Como a mineração de dados ajuda na inteligência de negócios

Os dados são o sangue proverbial vital que fortalece a economia corporativa do século XXI. E embora possa incitar cenários fantasiosos com uma mera menção, a verdade é que os dados são a chave para desbloquear a produtividade humana em todas as esferas da vida. Mudanças climáticas, falhas de negócios, epidemias e produção agrícola, tudo pode ser entendido com o conjunto certo de insights de dados. A disponibilidade de dados reduz a tangente de aprendizado para nós na resolução de problemas.

Assim como encontrar o produto certo para o mercado é importante para as empresas, a mineração de dados para inteligência de negócios para um empreendimento autossustentável e pronto para o futuro. Ele ajuda no mapeamento de estradas futuras, no desenvolvimento de produtos e em inúmeros processos de negócios que mantêm a roda do lucro em movimento. Portanto, neste artigo, estaremos articulando tópicos relacionados à mineração de dados e inteligência de negócios , a importância da mineração de dados e como ela é realizada para garantir fluxos de receita contínuos.

O que é Mineração de Dados nos Negócios ?

A importância da mineração de dados nos negócios é que ela é usada para transformar dados brutos em insights significativos, consumíveis e acionáveis. Os engenheiros de dados empregam software para procurar padrões que auxiliam na análise dos consumidores. Os conjuntos de dados são comparados com métricas relevantes que têm impacto nas linhas de receita para acompanhar estratégias, medidas de melhoria de vendas e otimização de campanhas de marketing.

Devido à natureza sobreposta do assunto entre as operações de dados, a mineração de dados é frequentemente confundida e usada de forma intercambiável com análise de dados e inteligência de negócios. Mas cada termo é diferente um do outro.

A mineração de dados refere-se ao processo de extração de informações de grandes conjuntos de dados, enquanto a análise de dados é o processo usado para encontrar padrões a partir das informações extraídas. A análise de dados envolve etapas como inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados. O objetivo é encontrar informações, fazer inferências e agir sobre elas. Seguindo em frente, vejamos as diferenças entre mineração de dados e inteligência de negócios .

Processos como mineração de dados e análise de dados convergem em inteligência de negócios, ajudando as organizações a gerar informações utilizáveis ​​e demonstráveis ​​sobre produtos e serviços.

Como a mineração de dados é usada na inteligência de negócios?

A maneira como usamos a mineração de dados para análise e inteligência de negócios varia de uma empresa para outra. Mas há uma estrutura para esse gerenciamento de processos de negócios que permanece praticamente rígida. Aqui está um olhar para ele.

Compreensão do negócio

Se você está realizando mineração de dados para análise de negócios e deseja que ela seja bem-sucedida, comece identificando a finalidade da mineração de dados . As etapas subsequentes do plano podem abordar como usar os bits de dados recém-descobertos. Idealizar seu algoritmo de mineração de dados seria uma tarefa absurda para que você não sublinhe o propósito da mineração de dados de forma concisa.

Compreensão de dados

Depois de conhecer o propósito da mineração de dados , é hora de conhecer seus dados. Pode haver tantas maneiras de armazenar e monetizar dados quanto existem empresas. A forma como você cria, seleciona, categoriza e comercializa seus dados depende da estratégia e das práticas de TI da sua empresa.

Preparação de dados

Considerado um dos estágios mais importantes no curso de nutrição de mineração de dados para inteligência de negócios, os dados da empresa precisam de tratamento especializado. Os engenheiros de dados convertem os dados em um formato legível que não profissionais de TI podem interpretar, além de limpá-los e modelá-los de acordo com atributos específicos.

Modelagem de dados

Algoritmos estatísticos são implantados para decifrar padrões ocultos nos dados. Muitas tentativas e erros são necessários para encontrar tendências relevantes que possam melhorar as métricas de receita.

Avaliação de dados

As etapas envolvidas na modelagem de dados devem ser avaliadas microscopicamente quanto a inconsistências. Lembre-se, todos os caminhos (devem) levar à racionalização das operações e ao aumento dos lucros.

Implementação

O passo final é agir sobre as descobertas de uma maneira observável. Testes de campo das recomendações devem ser testados em escala menor e depois expandidos para as filiais após a validação.

Agora você sabe como o acúmulo de marcos se transforma em realidade. Vamos explorar alguns dos aspectos técnicos da mineração de dados para inteligência de negócios .

Uma visão geral das técnicas de mineração de dados

Nesta seção, examinaremos cada degrau da escada de mineração de dados e como eles atuam como trampolins para o crescimento futuro.

Classificação

Este é um procedimento complexo que usa atributos de dados para compartimentar informações para desenhar conluios compreensíveis. Como referência a isso, um exemplo de mineração de dados nos negócios pode ser o uso de dados de supermercados para agrupar informações em categorias como mantimentos, laticínios etc. Marcar e estudar esses dados pode ajudar os usuários a entender as preferências do cliente para cada item de linha.

Agrupamento

Embora possa parecer semelhante ao passo anterior, existem diferenças. Os grupos de clusters não são definidos na estrutura como os grupos de classificação. Um exemplo poderia ser itens comestíveis, itens não comestíveis, produtos perecíveis, etc. em vez de mantimentos específicos, produtos lácteos no caso anterior.

Regras de Associação

Aqui, usamos variáveis ​​de link para rastrear padrões. Continuando em nosso exemplo de supermercado, isso pode significar que os clientes que compram um item de mercearia (comestível) também têm maior probabilidade de comprar frutas (perecíveis). Ao validar esse fato, os lojistas podem discriminar as prateleiras de acordo com as escolhas do cliente.

Análise de regressão

A regressão ajuda os mineradores a determinar a relação entre diferentes variáveis ​​em um conjunto. É usado para prever a probabilidade de um evento futuro. No caso de uma loja de supermercado, os empresários podem definir preços com base na demanda sazonal, concorrência e questões da cadeia de suprimentos.

Detecção de anomalia

A última das técnicas de mineração de dados inclui a identificação de outliers. Sempre haverá anomalias nos dados que devem ser contabilizados. Por exemplo, a maioria dos compradores no supermercado são mulheres, mas por uma semana em (digamos) janeiro, elas são substituídas por homens. Por quê? Esses outliers devem ser estudados para uma abordagem equilibrada.

As técnicas mencionadas deixam claro como a mineração de dados é usada nas operações de negócios. Finalizando esta peça, podemos concluir que mineração de dados e inteligência de negócios andam de mãos dadas e que uma complementa a outra.

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