Você já ouviu falar em mineração de dados? Ou, melhor, você já ouviu falar na profissão de Dataminer? Hoje em dia, em um mundo com tantas informações, conseguir extrair aquilo que é importante para o seu negócio tornou-se um grande desafio. Por isso, o Dataminer foi criado para facilitar a sua vida e a sua relação com os dados!
Se você nunca ouviu falar ou se tem pouco conhecimento sobre essa profissão de minerador de dados, continue a leitura deste artigo. Nele, vamos falar o que é Dataminer, a importância para as empresas e como fazer a mineração de dados.
O que é Dataminer?
O Dataminer, ou minerador de dados em português, é o profissional que domina a ciência dos dados e a utiliza para identificar padrões e prever ações futuras.
Para isso, o Dataminer precisa ter conhecimentos de Big Data, Data Analytics e outras tecnologias que ajudam na análise de dados.
O que faz o Dataminer?
A principal atividade do Dataminer consiste em analisar dados para gerar informações de qualidade.
Essa atividade pode classificada de duas formas:
- Descritiva: identifica semelhanças compartilhadas em um determinado grupo de dados;
- Preditiva: contribui na previsão de futuras ações ou na estimativa de resultados de uma ação.
Etapas de trabalho do Dataminer
Apesar das ferramentas disponíveis para ajudar o Dataminer na análise estatística de dados, esse ainda é um trabalho complexo. Por isso, muitos processos precisam ser executados pelo próprio profissional.
Abaixo, falamos sobre o funcionamento de cada etapa que deve ser executada pelo Dataminer:
1. Definição de objetivo
Primeiramente, toda ação de data mining precisa ter um objetivo pré-estabelecido. Normalmente, esses objetivos são definidos conforme o planejamento estratégico do negócio.
Por exemplo, o objetivo é aumentar as vendas no e-commerce da empresa. Nesse caso, os dados podem ajudar a esclarecer o perfil do seu público, como eles se comportam ao acessar o site da loja, entre outras questões.
2. Exclusão de informações repetidas
Após definir o objetivo da ação, a segunda etapa consiste em reduzir os dados duplicados do seu banco de dados.
Muitas vezes, as coletas de dados são feitas de diferentes sistemas e bases de informações, por isso, pode acontecer de uma outra informação vir repetida.
Para evitar essa repetição, é preciso fazer uma análise minuciosa dos dados e observar o que está duplicado para eliminar do seu banco de dados.
3. Limpeza de dados inúteis
Além da eliminação de dados duplicados, é importante também fazer uma análise para eliminar aquilo que não é importante para o seu projeto. Afinal, no momento de importação é comum que dados além do necessário sejam considerados.
Ao final dessa limpeza, restarão apenas os dados que são realmente necessários para o negócio.
4. Mineração dos dados
Por fim, chegamos na etapa final de mineração de dados. Após fazer toda a curadoria dos dados, é hora de utilizar as ferramentas que você tem em mãos para fazer análises e gerar relatórios de forma rápida e precisa.
Técnicas utilizadas na mineração de dados
A mineração de dados pode ser aplicada de diversas formas, conforme os seus conhecimentos em inteligência artificial, machine learning e outras tecnologias. Abaixo, falamos um pouco sobre cada técnica:
1. Armazenamento em cluster
Diz respeito ao agrupamento de registros semelhantes que possam ser caracterizados em uma mesma classe. Para isso, é preciso encontrar itens em um mesmo conjunto de dados que possuam propriedades semelhantes.
2. Classificação
Assim como o armazenamento em cluster, essa se baseia na classificação de itens. Entretanto, a diferença é que aqui é utilizada uma análise de tributos que verifica diversos tipos de dados.
3. Árvore de decisão
É uma técnica bem visual que consiste na resposta de perguntas específicas. Através dela você consegue prever comportamentos e trabalhar na melhor forma para solucionar o problema.
4. Previsão
Uma das técnicas mais valiosas da mineração de dados, ela basicamente usa padrões encontrados em dados atuais para fazer projeções do futuro, ou seja, é o reconhecimento de padrões antigos para identificar ações e movimentações futuras.
5. Associação ou relação
Técnica mais popular da mineração de dados, a associação consiste em analisar dados para identificar padrões em determinadas ações.
Por exemplo, através da associação é possível identificar que a maioria dos pedidos de hambúrguer em fast food são acompanhados de batata frita e refrigerante.
6. Padrões sequenciais
Essa é uma técnica utilizada a longo prazo onde é possível identificar comportamentos padrões dos clientes, o que lhe ajudará no planejamento de vendas.
Por exemplo, através dos padrões sequenciais em um e-commerce, você consegue ver qual fluxo o cliente usa para montar o seu carrinho e propor um carrinho de compras personalizado.
Importância do Dataminer para as empresas
Apesar de ser um processo complexo, que requer investimentos financeiros por parte da empresa, ele tornou-se essencial.
Atualmente, muitos negócios investem em mineração de dados para conseguir mais assertividade nas suas ações. Dessa forma, conseguem montar um planejamento estratégico que atenda as necessidades tanto da empresa quanto dos clientes.
Áreas que investem na mineração de dados
Diversas áreas já perceberam as vantagens da mineração de dados. Abaixo, citamos as principais delas e como aplicam a mineração de dados no seu dia a dia:
1. Bancos
Há anos que os bancos utilizam da mineração de dados para construir as bases de dados dos clientes com informações sensíveis sobre a vida financeira deles. É por meio da mineração que os bancos fazem análise de crédito, aprovam empréstimos, conseguem detectar fraudes, entre outras movimentações financeiras.
2. Educação
Ajuda os profissionais a prever o desempenho do aluno, de modo que é possível identificar fatores que influenciam na diminuição da aprendizagem.
3. Manufaturas
É aplicada para analisar dados de qualidade sob cada produto, alinhar planos de fornecimento, prever desgastes e antecipar a necessidade de manutenção, evitando problemas futuros.
4. Saúde
Pode ser utilizada para armazenar informações do paciente no banco de dados médicos, além de ajudar na prevenção e diagnóstico precoce de doenças.
5. Varejo
Aqui, a mineração serve para entender os comportamentos e as decisões dos clientes. Dessa forma, as empresas conseguem melhorar o seu relacionamento com eles e fazer ações mais direcionadas.
Mercado de trabalho para Dataminer
O mercado para especialistas em Data Science está super aquecido e a tendência é crescente. Afinal, a cada dia que passa, as empresas entendem a importância de ter um especialista em dados para o sucesso do seu negócio.
Segundo o portal Vagas, a média salarial de um profissional na área de dados é de R$ 6.144,00, podendo chegar a até R$ 8.170,00 ou mais, dependendo da área de atuação.
Como se tornar um Dataminer?
Primeiramente, você precisa ter conhecimentos técnicos sobre Ciência de Dados, saber utilizar bancos de dados e dominar ferramentas de análise. Por isso, um curso de graduação em Ciência de Dados facilita o seu ingresso e atuação na área.
Entretanto, se você tem formação em outro curso de Tecnologia da Informação, você pode se especializar em Data Science através de bootcamps e trilhas de conhecimentos disponíveis na plataforma XPE Multi +.
Por fim, além do conhecimento técnico, você precisa ter outras skills. Por exemplo, boa comunicação, alta concentração e facilidade em resolução de problemas.
