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title: "Data mining: conceito, técnicas e aplicações nas empresas"
description: Entenda como o data mining pode ajudar sua empresa a converter dados em conhecimento e vantagem competitiva e as etapas para aplicá-lo!
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# [Data mining: conceito, técnicas e aplicações nas empresas](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/data-mining)

 Escrito por [Moki Sistemas](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/author/moki-sistemas) | 12/11/21 03:00

 

A rotina de trabalho de uma empresa envolve diversos processos que precisam ser organizados e controlados conforme padrões estabelecidos para garantir o bom andamento das atividades.

Para uma gestão eficiente é fundamental a adoção de soluções inteligentes que possam auxiliar não só na otimização da rotina como na automação dos processos.

Neste artigo, veremos como o data mining pode ajudar sua empresa a converter dados em conhecimento e vantagem competitiva.

 

## Conceito de Mineração de Dados (Data Mining)

A mineração de dados, mais conhecida como data mining, em inglês, é o processo de varredura de uma grande quantidade de dados ([Big data](https://site.moki.com.br/5-vs-big-data/)) a fim de identificar padrões e tendências.

Essa varredura é realizada através de técnicas que envolvem diversos campos do saber científico e utiliza algoritmos inteligentes capazes de explorar dados extraindo conhecimento deles.

Adquirir conhecimento é uma habilidade humana, aprendemos através da observação e da tentativa e erro, mas não conseguimos dar conta de um alto volume de dados.

É aí que entra a mineração de dados, através de simulação do aprendizado humano, e realiza uma espécie de garimpagem, selecionando o que tem valor ou não para os negócios da empresa.

Para garantir uma seleção confiável, o data mining combina técnicas de **inteligência artificial, estatística, matemática, ciência da computação e machine learning **(aprendizado de máquina).

A mineração de dados é, portanto, uma solução tecnológica que permite a extração de dados relevantes em meio a um volume imenso de dados.

 

## Etapas no processo de mineração de dados

O processo de mineração possui 2 fases principais: O **pré-processamento de dados**: limpeza e integração de dados; redução e transformação de dados; e a **mineração de dados:** mineração, avaliação de padrões e representação de conhecimento de dados.

Vamos agora conhecer melhor cada uma das 7 etapas.

 

### 1. Limpeza de dados

A primeira etapa da mineração é o **levantamento e a exclusão dos dados que não podem ser aproveitados**, ou seja, dos dados incompletos ou inconsistentes, em duplicidade, entre outros.

Esses dados serão eliminados para que não causem nenhum tipo de ruído e nem acúmulo ao longo do processo.

 

### 2. Integração de dados

Nesta etapa, é realizada a consolidação dos dados oriundos de fontes diversas, ou seja, todos os dados aproveitáveis vão fazer parte de um único banco de dados.

Após a conclusão da consolidação é recomendável realizar novamente a primeira etapa a fim de verificar e eliminar as inconsistências e os dados repetidos.

 

### 3. Redução de dados

A redução de dados é basicamente começar a peneirar o que pode ser um dado relevante ou não.

Algumas técnicas costumam ser usadas nessa fase, tais como: **redução do número de atributos do total de dados, substituição e compactação das representações de dados**.

Alguns métodos são fundamentais nesta etapa, por exemplo, as árvores de decisão e as redes neurais.

 

### 4. Transformação de dados

Esta é a etapa em que os dados são mapeados e reconhecidos através de códigos e, assim, começam a ser trabalhados para o uso efetivamente. São estratégias de transformação:

1. **Suavização**: Eliminação de ruídos.
2. **Agregação**: Combinação de dois ou mais atributos em um só.
3. **Normalização**: Escalonamento de dados para alcançar intervalos menores.
4. **Discretização**: Os valores brutos dos dados numéricos são substituídos por intervalos.

 

### 5. Mineração

Data mining é a etapa que dá início à mineração de dados propriamente dita, consiste em um processo em que algoritmos inteligentes são **aplicados para identificar padrões e conhecimentos relevantes**.

A partir desta etapa os dados são representados por modelos estruturados através de técnicas de agrupamento e classificação.

 

### 6. Avaliação de padrões

Nesta etapa, os padrões serão avaliados de acordo com o seu valor de interesse à medida que representam algum tipo de conhecimento relevante.

Algumas metodologias podem ser usadas para tornar os dados mais compreensíveis para o usuário, tais como: **classificação, associação ou relação, armazenamento, previsão**, entre outras.

 

### 7. Representação do conhecimento de dados

A **representação é a última etapa de todo o processo de mineração de dados**. É nesta etapa que os dados extraídos e transformados em conhecimento são representados e podem ser visualizados em seu formato final.

Esse conhecimento pode ser apresentado através de ferramentas que possibilitam uma melhor visualização dos dados, tais como: gráficos, tabelas, relatórios, fluxogramas, entre outros.

 

## Benefícios do data mining aplicado nos negócios

Toda empresa tem a necessidade de organizar e controlar seus processos, a falta de gestão pode trazer sérios prejuízos para os negócios.

Nesse contexto, a adoção das metodologias e técnicas que o data mining oferece são extremamente úteis e trazem benefícios relevantes conforme veremos agora.

 

### Diferencial competitivo

Como já vimos, a mineração de dados permite a identificação de padrões e tendências através da extração de dados e da transformação em conhecimento.

Esse conhecimento pode ser usado de forma estratégica tanto para comparar informações entre sua empresa e as concorrentes como para se antecipar às tendências do mercado - [inteligência competitiva](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/inteligencia-competitiva).

Outro ponto importante é que uma vez que se tem informações privilegiadas é possível traçar planos de marketing mais eficazes e analisar melhor o comportamento dos consumidores.

 

### Qualidade nas decisões de gestão

A organização e seleção dos dados proporcionadas pela mineração gera uma base mais confiável de informações, o que dá mais segurança aos gestores na tomada de decisões.

Para além dos dados confiáveis, o data mining produz conhecimento relevante para atingir as metas estratégicas e até mudar de direção, caso seja necessário.

 

### Gestão de crises

Ter acesso a dados organizados que geram informações inteligentes pode ser muito útil em todos os processos de gestão.

No caso da gestão de crise, é possível antecipar problemas a partir da análise de dados e, com isso, contornar ou até mesmo evitar crises financeiras, ou de posicionamento de imagem.

 

## Principais técnicas de mineração de dados

Para cada etapa do data mining, existem algumas técnicas que auxiliam nos processos, elas podem ser:

1. **Preditivas**: [técnicas preditivas](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/analise-preditiva) consistem em utilizar valores conhecidos para projetar valores ainda desconhecidos, valores futuros.
2. **Descritivas**: já as técnicas descritivas se concentram em identificar padrões que descrevem os dados de forma compreensível.

Vejamos então as técnicas mais utilizadas na mineração:

 

### Classificação (preditiva)

É uma técnica utilizada para recuperar informações sobre os dados e metadados e classificá-los em diferentes classes de itens.

 

### Regressão (preditiva)

A regressão é usada para identificar e analisar o relacionamento entre as variáveis, bem como a probabilidade de uma determinada variável aparecer.

 

### Detecção de desvios (preditiva)

A detecção de desvios é usada para levantar dados que não correspondem a nenhum padrão ou comportamento esperado.

 

### Regras de associação (descritiva)

A associação é utilizada para identificar afinidades, ou seja, para reconhecer padrões de ocorrência que se repetem em determinados conjuntos de dados ou, ainda, que ocorrem simultaneamente. São regras que indicam probabilidade e correlação de eventos.

 

### Clusterização ou agrupamento (descritiva)

É um **método de segmentação de dados** que busca padrões semelhantes entre esses dados, os agrupa por similaridade em clusters (segmentos), de acordo com métricas estabelecidas previamente pela gestão estratégica.

 

### Padrões sequenciais (descritiva)

O padrão sequencial é um método utilizado para o tratamento de dados a longo prazo, identificando tendências de mercado, consumo e de outros fatores estratégicos.

É essa técnica que permite que a empresa se antecipe aos eventos e mantenha sua vantagem competitiva.

 

### Redes neurais (descritivas)

As redes neurais são sistemas paralelos distribuídos que visam construir representações de padrões identificados nos dados extraídos. É através da rede neural que se consegue visualizar a transformação dos dados em conhecimento relevante.

 

## 4 exemplos do data mining aplicado nas empresas

Agora que já passamos pelas etapas, técnicas e métodos utilizados pelo data mining, vamos ver como se aplica na prática.

 

### Supply Chain Management (SCM)

 

A mineração de dados vem se tornando cada vez mais fundamental para o [gerenciamento de cadeia de suprimentos.](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/scm-supply-chain-management)

A integração de sistemas complexos e áreas diferentes como o estoque, a produção e o atendimento ao cliente, só funcionam de maneira integrada com o auxílio de tecnologia.

Ferramentas tais como machine learning (aprendizado de máquina) e inteligência artificial viabilizam a detecção de padrões que costumam ser ocultos.

Além disso, o data mining permite a **identificação das relações entre os diferentes pontos da cadeia**, antecipando problemas como o desgaste de ativos ou demandas do consumidor.

Esse tipo de projeção facilita manter a linha de produção dos fabricantes em dia, por exemplo. Facilita também a gestão de possíveis lacunas nas cadeias de abastecimento e a estruturar melhor todos os processos de acordo com o ritmo de crescimento da indústria.

 

### Operações industriais

A área de [operações industriais](https://site.moki.com.br/moki-em-industrias/) vem sendo cada vez mais impactada pelos avanços das mudanças tecnológicas e, com isso, aumentam os desafios dos gestores.

Com o data mining algumas questões que necessitam de agilidade e eficiência podem ser melhor administradas como o planejamento da capacidade e a esteira de produção, em função da previsão de demanda que a mineração de dados proporciona.

 

### Agronegócio

O **data mining aplicado ao agronegócio** permite análises mais detalhadas das etapas do processo, resultando em uma maior confiabilidade de dados.

Uma das vantagens que se pode observar é a [diminuição do desperdício](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/prevencao-perdas) de produtos que pode levar até mesmo a uma melhor aplicação de recursos em outras áreas.

Com a adoção das técnicas e métodos de mineração de dados é possível saber com precisão qual área é a mais beneficiada com recursos e como os mesmos devem ser aplicados ou realocados. 

 

### Bancos

Os bancos são instituições que lidam bastante com números associados às oscilações do mercado, entre outros fatores.

O data mining funciona como uma solução tecnológica que permite realizar o batimento de dados, a análise de transações e a movimentação dos clientes.

O comportamento do cliente vai sendo apreendido pelo sistema facilitando a oferta de produtos e a relação de fidelidade com o banco.

 

### Varejo

O comércio [varejista](https://site.moki.com.br/varejo/) é um tipo de negócio que depende totalmente da organização e [controle de estoque](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/gestao-de-estoque), como por exemplo os supermercados.

A mineração de dados pode auxiliar com técnicas de associação para análise de venda de produtos e [como estes devem ser oferecidos ou expostos](https://site.moki.com.br/pt-br/blog/post/como-organizar-prateleiras-supermercado).

É possível também identificar o comportamento dos clientes com relação à rotina de compras, as ofertas e a demanda por novos produtos.

 

## Torne sua empresa mais competitiva com o Moki

Os sistemas de automação organizam os processos e transformam dados em informações estratégicas, facilitando a análise e aumentando a capacidade de produção e as vantagens competitivas de mercado.

O Moki permite a coleta e o armazenamento através de lançamentos manuais ou automáticos de dados. Em seguida oferece automações para o cruzamento e análise das informações das operações, utilizando as técnicas de Data Mining.

O [software da Moki](https://site.moki.com.br/pt/perguntas-frequentes) é a solução perfeita para tornar a rotina de trabalho da sua empresa mais ágil e eficiente através de soluções inteligentes, adaptadas à realidade da sua organização.

 

## Conclusão

Já se foi o tempo em que a maior dificuldade era buscar informações, hoje temos informações excessivas e o grande desafio é selecionar o que é ou não relevante, especialmente no mundo dos negócios.

O volume de dados desses novos tempos exige soluções inteligentes para compilar e organizar essas informações de forma otimizada.

Para além de registrar e organizar informações, a mineração de dados produz conhecimento a partir da extração de dados e da aplicação de técnicas e métodos que transformam esses dados brutos em conhecimento.

A produção de conhecimento é fator fundamental para o sucesso dos negócios de uma organização. É a partir desses dados relevantes que um gestor consegue estabelecer metas estratégicas, elaborar planos de ação e tomar decisões projetando o futuro.

Por fim, o data mining **garante a confiabilidade e a consistência dos dados** representados que podem ser visualizados através de ferramentas próprias e acessados pela gestão.

O tratamento e a automação de dados são diferenciais importantes para a competitividade de qualquer organização ciente das mudanças cada vez mais rápidas neste mercado.

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