O que é, e para que Serve um Data Mining?

por Maria Augusta Soares Machado

Um trabalho monográfico de graduação, apresentado ao IBMEC por André Luiz Grinspan Schor e Orientado por Maria Augusta Soares Machado, revelou informações importantes sobre a mineração de dados, as etapas deste processo, e a aplicação deste instrumento em um ambiente empresarial de uma organização produtora de entretenimento: A TV Alpha. Resumidamente, os principais conceitos para que se entenda a importância e a utilidade desta ferramenta estão listados a seguir.

O que é Data Mining? É um processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, convencionais ou não. Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados. Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados. O Data Mining é formado por diversas técnicas e ferramentas que através de algoritmos, baseados em estatística e redes neurais são extraídos, auxiliando na exploração de dados, e na extração e evidencias destes para emissão de relatórios e decisões nos níveis superiores de uma organização.

Quais são as vantagens de utilizar o Data Mining? Com a utilização da mineração de dados podemos desenvolver novas estratégias para a organização através da informação escondida nas bases de dados da empresa. A utilização desta ferramenta permite avanços tecnológicos e descobertas científicas, além de ser uma vantagem competitiva em relação aos seus concorrentes. Uma empresa que aplica a técnica de Data Mining é capaz de realizar frequentemente estudos dos hábitos de seus clientes, identificar e entender os comportamentos rotineiros dos mesmos. Quando acontecem repetições de padrões de comportamento as ferramentas de Data Mining indicam a presença de oportunidades e sinalizam aquele consumidor. O diferencial desta ferramenta está no fato de que as descobertas de padrões ocorrem por meio de lógica de algoritmos e rede neural (ROCHA, MARTINS, et al., 2003).

Comparando Data Mining e OLAP: O processo analítico on-line (OLAP) é uma ferramenta semelhante a de Data Mining, cuja função é minerar dados em diferentes níveis. Contudo, no OLAP a análise acontece através de gráficos multidimensionais, normalmente em 3D. O OLAP é uma ferramenta que se comunica com a base de dados fazendo requisições e obtendo respostas imediatas. A grande diferença entre as duas é que o Data Mining consegue extrair os dados implícitos em uma grande base de dados. Exemplos de algumas diferenças de abordagem destas duas ferramentas:

OLAP: Qual é a taxa de risco media de fumantes e não fumantes?

DATA MINING: Qual é o grupo que possui maior risco?

OLAP: Qual é a conta media de telefone dos clientes atuais versus os clientes que já deixaram o serviço?

DATA MINING: Quais atributos estão associados aos clientes que deixaram o serviço?

OLAP: Qual é a media diária de compras com cartões de credito roubados e não roubados

DATA MINING: Quais padrões de compra estão associados às fraudes em cartões de credito?

Em resumo, a utilização de Data Mining cria um modelo de fácil entendimento e compreensão para as pessoas que não são ligadas à área de estatística, pois estas conseguirão facilmente analisar dados e compará-los com suas idéias e intenções.

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