DATA MINING: MODELOS APLICADOS NO MERCADO BRASILEIRO
Publicado em 2/nov/2015 5:00:00
Antes de escolher qual tecnologia usar, as empresas devem saber quais são seus reais objetivos. O Data Mining é um processo que, por meio de métodos estatísticos, descobre padrões para obter amostras de dados consistentes. Ele analisa e cruza uma grande quantidade de dados, o que torna possível extrair informações escondidas ou que não eram visualizadas, sendo um passo a mais na estratégia analítica da organização. Uma das limitações encontradas pelas empresas, é que além de armazenar os dados é preciso integrar as fontes e obter as informações o mais rápido possível. E avaliar essas informações com agilidade se torna um diferencial para a organização.
O Data Mining se apresenta como uma ferramenta extra para as empresas, e seu o sucesso está na forma como serão organizados estes dados. Se bem feito, a ferramenta pode aumentar o lucro e possibilitar uma considerável redução dos custos. Para isso, é preciso efetuar o cruzamento de dados e direcionar o objetivo para cada tipo de público, perceber a necessidade do consumidor, vendo qual produto tem um bom retorno, planejando assim, a capacidade de produção. Alguns segmentos saíram na frente no uso do Data Mining, como a internet e telecomunicações. Esses são setores que possuem grandes bases de dados (estruturados e não estruturados), com uma enorme competitividade.
Por meio do Data Mining é possível evitar desvios e fraudes, mapear itens que afetam os indicadores de desempenho e descobrir importantes e novas informações dos dados. Junto com a mobilidade e redes sociais, o Data Mining forma um conjunto de tecnologia valioso para as organizações. O estilo de análise de um Data Mining permite fazer descobertas de fatores relevantes ao negócio em pequena escala, diferente do Big Data, que consegue fazer em grande escala.
É possível considerar o Data Mining um subconjunto do Big Data, pois ele tem como objetivo aplicações técnicas que possibilitem a análise e obtenção de novos conhecimentos por meio de grande base de dados. Algumas funções do Data Mining podem ser destacadas, como técnicas aplicadas para entender o comportamento dos usuários nas redes sociais online. Um exemplo, seria pegar um grande evento e medir a satisfação do usuário por uma rede social.
Outra forma de ser usado é na área de arrecadação de impostos. Baseados no histórico de pagamentos, identificam-se potenciais fraudes em novos pagamentos por meio de uma tarefa do Data Mining de classificação, que consiste em descobrir uma função que mapeie um conjunto de registros em um conjunto de classes. Assim, esta função pode ser aplicada a novos registros, prevenindo a classe em que tais registros se enquadram. Com a tarefa de regressão, também é possível o Data Mining ajudar a área de energia elétrica, gerando modelos que simulem a demanda de consumo de energia por regiões, usando registros de consumo dessas regiões em períodos anteriores.
Outro exemplo de aplicação de Data Mining é usar uma base de dados de vendas de um determinado período, para ver como é o comportamento de vendas da empresa em determinados dias específicos, para ver a associação entre produtos que fossem vendidos com certa periodicidade e em forma conjunta com outros produtos, permitindo a empresa investir em vendas combinadas e promoções de tais produtos. Há vários exemplos de outros setores que usam o Data Mining para facilitarem ações, reduzirem custos e aumentar os lucros, dentre eles a área de medicina e indústria.
Antes de fazer a escolha de qual tecnologia usar para aproveitar bem este emaranhado de dados que surgem a todo segundo, as empresas devem saber onde querem chegar. Ter conhecimento do real problema que querem enfrentar, saber se o foco será aumentar vendas ou diminuir riscos. Assim saberá escolher a tecnologia correta para alcançar seus objetivos.
Fontes: http://computerworld.com.br/exemplos-de-aplicacoes-de-data-mining-no-mercado-brasileiro http://www.transparent.nl/en/news/transparent-introduces-data-mining-in-mexico http://techcrunch.com/2013/03/30/ondore-closes-million-dollar-round-after-years-of-bootstrapping/ http://aquare.la/pt/artigos/2015/04/27/7-caracteristicas-importantes-para-diferenciar-bi-data-mining-e-big-data/
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