Data Strategy | Data Mining

* Este artigo faz parte de uma série de conceitos sobre dados.

Data Mining ou “minera√ß√£o de dados”

Ap√≥s a primeira parte da coleta e armazenamento dos dados, √© o momento de olhar para o que foi coletado e definir o que ir√° ou n√£o entrar na pesquisa e/ou na apresenta√ß√£o. O processo de obter os dados e “miner√°-los” √© comumente chamado de¬†Data mining¬†e seu sentido original refere-se √† forma de coleta de grandes dados, que passam pela extra√ß√£o, armazenamento, an√°lise e estat√≠stica.

An√°lise quantitativa

√Č durante o processo de¬†Data Mining que¬†ocorre a¬†an√°lise quantitativa. Este processo pode ser dividido em dois tipos. Um √© a observa√ß√£o do “discret data”, com pequenas segmenta√ß√Ķes, cujo resultado √© mais especializado; ¬†o outro tipo √©¬†“continuous data”, cuja an√°lise √© cont√≠nua¬†e¬†os dados analisados tornam-se informa√ß√£o acion√°vel. ¬†√Č o momento de observar cada n√ļmero, relevar a sua import√Ęncia e come√ßar, de fato, a analisar.

O Data Mining √© fundamental pois atua no processo quantitativo que vai gerar conhecimento, a chamada an√°lise quantitativa: interpreta√ß√Ķes e novos caminhos a partir de um aglomerado de n√ļmeros.

A partir da√≠ os dados¬†“saem para o mundo”. E √© a√≠ que entra a ¬†performance e o planejamento, o monitoramento e a mensura√ß√£o; o entendimento da organiza√ß√£o de grafos (social network analysis); regras e responsabilidades e, ao final, os relat√≥rios de performance.

Por √ļltimo, e talvez o maior desafio na produ√ß√£o da an√°lise dos dados, est√° gerar a intelig√™ncia, ou o¬†Business Intelligence. Ele √© composto dos¬†goals x objetivos.

 

Aplicação de Data Mining ou mineração de dados

Durante a aplica√ß√£o de Data Mining, nem todos os dados coletados podem ganhar uma utiliza√ß√£o, mas ainda assim fazem parte da pesquisa e s√£o relevantes. Sua aplica√ß√£o imediata n√£o √© o fator mais importante para deletar. Considerando que nem sempre os meios de obter as¬†informa√ß√Ķes s√£o baratos e muito menos r√°pidos, isso toma ainda mais import√Ęncia. Durante a an√°lise √© comum que queiramos nos livrar de abas do Excel ou algum dado extra. Mas…

“Os dados armazenados s√£o como as roupas em um arm√°rio; mesmo que n√£o acessemos em dois anos, ainda n√£o devemos jog√°-los fora – e assim vale a pena lembrar durante formula√ß√£o uma estrat√©gia de dados”.¬†(Mike Schiff)