A Mineração de Dados está na análise de tendências de vendas do Walmart, na observação do comportamento dos consumidores que registram cartão de crédito na Amazon e até no universo automobilístico.
Empresas como a Ford e a Audi, por exemplo, já demonstraram o desejo de coletar os padrões de direção dos motoristas pra recomendar rotas seguras.
Com uma abrangência tão grande, a extração de padrões consistentes de volumes altos de dados mostra a que veio. Pros profissionais acostumados com bancos de informação, a Mineração pode ser o próximo passo.
Sabe aquele papo sobre a quantidade de dados que cada pessoa gera na internet que volta e meia pinta nos jornais? Então, a ideia serve justamente pra lidar com esse tipo de demanda.
O objetivo do post é contar um pouco mais sobre esse rolê. Bora?
O que é Mineração de Dados?
A Mineração de Dados diz respeito à análise de dados em larga escala, em busca de padrões.
Isso porque a abundância de informações pode ser tanta quanto sua falta — por isso, é preciso a validação pra saber se o que você tem em mãos é útil.
Já imaginou fazer essa tarefa colossal manualmente? Essa é uma das razões pelas quais o conceito conta com um papel importante da tecnologia.
As empresas podem usar, por exemplo, pra fazer previsões e entender tendências.
Geralmente, a ideia é associada à transformação digital, o processo de adoção da tecnologia pra solução de problemas tradicionais. Aqui, entram conceitos como Big Data, Internet das Coisas e Machine Learning.
De onde vem a Mineração de Dados?
Nos anos 60, os estudiosos de dados usavam termos como “data fishing” ou “data dredging” na forma de crítica, pra se referir a ideia de analisar informações sem contar com uma hipótese inicial.
Data mining, ou Mineração de Dados, apareceu pela primeira vez dessa forma, em um texto do economista norte-americano Michael Lovell.
Apenas nos anos 90 o termo adquiriu um sentido parecido com o que a gente usa hoje.
Assim, “arqueologia de dados” e “extração de conhecimento” também pintaram nos debates dos pesquisadores, mas “Mineração” trazia um sentido mais preciso, se popularizando nas empresas e na imprensa.
Como funciona?
O trabalho de extrair padrões em dados não é tão recente quanto a maior parte das pessoas pensa. O Teorema de Bayes, por exemplo, é um modelo de identificação do século 18.
Seu objetivo é definir a probabilidade de um evento com base em um conhecimento anterior.
Seu nome é associado ao matemático inglês Thomas Bayes. Já o século 19, contou com o surgimento da Regressão, a técnica estatística pra quantificar as relações de variáveis.
Com o avanço da Ciência da Computação, a Mineração de Dados foi ficando mais parecida com o que a gente conhece.
Hoje, o processo usa tecnologias como as redes neurais artificiais, um sistema com troca de informações inspirado no cérebro humano. Às vezes, a partir de árvores de decisão, uma representação ramificada das escolhas.
Até onde vai a Mineração de Dados?
A Mineração de Dados tem os usos mais variados possíveis.
Por exemplo, com analistas de desempenho no esporte fazendo um trabalho similar na hora de identificar se a contratação de algum jogador vale a pena.
O matemático sírio Samer Takriti usou a ideia pra analisar os registros dos vários funcionários da IBM. O objetivo é descobrir quem é a pessoa mais adequada pra determinadas tarefas apenas pela análise de padrões.
Lembra do exemplo do Walmart que a gente citou no início do texto? Então, o conceito é útil pras empresas elaborarem ofertas personalizadas.
Assim, redes como a norte-americana ShopRite contam com carrinhos inteligentes com anúncios personalizados de acordo com os hábitos dos clientes.
Quem trabalha com o assunto?
Embora a Mineração de Dados não seja um assunto tão novo, o mercado nem sempre tem profissionais qualificados. Portanto, quem quer investir na carreira pode encontrar um lugar pra se destacar.
As demandas podem aparecer na Indústria, no Marketing e até no universo da Medicina.
Por isso, cientistas de dados costumam ser pessoas curiosas e bem identificadas com Estatística e Matemática.
O assunto também pode ser um ponto extra pra destacar o currículo, principalmente pros profissionais de outras áreas.
Às vezes, você pode depender de recursos ligados aos dados, e ter uma noção do assunto é útil. Por exemplo, na hora de fazer uma apresentação com gráficos ou exibir visualmente informações.
Como a Mineração de Dados é feita?
Tudo acontece por meio do modelo KDD, em que há a identificação dos padrões de dados nos grandes conjuntos.
Por isso, trabalha ao lado de ideias de análise já usadas, como a Inteligência Artificial, Banco de Dados e Estatística.
A Mineração é uma das etapas do KDD e acontece após a seleção, o pré-processamento e a transformação dos dados.
Assim, isso passa pela noção inicial do tipo de informação que você quer obter. Uma das técnicas é a associação, em que é possível encontrar padrões entre dois conjuntos diferentes.
Por exemplo, observando a tendência de um cliente comprar um produto específico após a compra de outro.
Outra forma de Mineração é com o agrupamento, ou clusterização. Desse modo, há a divisão dos dados em grupos de acordo com a semelhança e a diferença.
Na Medicina, um exemplo de aplicação seria a divisão de pacientes de acordo com os efeitos de uma doença.
A Mineração de Dados identifica padrões, anomalias e relações. Por isso, tem vários usos, ajudando na interação com clientes, na redução dos riscos, na rentabilidade das marcas, em pesquisas científicas e por aí vai.
Com a adoção maior de tecnologia pelas empresas, a expectativa é um crescimento das oportunidades no mercado.
Uma das portas de entrada pra carreira é por meio dos cursos ligados ao TI.
Geralmente, são carreiras que apostam nos recursos tecnológicos usados pro processamento de informações. Isso inclui, hardware, software e segurança da informação.
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