O que é o Data Mining e como é aplicado no mercado de trabalho?

Diariamente, 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados. O volume pode parecer assustador em um primeiro momento, mas é o reflexo direto do alto número de pessoas conectadas. Atualmente, mais da metade da população mundial utiliza a internet.

Nesse contexto, a mineração de dados — ou Data Mining — surge como uma enorme possibilidade para explorar esse grande ativo para pesquisas e tomadas de decisões mais estratégicas. Com tantas informações, há um grande potencial para buscar padrões que possam contribuir para a evolução das empresas.

Essa é uma das razões pelas quais a transformação digital vem gerando tantos impactos positivos na maneira de fazer negócios. Por isso, também, o Data Mining é uma das grandes apostas da Indústria 4.0.

Quer entender a aplicação do Data Mining no mercado de trabalho? Continue a leitura! Vamos mostrar detalhes sobre o conceito e como você pode aproveitar e se especializar em um dos empregos do futuro relacionados à mineração de dados.

Descubra de uma vez por todas o que é Data Mining

O Data Mining, ou mineração de dados, pode ser definido como um algoritmo da ciência da computação. Ele é utilizado para reconhecer padrões, anomalias ou mesmo combinações em grande volume de informações — com a ajuda do Big Data.

Dentro do contexto do Big Data — que é a coleta de um grande volume de informações —, é essencial que esses dados sejam analisados. Sendo assim, uma das etapas existentes é essa mineração de dados. Ela acontece quando há uma avaliação crítica das informações para que descobertas pontuais possam ser, de fato, utilizadas de maneira produtiva, e não apenas como um banco de dados.

Para que a mineração de dados aconteça dentro do Data Science e possa prever situações, por exemplo, são utilizadas algumas áreas comuns na transformação digital: o Machine Learning e a inteligência artificial. Além disso, também são acionadas técnicas e conhecimentos comuns da estatística.

Ou seja, com a evolução do acesso à informação e da coleta de dados, o Data Mining é parte essencial para a construção de cenários completos sobre uma empresa. Desde o posicionamento, possibilidades para o futuro e formas de cortar gastos, por exemplo, dentro de uma companhia.

Mas falaremos mais pra frente sobre as aplicações do Data Mining. Por ora, é essencial entender como o processo acontece.

Como acontece o processo da mineração de dados?

O Data Mining é realizado por meio de alguns processos que podem variar, de acordo com o contexto e as necessidade da mineração de dados. Mas, em geral, as etapas são:

• exploração de dados;
• organização dos dados;
• modelagem;
• análise;
• implementação.

Por que o Data Mining é tão importante dentro da Indústria 4.0?

A quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0, já não é mais um assunto para o futuro. É uma realidade que pode ser encontrada na automação de processos, com a utilização de robôs para realização de trabalhos perigosos e repetitivos, por exemplo.

Mas relacionado à mineração de dados, a principal novidade apresentada pela Indústria 4.0 está na análise de dados. Com o Machine Learning,  as máquinas estão aptas para coletar e armazenar informações, partindo para a criação de estratégias de ação de forma rápida e eficiente.

Em linhas gerais, as empresas que já estão alinhadas ao que é encontrado na transformação digital vêm coletando muitos benefícios. Entre eles, redução de custos, processos produtivos mais simples e seguros, assim como um olhar preditivo para o contexto da empresa.

Em outros cenários, pode-se perceber a mineração de dados contribuindo até mesmo para a criação de tecnologias disruptivas, que estão mudando a nossa forma de viver! É o que aconteceu com aplicativos como Uber e iFood, que conseguiram identificar uma lacuna no mercado para o delivery de comidas ou para o transporte urbano.

Por isso, Data Mining permite que toda a coleta de dados realizada na quarta revolução industrial seja alocada em processos transparentes e eficientes.

Confira as principais aplicações do Data Mining

Para ter mais clareza sobre a mineração de dados, é interessante entender como é sua aplicação na rotina empresarial. Separamos alguns exemplos que mostram como Data Mining não é só uma tecnologia do futuro:

• a mineração de dados pode fazer com que as empresas consigam identificar padrões em dúvidas ou reclamações de clientes;
• também permite que as empresas compreendam tendências de consumo ou comportamento dos seus clientes e/ou funcionários;
• faz com que tendências sejam diferenciadas de padrões, para que a evolução dos serviços seja pensada de maneira adequada para o contexto.

Mas, especificamente para alguns tipos de companhias, existem algumas aplicações específicas do Data Mining. Veja só.

Instituições financeiras

A mineração ajuda a acelerar a percepção de transações fraudulentas ou mesmo a compreensão sobre o perfil de seus clientes. Assim como em outras companhias, pode mostrar com total clareza o retorno para investimentos em ações publicitárias ou o direcionamento de determinados produtos para certos tipos de clientes.

Companhias de seguro

Para as seguradoras e para as administradoras de consórcios, Data Mining tem um potencial gigante. Ele permite que os clientes sejam avaliados a partir da sua saúde financeira e pelos seus hábitos de consumo. Isso permite uma customização muito maior da oferta, assim como a análise de riscos para cada tipo de situação.

Logística e indústria

As grandes indústrias conseguem inúmeras vantagens com a transformação digital. A mineração de dados, porém, é que entrega uma análise completa sobre os custos de determinados processos produtivos. Da mesma forma, consegue mostrar onde estão desperdícios ou possibilidades para melhoria de processos.

Ou seja, Data Mining pode ser considerada a próxima grande fronteira para empresas que estão apostando alto na transformação digital. Dentro da Indústria 4.0, trata-se de uma área com um gigante potencial para contribuir com a evolução de processos e a otimização da produção.

Em um momento em que há um número tão significativo de informações disponíveis para análise, a mineração é essencial para que haja um bom proveito do Big Data. É isso o que acontece com o Data Mining.

Por isso, a mineração de dados pode ser uma excelente área de atuação para o Data Scientist. O cientista de dados, aliás, encontra no momento atual um mercado amplo e vasto — mas requer especialização.

Entender mais sobre mercado, sobre inovação e também ter visão de negócios vai ajudar bastante o profissional que quer fazer uma ótima gestão de carreira.

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