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Data Mining: o que é, importância e como aplicar nas empresas

26 de março de 2021

Sua empresa já utiliza o processo data mining no dia a dia? Razões para isso não faltam.


Como bem disse o disse o presidente da Samsung, Young Sohn, “se os dados são o novo petróleo, a inteligência artificial é o novo motor”.

Nesse sentido, o data mining pode ser considerado como a “perfuradora” que nos levará ao petróleo até que ele seja dinamizado pelo motor da IA.


Metáforas à parte, o fato é que, por essa vertente da ciência de dados, é possível não só prospectar como qualificar informação.


A partir disso, ela poderá servir para processos decisórios e muito mais, impactando positivamente nos resultados alcançados.


Veja, neste conteúdo, como empregar o conceito de data mining nos negócios e as principais ferramentas para a sua aplicação.


DATA MINING: O QUE É E PARA QUE SERVE?


O data mining é o processo virtual em que uma máquina realiza de maneira programada a prospecção e coleta de dados no ambiente eletrônico.


Ou seja, é uma forma ativa de obter informação a partir da internet e de sistemas em rede.


COMO FUNCIONA A MINERAÇÃO DE DADOS?


A mineração de dados se apoia em três pilares de sustentação:

  • Estatística clássica: para analisar fatores como variância e desvio padrão
  • Inteligência artificial: considerada a matriz do machine learning
  • Machine learning: capacidade que as máquinas têm de acumular conhecimento e se tornarem inteligentes.


QUAL É A FUNÇÃO DE UM DATA MINING?


Pela mineração de dados, é possível desenvolver uma série de competências e estratégias para gerir pessoas e tarefas.

Destacamos algumas delas logo abaixo. 

Acompanhe!


1- RECONHECER PADRÕES

Ao minerar dados e pela sua posterior estruturação, é possível reconhecer tendências de comportamento e, a partir disso, tomar decisões.

É o que fazem, por exemplo, as grandes redes varejistas ao prever o padrão de consumo dos seus clientes.


2- ANALISAR DADOS

Dados são a matéria-prima para o BI, ou business intelligence.

Esses elementos, obtidos por meio do data mining, são posteriormente processados e analisados por ferramentas e profissionais capacitados.


3- MODELAR PROCESSOS

Processos também podem ser modelados a partir da mineração de dados, porque é dela que se extrai informação para pautar decisões.

Seria o caso, por exemplo, de uma indústria que busca novos métodos de produção em linha que poupem tempo.


QUAL É A DIFERENÇA DE DATA WAREHOUSE E DATA MINING?


Embora relacionados, os conceitos de data mining e data warehouse têm diferenças.


O primeiro, como vimos, é o conjunto de técnicas e processos de coleta e tratamento de dados.


Já o data warehouse nada mais é do que o local virtual ou físico em que as informações recolhidas são armazenadas (warehouse = armazém).


Com os processos certos e as ferramentas adequadas, é possível aplicar ambos os conceitos em diferentes contextos e para os mais variados objetivos.


Para tanto, é altamente recomendada a participação de, pelo menos, um especialista em redes ou profissional que tenha formação em Tecnologia da Informação ou Engenharia de Dados.


Você também pode contar com os serviços de consultoria, treinamento e implementação de ferramentas da FiveActs. Fale com a gente.


COMO O DATA MINING PODE AJUDAR UMA EMPRESA?


Embora seja um conceito, o data mining também é um conjunto de técnicas.


Consiste, portanto, em um método, cuja colocação em prática está vinculada às etapas descritas nos tópicos a seguir.


#1 IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA/DESAFIO

Essa é a fase inicial ao implementar um processo constante de data mining, no qual são identificados possíveis desafios a solucionar e as metas a serem atingidas.


#2 COLETA E EXPLORAÇÃO DOS DADOS

Em seguida, a equipe se dedica a coletar e explorar os dados propriamente ditos. 

Isso pode ser feito por meio de algoritmos programados especificamente para essa finalidade.


#3 ESTRUTURAÇÃO DOS DADOS

Dependendo de onde venham os dados, são lançados métodos para estruturá-los, ou seja, transformá-los em informação inteligível e que possa ser utilizada de forma prática.


#4 MODELAGEM

Etapa em que é definida a técnica pela qual o problema detectado anteriormente poderá ser solucionado.


#5 ANÁLISE

Avançando na implementação do processo de data mining, chega-se à fase de análise, quando todos os estágios anteriores são revistos.

É aqui que os resultados alcançados são avaliados e discutidos.


#6 IMPLEMENTAÇÃO

Finalmente, ao ser implementada, a mineração de dados será replicada na empresa, podendo ser na forma de softwares instalados em diferentes máquinas.


QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS EM USAR DATA WAREHOUSE NAS EMPRESAS?


A implementação de um data warehouse traz consigo uma série de vantagens, com destaque para a melhora nos processos decisórios.

Isso porque, com um DW estruturado, os dados passam a contar com um ambiente centralizado, no qual eles podem ser armazenados e acessados no momento oportuno.


Além disso, dão aos gestores uma visão muito mais ampla das capacidades dos dados disponíveis, até porque as ferramentas de data warehouse são, em geral, dotadas de inteligência artificial.


Esses benefícios só são possíveis porque data warehouse e data mining demandam a aplicação de técnicas sofisticadas de tratamento de dados, como veremos a seguir.


DATA MINING: PRINCIPAIS TÉCNICAS


Entenda a seguir quais técnicas se aplicam ao implementar o data mining e suas principais características.


1- REDES NEURAIS

Processo em que a mineração de dados se estrutura no modelo de redes neurais, como no cérebro humano.


2- INDUÇÃO DE REGRAS

Método em que são identificadas regras e tendências dentro de grupos de dados.


3- ÁRVORES DE DECISÃO

Técnica que se baseia em testes de valores de dados, associando-os em seguida a itens de saída, como uma sequência de ramificações em forma de árvore.


4- ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

Utilização de métodos e softwares de análises estatísticas para identificar correlações e padrões entre dados.


5- VISUALIZAÇÃO

Modelo que consiste na manipulação de dados estatísticos conforme parâmetros definidos previamente por meio de ferramentas de visualização.


COMO FAZER UM DATA MINING?


Para fazer mineração de dados, é preciso se equipar com softwares que permitam coletar os elementos de fontes selecionadas ou aleatórias.


Se você não sabe por onde começar, a lista abaixo oferece um bom ponto de partida.


Não deixe, ainda, de consultar os especialistas da FiveActs para encontrar a solução ideal para aquilo que necessita.


6 FERRAMENTAS PARA AJUDAR A APRIMORAR SEU PROCESSO DE MINERAÇÃO DE DADOS


Um software de data mining deve ser escolhido de forma a atender às necessidades específicas de uma organização.

Vamos conhecer alguns deles agora.


1. Alteryx
  • Licença: tem versão trial
  • Número de usuários: ilimitado, entre administradores, certifiers, contribuidores e leitores
  • Destaques: escalabilidade, compartilhamento, code-friendly, data blending e advanced analytics.


2. Orange Data Mining
  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: código aberto, data visualization, extensões.


3. Shogun
  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: suporte a várias linguagens de programação.


4. Weka Data Mining
  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: clustering, data visualization, regressão.

5. Apache Mahout
  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: filtragem colaborativa, clustering.


6. ELKI
  • Licença: free
  • Número de usuários: livre
  • Destaques: API Java, código aberto, interface amigável.


DATA MINING: EXEMPLOS DE APLICAÇÃO


A difusão do data mining alcança todos os campos do conhecimento humano, com resultados incríveis em diversos segmentos e atividades.


Vamos falar sobre alguns deles agora.


MEDICINA

A mineração de dados tem sido empregada com sucesso na medicina em pesquisas para detecção e tratamento do câncer em suas várias formas.


Um bom exemplo disso é o estudo Predicting Breast Cancer Survivability Using Data Mining Techniques.


A pesquisa, conduzida por cientistas da Universidade de Washington, buscou comprovar a eficácia dos métodos para prever a taxa de sobrevivência de pacientes com câncer de mama usando técnicas de mineração de dados.


Pelos resultados obtidos, os pesquisadores concluíram que:

“A aplicação de métodos de mineração de dados para a previsão de sobrevivência em bancos de dados médicos tem um futuro promissor”.


Além disso, a ferramenta se mostrou mais efetiva e precisa do que outras que têm sido utilizadas pela medicina tradicional.


VENDAS/COMÉRCIO

Redes de lojas e de fast-food usam o data mining para identificar e prever comportamentos dos seus clientes, podendo, assim, realizar ações de marketing com maior margem de acerto.


COMUNICAÇÕES

No setor de comunicações, empresas de telefonia têm utilizado a mineração de dados para prospecção de clientes com elevado potencial de consumo de serviços.


SETOR FINANCEIRO

No segmento financeiro, o data mining vem sendo empregado como recurso para controle da inadimplência, geração de cadastros e classificação de clientes conforme sua assiduidade com os pagamentos.


CONCLUSÃO


Ao aplicar soluções de data mining, sua empresa se coloca passos à frente daquelas que ainda não utilizam a técnica.


Nesse caso, vale atentar para o uso inteligente dessas informações.

Uma pesquisa divulgada no portal E-commerce Brasil aponta que, para 54% das pessoas, as companhias não usam seus dados de maneira a atender aos seus interesses.


Ou seja, com foco no cliente e inteligência de negócios, você e a sua empresa só têm a ganhar com o uso desses elementos.


E para descobrir todo o potencial dos seus dados, conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs.


Aproveite e conheça o Alteryx, sua ferramenta para fazer data blending e advanced analytics em uma só plataforma.

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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.
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