O que é e para que serve a mineração de dados?

mineração de dados

Desconto nota do Enem

O volume de dados tem crescido com o maior uso de aplicativos, mídias sociais, softwares corporativos e outros programas, bem como de dispositivos físicos de eletrônica, de Tecnologia da Informação (TI), de produção industrial, etc. Um dos meios de conseguir informações úteis, organizadas e estratégicas dentre essa grande quantidade de conteúdo produzido é pela mineração de dados (data mining).

Por conta disso, essa área tem ganhado importância, com profissionais seguindo carreira nela. Você tem esse objetivo ou deseja entender mais sobre como essa área funciona?

Continue com a leitura e veja o conteúdo que preparamos sobre data mining!

O que é mineração de dados?

A mineração de dados envolve o uso de técnicas computacionais, técnicas estatísticas e metodologias de pesquisa para a identificação de tendências, padrões ou informações relevantes em bancos de dados. Também são empregados instrumentos matemáticos, aprendizado de máquina (machine learning) e, até mesmo, Inteligência Artificial (IA) nesse processo.

Esse tipo de mineração é importante em grandes conjuntos de dados (Big Data), pois são difíceis de serem analisados de maneira convencional por seres humanos. Basicamente, ela automatiza esse processo enquanto é gerenciada por cientistas de dados ou mineradores de dados. Esses, por sua vez, tentam avaliar as correlações, insights ou anomalias obtidas na mineração.

Vale destacar que a mineração de dados não extrai exatamente novos dados, mas realiza uma avaliação intensa e aprofundada do volume de dados existentes. Isso é orientado a identificar os padrões e as informações que podem ser valiosas para a empresa. Outro ponto é que o conteúdo obtido possibilita construir algoritmos ou montar modelos para prever resultados ou identificar novas informações de maneira mais precisa.

mineração de dados

Para que isso serve?

A mineração de dados serve para vários objetivos, como identificar tendências, padrões de consumo, tentar prever resultados, etc. Ao aplicar esse processo a um conjunto aparentemente desconexo de dados, dá para extrair informações úteis e, dependendo, até estratégicas para o negócio — por exemplo, em cadastros, históricos de aquisições de clientes, planilhas, entre outros arquivos.

Portanto, data mining ajuda a identificar e avaliar conteúdos úteis de bancos de dados aleatórios e que não parecem ter conexão entre si, a fim de encontrar correlações. Isso em grande escala, lidando com milhões de dados ou informações. Vale destacar que problemas também podem ser identificados, bem como comportamentos repetitivos.

Tour pela prova do Enem

O que é um minerador de dados?

Um minerador de dados ou cientista de dados (data scientist) é o profissional que lida com a mineração de dados. Ele junta e interpreta dados, soluciona problemas, organiza e comunica as informações obtidas pelas ferramentas usadas, entre outras atribuições. Até mesmo atua na escolha de qual ferramenta usar para os objetivos pretendidos com essa mineração.

Normalmente, um cientista de dados é alguém formado em uma área relacionada à tecnologia, como Ciência da Computação ou Engenharia. Porém, pode ser também de áreas como Estatística, Economia ou outras. A questão-chave é que diferentes profissionais podem se especializar na área de data mining por meio de uma pós-graduação.

Como é feita a mineração de dados?

Os processos de mineração de dados são variados, uma vez que dependem de metodologias, técnicas e ferramentas diversas, bem como do modo de trabalhar do cientista de dados. Além disso, é preciso ter em conta os objetivos desejados com ela, para que o foco da atividade seja direcionado para eles. Mas se você estiver curioso, veja alguns passos comuns que podem ser executados nessa área:

  • compreender as motivações e propósitos da empresa — é preciso ter em mente o escopo e os objetivos do projeto, o que inclui eventuais problemas a serem solucionados e limitações que possam existir. Isso serve de base para verificar que recursos serão demandados no processe de mineração e estabelecer as metas;
  • compreender os dados do negócio — envolve a avaliação preliminar dos dados. Nesse caso, há a coleta de grupos de dados de diferentes locais ou fontes, bem como o desenvolvimento de um relatório os descrevendo. Isso abrange quantidade e tipos de dados, requisitos de software e hardware para processamento de dados, entre outras informações;
  • obter a aprovação da empresa — após a organização aprovar o plano definido, são iniciados o processamento, a verificação e a exploração dos dados. Os profissionais envolvidos empregam técnicas estatísticas básicas, analisam os dados qualitativamente e definem um grupo de dados final para a fase seguinte;
  • preparar e refinar dados — para melhorar a qualidade deles e empregá-los na modelagem. Isso envolve “limpá-los” corrigindo erros, manipulando elementos ausentes, etc. Depois é preciso integrar os dados, como ao unir grupos diferentes deles para obter um conjunto final. Após, temos a formatação, conversão ou configuração dos dados para a ferramenta a ser usada;
  • modelar dados — os dados preparados são colocados na ferramenta ou software de mineração de dados. Os resultados são estudados com base em técnicas e outras ferramentas de data mining selecionadas pelos mineradores. Testes são escritos para analisar a qualidade dos resultados obtidos. Diferentes métodos podem ser empregados para modelar os dados;
  • avaliar dados — modelos de dados são medidos em relação aos propósitos originais. Os resultados são enviados a outros profissionais e há coleta de feedbacks. A modelagem pode estar em sintonia com a questão inicial ou indicar padrões novos. Ela também pode ser modificada ou reajustada aos propósitos do negócio, em um processo de avaliação contínua;
  • implementar o modelo — o minerador de dados planeja o processo de implantação, o que engloba a transmissão do conhecimento sobre as funções do modelo a mais pessoas. Também envolve acompanhar continuamente o processo e manter a aplicação de data mining. Outros profissionais (analistas de negócios) usam-na para obterem relatórios e melhorar processos.

mineração de dados

O que é um sistema de mineração de dados?

É um sistema usado na mineração de dados, o qual pode processar conteúdos, colaborar para evidenciar padrões, limpar e transformar dados para deixá-los mais aptos para análises, entre outras funções. Vale mencionar que a escolha de um sistema assim dependerá dos objetivos pretendidos pelo minerador de dados, pois há ferramentas apropriadas para diferentes tarefas envolvendo data mining.

Em geral, sistemas assim são empregados para manipular grandes quantidades de informação, podendo usar, até mesmo, técnicas de aprendizado por máquina no processo. No entanto, a capacidade de lidar com Big Data pode variar de software para software, com alguns sendo recomendados para empresas menores que tenham menos dados.

De qualquer modo, eles são importantes para o trabalho do cientista de dados. Afinal, contribuem na formatação de informações, na busca de padrões e para facilitar outras atividades importantes na mineração de dados.

Agora é com você!

Gostou de saber mais sobre a carreira que prepara o profissional para fazer a mineração de dados? Então, comece a sua pesquisa para identificar os cursos relacionados à área que mais têm a ver com o seu perfil.

Que tal aproveitar a visita ao nosso blog para conferir os cursos que envolvem TI? Depois, não deixe de se inscrever em nosso vestibular online!

O que você achou disso?

Clique nas estrelas

Média da classificação 5 / 5. Número de votos: 1

Nenhum voto até agora! Seja o primeiro a avaliar este post.

Lamentamos que este post não tenha sido útil para você!

Vamos melhorar este post!

Diga-nos, como podemos melhorar este post?

Formas de ingresso na faculdade

Quer receber mais conteúdos como esse gratuitamente?

Cadastre-se para receber os nossos conteúdos por e-mail.

Email registrado com sucesso
Opa! E-mail inválido, verifique se o e-mail está correto.
Oops! Invalid captcha, please check if the captcha is correct.