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Extração, mineração e manipulação de dados

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Publicado por workdb

Saiba como a extração, mineração e manipulação de dados pode ajudar o seu negócio a extrair informações relevantes e usá-las a favor da sua empresa.

Com o avanço da tecnologia, há um forte surgimento de informações produzidas em diferentes aplicações, por exemplo os principais assuntos discutidos em redes sociais, as pesquisas realizadas em sites de comércio eletrônico e muito mais. Para extrair dados relevantes dentro desse leque abrangente de informações, algumas técnicas podem ser usadas, como a extração e a mineração.

O que é extração e mineração de dados?

Basicamente, mineração de dados é uma técnica utilizada para analisar um grande volume de dados e obter informações relevantes que possam ser utilizadas para várias finalidades, como para avaliar quais produtos são mais pesquisados em uma loja virtual ou para selecionar pessoas com determinadas habilidades profissionais em um processo seletivo.

A extração consiste no ato de localizar um dado para a análise do mesmo. Já o processo de mineração utiliza recursos de outras áreas científicas, como a estatística, que realiza cálculos matemáticos para avaliar cenários diversos, a Inteligência Artificial, que é criada com recursos computacionais e Machine Learning, que significa aprendizado de máquina e utiliza algoritmos complexos capazes de avaliar situações futuras.

Qual a diferença entre a mineração, extração e manipulação e outros termos conhecidos do mercado?

Big Data, Business Intelligence, inteligência artificial, machine learning, deep learning e data mining. São muitos os termos que a tecnologia trouxe para o mundo corporativo, mas, embora vários deles se cruzem em diversos momentos, cada um tem seu significado e uso próprios. Vamos entender um pouco melhor.

Big Data

Big Data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso ficou conhecido como os três Vs do Big Data (variedade, volume e velocidade). Estamos falando, portanto, de um conjunto de dados cada vez maior e mais complexo, com novas fontes de dados.

O Data Mining pode ser uma das formas de extração de informação usadas para tratar o Big Data, um conjunto de técnicas que permite filtrar do Big Data informações consideradas relevantes para o propósito almejado.


No entanto, a mineração também pode ser feita com amostragens menores e é mais usada com dados mais estruturados, enquanto o Big Data trabalha também com dados mais complexos e não estruturados. Além disso, o data mining foca em questões específicas, enquanto o Big Data faz uma análise contínua por períodos maiores.

Business Intelligence

O Business Intelligence (BI) trouxe uma revolução para o mundo corporativo, permitindo que as decisões deixassem de ser tomadas com base na intuição dos gestores e passassem a se basear em dados confiáveis.

O BI parte da coleta de dados de tudo o que acontece no negócio, organizando-os em um banco de dados e apresentando-os de forma visual, para facilitar a análise dos decisores e, após as decisões, monitorar os resultados.

Ele difere do data mining na medida em que este explora os dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais.

Assim, enquanto o BI é um conjunto de técnicas para analisar dados, o data mining descobre padrões, o que traz à luz novas informações e gera conhecimento relacionado aos dados que foram explorados.

Quais os benefícios de fazer mineração de dados?

A mineração de dados pode ser aplicada a diversas questões relacionadas ao comportamento do consumidor de qualquer segmento, assim como na detecção de fraude, na análise de risco de crédito e até para identificar efeitos de medicamentos em testes clínicos.

Ela permite que elas conheçam melhor seus clientes, os padrões de consumo que eles apresentam e suas motivações. Com isso, é possível traçar tendências, descobrir particularidades do seu meio ambiente e dar aos gestores subsídios precisos e confiáveis para auxiliar na tomada de decisão.

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