Termo de origem inglesa, o data mining (mineração de dados, em tradução literal) surgiu na década de 90, junto a comunidades de bases de dados. Inicialmente ligada à área de informática, a prática consiste na atividade de organização de dados, buscando estabelecer padrões, associações, ao identificar mudanças e anomalias relevantes. O data mining pode ser dividido em algumas etapas básicas traduzidas em exploração, construção de modelo, definição de padrão, validação e verificação.
Para explicar de forma mais completa aspectos dessa nova atividade que tem contribuído para a tomada de decisões no meio empresarial, convidamos o professor Doutor em Gestão Estratégica em Tecnologia pela Universidade de Stanford, Marcelo Roncato, e que integra o corpo docente de MBAs do IPOG nas áreas de projetos, Business Inteligence, Gestão do conhecimento e tecnologia. Com a palavra, Marcelo Roncato:
Em entrevista, professor explica sobre o Data Mining. Confira
Blog IPOG – O que é exatamente Data Mining?
Marcelo Roncato – Data Mining é nada mais do que um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados. Embora possa ser aplicado para qualquer fim, geralmente é utilizado para negócios, clientes ou mercado. Seu objetivo é analisar e buscar padrões consistentes ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis de um banco de dados e, após esta etapa, aplicar os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração de dados, construção de modelo e verificação.
Blog IPOG – De que forma sua aplicabilidade tem contribuído para a evolução das empresas?
Marcelo Roncato – Pelo simples fato de descobrir problemas ou oportunidades escondidas em grandes volume de dados, dando ao gestor uma visão mais clara. Assim, ele se dedicará somente a ir em busca do conhecimento e produzir mais vantagens competitivas.
Blog IPOG – Qual profissional está habilitado a lidar com essa ferramenta?
Marcelo Roncato – Apesar de ainda não tão divulgado, alguns lugares estão preparando profissionais chamados de cientista de dados. No entanto qualquer pessoa que tem a habilidade de extrair dados de uma grande base e convertê-las em insights que promovam resultados de negócio, pode ser um profissional habilitado.
Blog IPOG – Quais qualificações é preciso ter para interpretar os dados colhidos? Como melhor utilizá-los?
Marcelo Roncato – Não há uma qualificação específica. Contudo, é óbvio que formações como Estatística, Computação, Matemática e Ciências Econômicas norteiam o melhor caminho de quem deseja se tornar um cientista de dados.
Blog IPOG – Que tipo de empresas e como elas têm se beneficiado dessa técnica?
Marcelo Roncato – Toda empresa que deseja deixar de ser míope. Toda instituição que procura uma análise mais crítica e profunda de seus produtos, clientes, aceitabilidade, negação ou elogios, etc. Os benefícios são inúmeros. Imagine você participando de uma brincadeira de amigo secreto com pessoas que acabou de conhecer. Muito provavelmente você poderá errar na escolha do presente. Por outro lado imagine agora esta mesma brincadeira com amigos de longa data. Neste caso a probabilidade de você presenteá-lo com que ele realmente gosta seria de quase 100%. Já pensou essa mesma vantagem com seus clientes? Com seu público alvo? Ou até mesmo com pessoas que ainda não conhecem o seu produto mas você os conhece? Isso é uma das vantagens competitivas que o Data Mining pode oferecer.
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