primeira etapa da mineração de dados é a coleta de dados relevantes e essenciais para os negócios.

Os dados da empresa podem ser transacionais, não operacionais ou metadados.

Os dados transacionais tratam das operações cotidianas, como vendas, estoque e custos.

Os dados não operacionais normalmente são previsões, enquanto os metadados estão relacionados ao design lógico do banco de dados.

Os padrões e as relações entre os elementos de dados muitas vezes podem gerar informações relevantes para aprimorar os processos comerciais.

As organizações com forte foco no consumidor lidam com técnicas de mineração de dados que fornecem imagens claras dos produtos vendidos, preços, concorrência e dados demográficos dos clientes.

Por exemplo, o gigante do varejo Walmart transmite todas as suas informações relevantes para um data warehouse com terabytes de dados.

Esses dados podem ser facilmente acessados pelos fornecedores, permitindo que eles identifiquem os padrões de compra dos clientes.

Eles podem gerar padrões sobre hábitos de compra, dias mais comprados, produtos mais procurados e outros insights usando técnicas de mineração de dados.

A segunda etapa da mineração de dados é selecionar um algoritmo adequado – um mecanismo que produz um modelo de mineração de dados.

O funcionamento geral do algoritmo envolve a identificação de tendências em um conjunto de dados e o uso do resultado para a definição de parâmetros.

Os algoritmos mais populares usados na mineração de dados são os algoritmos de classificação e os algoritmos de regressão, que são usados para identificar as relações entre os elementos de dados.

Os principais fornecedores de bancos de dados, como Oracle e SQL, incorporam algoritmos de mineração de dados, como clustering e árvores de regressão, para atender à demanda por mineração de dados.