Ao prestar atenção a certos padrões nos dados, uma organização pode adaptar suas práticas para melhor atender às suas necessidades. Se a amostra de mineração de dados for grande o suficiente, ela poderá ser usada em um esforço para prever determinados resultados.
Como funciona a mineração de dados?
Essencialmente, a mineração de dados é apenas uma maneira de transformar dados e informações brutos em algo útil. Ele pode ser usado para melhorar a experiência do usuário analisando quais partes de um site são mais usadas do que outras. Ou coletando e separando os dados dos alunos, um professor pode prever quais alunos podem ficar para trás mais cedo e elaborar uma estratégia para mantê-los à tona.
A mineração de dados pode empregar o uso de aprendizado de máquina para automatizar muitos dos processos. Ao utilizar aprendizado de máquina e inteligência artificial , uma enorme quantidade de dados pode ser organizada e coletada em diferentes categorias e classificações com facilidade.
Uma vez que os dados tenham sido coletados e uma tendência identificada, eles podem finalmente ser colocados em uso. A forma como as informações são utilizadas depende inteiramente da organização que extraiu os dados. Ele pode ser usado internamente para fornecer melhor eficiência no local de trabalho ou pode ser vendido para quem mais se beneficiaria com as informações – varejistas, companhias aéreas ou políticos, por exemplo.
Independentemente do uso da mineração de dados, ela geralmente segue um processo semelhante. Vamos dividir em alguns passos:
Uma organização coleta dados e os armazena em servidores físicos ou em nuvem. Os dados podem ser coletados solicitando-os diretamente na forma de um questionário, ou indiretamente, como rastrear a atividade do usuário, por exemplo.
Os analistas ou a gerência determinarão quais padrões eles desejam procurar nesse grande grupo de dados brutos.
Ele é repassado aos profissionais de tecnologia corretos, que garantem que os dados sejam processados de acordo com o uso final.
Os dados organizados são apresentados em um formato fácil de digerir – geralmente um gráfico ou tabela.
Técnicas de mineração de dados
Os dados podem ser extraídos de várias maneiras e por uma infinidade de razões. Aqui estão cinco das técnicas mais comuns que os mineradores de dados usarão para classificar dados:
Classificação
As classes predefinidas serão determinadas pelo organizador dos dados. Os dados brutos serão classificados nessas classes com base em suas características. Um exemplo simples é ter uma classificação para pessoas alérgicas a amendoim e outra para quem não é. Este exemplo mostra duas classificações predeterminadas usadas para organizar um conjunto de dados.
Agrupamento
O agrupamento é semelhante e muitas vezes confundido com a classificação. Agrupamento é onde os grupos são definidos com base em suas semelhanças e depois classificados de acordo com essas semelhanças. Enquanto a técnica de classificação já determinou como os dados devem ser designados, o agrupamento criará classes com base no que os dados coletivamente têm em comum.
Associação
A técnica de associação é mais comumente usada por varejistas ou por aqueles que desejam vender um produto para seus usuários. Ele identifica dados com base na relação entre a compra de um item e quais outros itens foram comprados simultaneamente. É uma técnica útil para determinar os hábitos de consumo de uma base de usuários.
Padrão sequencial
Padronização sequencial é onde padrões ou traços comportamentais são encontrados em dados ao longo de um período de tempo específico. Em outras palavras, os dados são classificados pela “sequência” de eventos que ocorreram na janela de tempo de coleta. Ao usar o método de padrão sequencial, uma loja pode descobrir quais produtos são frequentemente comprados juntos durante determinadas épocas do ano.
Preditivo
A técnica preditiva é mais frequentemente usada pelas organizações para justificar novas ações de negócios. A mineração de dados preditiva analisará dados anteriores e encontrará padrões que podem ser usados para prever o futuro de um mercado.
Quais são os riscos da mineração de dados?
Muitas empresas usaram a mineração de dados de mídia social como uma ferramenta eficaz. Algumas plataformas podem coletar os dados de um indivíduo (histórico de pesquisa, compartilhamentos, curtidas, número de seguidores etc.) e criar um perfil para cada usuário. Nesse perfil estão todos os dados que foram extraídos ao longo do tempo do usuário na plataforma. Essas informações podem ser usadas para anúncios direcionados ao longo da sessão online do usuário ou até mesmo ser vendidas a terceiros para outro uso.
Um propósito muito mais sinistro para dados de mídia social extraídos foi revelado em 2018, onde uma empresa de dados, Cambridge Analytica, coletou quantidades obscenas de dados com o objetivo de alterar o comportamento humano. Os dados foram usados para influenciar os resultados das eleições.
A mineração de dados é ruim?
Em última análise, tudo depende de quão sensíveis são os dados coletados, quem pode acessá-los e para quais finalidades são realmente usados. Mesmo que uma empresa ou um indivíduo seja cauteloso e consciente sobre o uso e a coleta de tais informações, ninguém está a salvo de violações de segurança. Se esses dados vazarem, as consequências disso podem ser devastadoras para indivíduos e empresas.
