Mineração de dados: afinal, como funciona o data mining?

A mineração de dados é uma das tendências da Tecnologia da Informação, encontrando espaço em diversos setores, como comunicação, educação e negócios. Trata-se de uma excelente disciplina para obter a sua graduação e iniciar uma carreira de sucesso. 

No entanto, ainda existem muitas dúvidas sobre o tema. Afinal de contas, o que é mineração de dados? Como é o mercado de trabalho do segmento? De que forma se qualificar para trabalhar na área? Como escolher o curso superior? 

Logo abaixo, respondemos às principais dúvidas para que você conheça a área de atuação e avalie se é o melhor caminho para sua carreira. Continue a leitura e confira o nosso guia completo sobre mineração de dados!

O que é mineração de dados?

A mineração de dados é a aplicação da metodologia de pesquisa estatística e de técnicas computacionais com o objetivo de descobrir padrões e tendências úteis em bancos de dados. Isso ocorre pela combinação de ferramentas matemáticas com inovações tecnológicas, como a inteligência artificial e o machine learning.

Imagine uma empresa que detém a relação de compras dos seus clientes nos últimos meses. Sem o devido tratamento, haverá apenas um amontoado de informações aleatórias. No entanto, quando identificamos características em comum e prevemos que determinado tipo de consumidor compra mais o produto “X”, elas ganham utilidade. 

Nesse sentido, o papel da tecnologia é dar a escala necessária para avaliar grandes volumes de dados. Isto é, aquilo que um ser humano poderia calcular e identificar em uma pequena lista de informações, os softwares aplicam em milhões de dados.

Para isso, são criadas funções matemáticas e programas de computador que sejam capazes de identificar os padrões. Além disso, existe o profissional que tomará as providências, usando a tecnologia disponível, que são os cientistas de dados e os analistas de inteligência de negócios (business intelligence), em regra.

Big data, data warehouse e mineração de dados

A expressão convive e, muitas vezes, se confunde com a big data e a data warehouse. A primeira se refere à existência de grandes volumes de dados, enquanto a segunda é o repositório centralizado em que as informações estão armazenadas, que podem vir de diversas fontes. 

Uma analogia ajuda a entender a diferença. Visualize uma praia. A big data seria equivalente à areia, enquanto a warehouse seria a porção de terra em que ela está armazenada. Já o data mining, a mineração de dados, é como passar o detector de metais pelo local em busca de tesouros escondidos. 

Inteligência artificial e machine learning 

As ferramentas de inteligência artificial são bastante frequentes para realizar o trabalho de mineração. Com ela, simulamos faculdades humanas, como entender padrões, fazer associações, identificar regras, elaborar hipóteses e cogitar eventos futuros. 

Já o machine learning vai uma pouco além e simula nossa capacidade de aprendizado, de modo que a inteligência artificial modifique suas ações futuras com base em eventos passados. Em muitos casos, ambas as tecnologias são estruturadas para se assemelharem às redes de neurônios do nosso cérebro.

Data mining ao longo da história 

A mineração de dados é consequência de uma longa cadeia de descobertas nas Ciências Exatas e da Computação. Algumas técnicas da estatística, como o Teorema de Bayes (1763) e a Análise de Regressão (1805), foram criadas há mais de 200 anos e compõem o conjunto de ferramentas utilizadas no data mining. 

Em relação à Tecnologia da Informação, a primeira empresa a usar as ferramentas similares às que usamos hoje foi a Decision Science Inc. A organização, fundada em 1956, aplicava a computação evolutiva — caracterizada por algoritmos que simulam a evolução biológica — para resolver problemas do mundo real. 

Na década de 1970 houve significativos avanços em relação à tecnologia de armazenagem, de modo que já era possível alcançar os petabytes de dados (1000000 gigabytes por unidade). Em 1975 o cientista John Henry Holland escreveu “Adaptação em sistemas naturais e artificiais”, sendo reconhecido ainda hoje pela criação dos algoritmos genéticos, que são a base dos sistemas de inteligência artificial. 

No entanto, a expressão “mineração de dados” ou “data mining” se tornou conhecida na década de 1990. Foi o momento em que as ferramentas chamaram a atenção do mundo dos negócios, principalmente em relação à identificação dos hábitos de consumo e auxílio à definição de estratégias empresariais. 

Mais recentemente, as tecnologias de big data, cloud computing, inteligência artificial, machine learning e redes neurais se consolidaram. Hoje, além de elas contarem com maior nível de desenvolvimento e poder de computação, a acessibilidade melhorou bastante, de modo que mesmo organizações menores conseguem tomar decisões baseadas em dados. 

Por que a mineração de dados está em alta?

As empresas de hoje enxergam a necessidade de desenvolver riquezas que não são materiais, como conhecimento, competências, marca etc. Nesse cenário, causado principalmente pelos avanços científicos e tecnológicos, houve uma mudança na importância dos fatores de produção, dando prevalência ao capital humano, estrutural e intelectual em relação aos recursos financeiros e materiais. 

O capital humano é representado pelo conjunto de competências presentes nas pessoas na empresa. Já o estrutural contém os processos, sistemas, patentes, métodos de trabalho, cultura e outros elementos de informação e conhecimento documentados, e pertencentes à organização. Por fim, o intelectual é a soma de ambos, representando o conjunto de conhecimento e informação das empresas. 

Esse último pode ser ainda mais importante do que os recursos materiais e financeiros. Uma fabricante de celulares pode, por exemplo, tomar um empréstimo bancário e terceirizar a produção. Porém, sem o trabalho de marca, registro de patentes do smartphone e conhecimento para produzir, dificilmente entrará no mercado. 

O efeito é que o data mining entrega valor para as empresas. Com isso, nascem as oportunidades para os especialistas da área. Os graduados em Banco de Dados são procurados porque aumentam o capital intelectual, aportando conhecimento para tomar decisões, desenvolver estratégias, identificar oportunidades etc. 

Quais são os recursos da mineração de dados?

O data mining coloca uma série de ferramentas à disposição das empresas, que podem ser utilizadas para desenvolver novos produtos, serviços, processos etc. Além disso, ela é aplicável nas áreas acadêmicas e científicas, principalmente para elaborar pesquisas mais precisas com base em dados e evidências. 

Análise preditiva 

O primeiro recurso interessante para as organizações é a análise preditiva. Nela, usamos as informações para, a partir da estatística, projetar as probabilidades de ocorrência de eventos futuros.

Análise descritiva

Outra aplicação importante é análise descritiva. Esse recurso se caracteriza pelo entendimento e explicação dos dados existentes. É, portanto, uma forma de gerar conhecimento para a organização.

Análise diagnóstica 

Por sua vez, na análise diagnóstica, partimos de um problema e tentamos entender as suas causas. Dessa maneira, seremos capazes de pensar providências mais eficazes, a partir do entendimento das raízes das consequências. 

Análise prescritiva

Já o papel da análise prescritiva é usar os padrões e tendências identificados para sugerir medidas. Normalmente, ela é fruto da etapa de avaliação dos resultados da mineração de dados, que será explicada mais à frente. 

Criação de informação orientada para a decisão

As atividades são orientadas para o processo decisório. Isto é, a ideia é transformar as informações que, sem a mineração, seriam desconexas e aleatórias, em padrões que possam ser entendidos e aplicados pelo gestor. 

Como a mineração de dados é feita?

As atividades de mineração de dados são semelhantes a uma pesquisa científica, mesmo quando realizadas em outros ambientes. Parte-se de um problema, investigando suas causas e indo atrás de resoluções. O diferencial é a maneira como os dados são trabalhados: a ideia-mãe é transformar dados em conhecimento. 

Um dos modelos mais conhecidos sobre como fazer a mineração de dados é atribuído ao cientista Usama Fayyad. O especialista americano sugere 5 etapas. Veja abaixo.

Seleção 

O primeiro passo é delimitar dentro da big data quais são as partes dos dados existentes que interessam para pesquisa. Geralmente, isso depende da definição clara dos objetivos gerais e específicos do procedimento.

Processamento 

A seguir, são tomadas providências para otimizar o trabalho. A atividade, também chamada de pré-processamento ou limpeza, busca minimizar ou eliminar dados duplicados, corrompidos, falsos, inseridos erroneamente, pouco variados, entre outros problemas. 

Transformação

Por sua vez, a transformação é um processo de organização com o objetivo de criar dados estruturados. Um dado estruturado é aquele classificado de tal forma que pode ser recuperado posteriormente. 

Mineração de Dados

O passo seguinte é a mineração propriamente dita. Nela, aplicamos técnicas de estatística, inteligência artificial e machine learning para encontrar os padrões dentro dos dados estruturados.

Interpretação e Avaliação

Os dados reduzidos a padrões são analisados pelos interessados, buscando informações úteis para tomar decisões. É como o trabalho do médico que, a partir dos indicadores presentes nos exames do paciente, produz um diagnóstico e entende a doença do paciente. 

Conhecimento

A etapa final é o uso do conhecimento adquirido para tomar decisões, aplicar medidas corretivas, conceder recompensas baseadas em desempenho, entre outras consequências para os resultados.

Técnicas de mineração de dados

Durante cada etapa, existem técnicas que podem ser aplicadas no tratamento, seleção, organização e interpretação dos dados. Veja exemplos que ilustram as atividades do profissional da área. 

Induzimento de regra

Descobre-se a relação provável ou necessária entre dois elementos. Por exemplo, se a presença da pipoca média no cinema leva as pessoas a comprarem mais da pipoca grande. 

Classificação

Distribuem-se os registros em categorias, a partir de uma função matemática que permita associar elementos com características em comum. É o caso, por exemplo, de separar os praticantes de musculação dos praticantes de dança em uma academia, de modo que, em ambas categorias, haverá características similares entre os integrantes.

Clusterização

Dividem-se as categorias em subgrupos, buscando o máximo de similaridade entre os elementos internos e de diferenciação entre as categorias. Por exemplo, entre os praticantes de dança, podemos separar os praticantes da manhã e da noite para analisar os padrões de cada subgrupo e sugerir novos serviços.

Árvore de decisão

Corresponde à distribuição das decisões e probabilidades dos eventos em ramificações, como se fossem as raízes de uma árvore. Imagine que você pode almoçar ou comer em um restaurante, além de que a probabilidade de gostar da comida fora de casa seja de 70% e, dentro de casa, de 50%. A árvore de decisão ficaria assim: 

• onde almoçar (decisão);
• em casa (ramificação); 
• 50% — gostar da comida (desfecho);
• 50% — não gostar da comida (desfecho); 
• fora de casa (ramificação); 
• 70% — gostar da comida (desfecho); 
• 30% — não gostar da comida 50% (desfecho). 

Redes neurais

São uma tecnologia que simula o funcionamento do cérebro dos animais. Nessa técnica, diversas unidades de processamento são conectadas, formando um sistema complexo. A ideia é, a partir de modificações nessas unidades, possibilitar o aperfeiçoamento da máquina, como se ela fosse capaz de aprender com a experiência. 

Visualização 

Trata-se de traduzir o padrão encontrado para o interessado, com elementos visuais, como gráficos, infográficos, quadros, apresentações etc. É o caso, por exemplo, dos cientistas de dados elaborarem um relatório com as sugestões de oportunidades para desenvolvimento de novos produtos para o gestor. 

Qual é a importância da mineração de dados? 

A mineração de dados já trouxe inovações em diversas áreas, abrindo oportunidades para os profissionais qualificados, como analistas de Business Intelligence (BI) e cientistas de dados.

Na prática, somos capazes enxergar novas soluções, produtos, serviços e oportunidades, que estavam escondidas em grandes volumes de dados, a partir do trabalho desses especialistas. 

Comércio

No comércio, por exemplo, somos capazes de entender os critérios de compra, interesses e características dos nossos consumidores. Isso leva a estratégias mais efetivas e feedbacks que serão úteis na hora de pensar em estratégias, produtos e serviços. 

Recursos Humanos

O data mining já é bastante utilizado para encontrar padrões em currículos e candidaturas realizadas para os processos seletivos das empresas. Além disso, ele amplia a capacidade de realizar pesquisas internas para avaliar questões como qualidade do ambiente de trabalho e perfil dos profissionais da empresa.

Gestão de processos

A partir da mineração de dados é possível realizar um mapeamento mais adequado dos custos de processos logísticos e produtivos. Logo, as empresas podem aplicar medidas para evitar desperdícios, retrabalho e minimizar as despesas. 

Pesquisa acadêmica 

Já no segmento acadêmico, abre-se uma nova maneira de realizar estudos e testar hipóteses. É possível processar um grande volume de informações, dando mais precisão aos resultados estatísticos alcançados, projetando cenários, fazendo a análise diagnóstica, entre outras atividades. 

Instituições financeiras 

Os bancos e lojas de crédito estão entre os maiores usuários do data mining. Com a mineração de dados, eles identificam as características do cliente, o que aumenta os riscos de inadimplemento, tornando as avaliações de crédito mais eficientes. 

Jurídico

Na área jurídica, as técnicas são bastante utilizadas para identificar decisões judiciais. Por exemplo, se o advogado deseja saber se há julgamentos favoráveis ao seu cliente, ele pode pesquisar em bancos de dados públicos por casos similares. 

Medicina

Na Medicina, os diagnósticos e estudos se tornam mais precisos e abrangentes ao avaliarem um número maior de fatores. Hábitos, exames físicos e psicológicos, histórico, tratamentos anteriores: podemos extrair diversas visões sobre o conhecimento para ajudar os pacientes atuais e desenvolver novas técnicas para tratar doenças no futuro. 

Como trabalhar com mineração de dados?

A variedade de áreas que utilizam da mineração torna o profissional cada vez mais valorizado — e o mercado de dados é um dos mais aquecidos. No Guia Salarial da Robert Half de 2020, podemos verificar a evolução dos salários no segmento à medida que o analista cresce na carreira: 

• especialista/cientista de dados — R$ 13.100,00 a R$ 26.700,00; 
• especialista de BI — R$ 10.500,00 a R$ 20.450,00;
• analista de BI sênior — R$ 8.500,00 a R$ 17.300,00; 
• analista de BI pleno — R$ 6.200,00 a R$ 12.550,00;
• analista de BI júnior — R$ 3.850,00 a R$ 7.850,00. 

Para se destacar no trabalho e alcançar as melhores posições, o profissional precisa desenvolver uma série de competências técnicas e comportamentais. Diferenciais importantes são os conhecimentos de estatística, bancos de dados, técnicas de data mining e das tendências da área, como inteligência artificial e machine learning.

Capacidade de aprender 

Além disso, como o segmento de tecnologia está em constante evolução, a capacidade de aprender é um ativo valioso para ter destaque. Afinal, se o contexto muda e o profissional permanece parado, rapidamente ele perde relevância. Logo, mesmo depois de formado você deve sempre continuar os estudos.

Empreendedorismo

Outra habilidade importante é o empreendedorismo. Em muitas situações, os analistas são chamados para identificar problemas e propor soluções, e ter visão empreendedora facilita principalmente as etapas de avaliação dos resultados. 

Comunicação e trabalho em equipe

A comunicação e trabalho em equipe também contribuem para o sucesso na área. Além da de compartilhar informações e colaborar dentro do time, o profissional de mineração de dados precisa escutar as demandas e traduzir os resultados das análises para os demais setores das empresas. 

Formação de nível superior

Tais skills, técnicas e perfis comportamentais podem ser desenvolvidas durante o curso superior. Hoje, já é possível fazer a formação específica para trabalhar com Banco de Dados e atuar nos segmentos que utilizam a mineração de dados.

O que é o curso de Banco de Dados? 

O curso superior em Banco de Dados é o mais indicado para quem deseja atuar com mineração de dados. A formação pode ser feita pelas pessoas que conquistaram o diploma do ensino médio, ou seja, não é uma pós-graduação, mas uma faculdade.

A duração é de 2 anos e 6 meses. O tempo menor para concluir o curso ocorre porque o tecnólogo é uma formação mais específica. Em vez de explorar as Ciências da Computação de forma geral, ou seja, tanto o que você usará na prática como conteúdos que serão deixados de lado, a qualificação prioriza e aprofunda os temas da disciplina escolhida. 

A grade curricular do curso da Unyleya é bastante completa dentro desse propósito. Ao longo de cinco semestres, você aprenderá diversas competências. Veja algumas:

• Matemática Básica e Estatística; 
• Lógica de Programação e Algoritmos, Sistemas Operacionais e Arquitetura de Computadores; 
• Bancos de dados, Big Data, Mineração de Dados e Análise Preditiva; 
• Teoria Geral da Administração, Gestão de Projetos e Gestão do Conhecimento; 
• Linguagem, Comunicação e Empreendedorismo. 

O curso está disponível na modalidade a distância, que é mais flexível e desenvolve a autonomia do profissional. Nele, você acessa o ambiente virtual de aprendizado (AVA) e estuda por meio de conteúdos multimídia, como textos, vídeos, apostilas e biblioteca virtual. Além disso, existem fóruns e atendimento individual com professores para que você consiga tirar dúvidas e comunicar-se com os colegas de curso. 

Vale ressaltar que a faculdade também oferece outras oportunidades, além do segmento de mineração de dados e business intelligence. Você pode, por exemplo, atuar como analista de bancos de dados e segurança da informação.

Como escolher o melhor curso de Banco de Dados? 

Decisões importantes, como escolher sua faculdade, precisam ser tomadas com cautela. Os principais cuidados ao decidir sobre a graduação dizem respeito à qualidade do material disponibilizado aos alunos e ao reconhecimento do diploma.

É importante buscar instituições de ensino com um excelente corpo docente e que tenha boa reputação junto aos empregadores. Ademais, você deve levantar informações sobre a jornada do aluno na graduação em Banco de Dados: disciplinas, atividades práticas, material oferecido etc.

No caso da EAD, o domínio da ferramenta pela instituição de ensino é fundamental. O curso a distância precisa ser otimizado para que o aluno tenha a melhor experiência, contar com metas de aprendizado e oferecer suporte aos graduandos. Isto é, não é a simples mudança do material para o online.

Lembre-se, nesse sentido, de que o segmento de banco de dados é bastante técnico, e o crescimento de carreira dependerá principalmente da capacidade de oferecer soluções para os contratantes. Assim, uma boa faculdade é fundamental para desenvolver competências e ter sucesso na área.

Por isso, o curso superior em Banco de Dados é o caminho ideal para você se formar e confiar nas suas habilidades profissionais. A Unyleya é líder no segmento de ensino a distância e reúne a especialização necessária para que você tenha a melhor experiência com ensino e torne-se um profissional desejado pelas empresas.

Se você tiver dúvidas sobre como funciona a EAD, leia também o nosso ebook ”Educação a distância: o Guia Definitivo para otimizar os seus estudos”!