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Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Um guia rápido para mineração de dados e seus usos
Em um estranho golpe de sorte, você se torna o dono de uma mina de ouro. O ouro é seu, mas em vez de extraí-lo e colher lucros dele, você apenas senta nele, feliz por ser seu dono. Não faz sentido, certo? Isso é o que acontece quando você não utiliza dados para tomar decisões. As organizações hoje estão em um tesouro de dados. No entanto, muitas vezes essa mina de ouro de insights é desperdiçada porque as empresas não conseguem extrair informações úteis dela. Os dados podem ajudá-lo a entender melhor seus clientes, aumentar a fidelidade e, finalmente, sua receita, mas somente se você os utilizar. É aqui que as ferramentas de mineração de dados entram em cena.
Mineração de dados pode dar à sua organização uma vantagem competitiva, equipando você com insights que podem orientar a tomada de decisões. Vamos explorar o que é mineração de dados e como sua organização pode se beneficiar dela.
O que é mineração de dados?
Mineração de dados é o processo de analisar grandes conjuntos de dados e deduzir resultados úteis deles. À medida que as operações crescem e os negócios se tornam mais complexos, torna-se difícil para grandes empresas deduzir informações úteis de grandes conjuntos de dados.
Essa complexidade de lidar com dados levou a um aumento na popularidade da mineração de dados. Assim, resultando em um aumento no uso de ferramentas de mineração de dados na tentativa de buscar padrões ocultos nos dados. Alguns exemplos comuns de mineração de dados diários seriam a análise do mercado de ações, compras on-line, detecção de fraudes e serviços bancários financeiros.
O processo de mineração de dados usa algoritmos de mineração em dados reunidos em armazéns de dados ou bancos de dados para identificar padrões ocultos e descobrir descobertas valiosas. A mineração de dados tornou-se parte integrante dos negócios, com as organizações investindo mais tempo e dinheiro na seleção e uso de ferramentas usado para mineração de dados.
Mineração de dados versus integração de dados – a diferença
Integração de dados é o processo de combinar, limpar e apresentar dados em um formato consolidado. Isso inclui unificar dados de diferentes sistemas de origem com formatos diferentes, eliminar duplicatas, limpeza de dados de acordo com as regras de negócios, e transformando-o no formato necessário.
Por outro lado, o objetivo da mineração de dados é se concentrar em encontrar padrões e relacionamentos ocultos em grandes conjuntos de dados usando ferramentas de mineração eficientes. O desenvolvimento de projetos de mineração de dados requer o conhecimento de estatística, algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas de banco de dados. Usando análises e algoritmos avançados, torna os dados utilizáveis para uma tomada de decisão mais rápida.
Quando a mineração de dados é usada?
A mineração de dados é usada pelas empresas para obter insights inteligíveis dos dados. No entanto, o processo de mineração de dados é extenso, o que requer a combinação de várias etapas. O processo de mineração de dados difere em relação a diferentes casos de uso e empresas, mas este guia de mineração de dados explicará o processo de maneira simples e básica. A resposta para a pergunta comum “quantas etapas existem na mineração de dados” é que o processo inclui as seguintes sete etapas principais:
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Selecionando dados
O primeiro passo no processo de análise de mineração de dados é selecionar o fontes de dados que podem ser usados para minerar e obter informações valiosas.
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Extraindo dados
O próximo passo envolve a coleta de dados e Extração. Um cientista de dados identifica e analisa as fontes de dados e usa transformações para consolidar os dados.
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Transformando dados
Uma vez coletados, os dados de diferentes fontes e formatos devem ser convertido para um formato comum para que seja utilizável.
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Dados de limpeza
Depois que os dados são transformados em um formato comum, eles devem ser limpos para garantir que estejam livres de erros, consistentes e exclusivos. A limpeza de dados envolve a minimização da redundância de dados, manipulação de dados, organização de dados e aplicação de políticas de governança para fazer com que os dados atendam aos padrões de conformidade.
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Armazenando e gerenciando dados
A próxima etapa é armazenar e gerenciar dados em diferentes sistemas de destino de acordo com o tipo de dados. Os dados podem ser transacionais, não operacionais ou metadados.
Os dados transacionais, que incluem operações diárias, são armazenados em um local separado dos dados não operacionais. Os metadados se preocupam com o design lógico do banco de dados e são tratados separadamente. Em seguida, os dados armazenados são disponibilizados para analistas de negócios por meio de um software aplicativo.
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Analisando e minerando dados
Então, depois que os dados forem coletados e carregados em um sistema de destino, uma combinação de inteligência de negócios e algoritmos de mineração de dados são usados para minerar dados. Compreender o negócio torna mais fácil para os cientistas de dados produzir um modelo de mineração de dados para análise de dados. Surge então a pergunta – o que é um modelo de mineração de dados?
Um modelo de mineração de dados é criado aplicando diferentes algoritmos aos dados. Todo algoritmo envolve o processo de identificação de tendências em um conjunto de dados e o uso da saída obtida para definir parâmetros. Esses parâmetros são então usados para realizar análises descritivas, análises diagnósticas, análises prescritivas, gerenciamento de risco ou análises preditivas. O modelo fornecido acima pode ser aplicado a vários exemplos de mineração de dados, como a indústria de investimento financeiro.
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Visualizando Dados
Por último, após obter os resultados do processo de mineração de dados, é necessário garantir que os dados sejam representados visualmente de forma compreensível. As empresas usam a visualização de dados, na forma de gráficos e infográficos, para apresentar os resultados.
Aplicações
A mineração de dados tem aplicações úteis em diferentes setores, como:
- Cuidados de saúde: Ferramentas robustas de mineração de dados podem ser usadas no setor de saúde para reduzir custos, detectar atividades fraudulentas e melhorar os resultados dos pacientes.
- Educação: O uso de ferramentas de mineração de dados em educação pode ajudar em diferentes aspectos da indústria da educação, como identificar como estimular as necessidades de aprendizagem dos alunos, prever como determinados alunos se apresentarão nos exames e tomar decisões operacionais eficientes.
- Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM): As ferramentas de mineração de dados também podem ajudar a analisar a dados do cliente para ajudar uma empresa a adotar estratégias centradas no cliente e construir relacionamentos bem-sucedidos, leais e duradouros com seus clientes ou clientes.
Diretrizes para escolher a melhor ferramenta de mineração de dados
A ferramenta de mineração de dados necessária depende do seu tipo de negócio, do método ou técnica de mineração de dados que você deseja implementar e do tamanho dos dados de amostra. Algumas ferramentas de mineração de dados usam programação visual e aprendizado de máquina para fornecer resultados desejáveis, enquanto outras são de arrastar e soltar. O ideal para o seu negócio é aquele que atende às suas necessidades.
Aqui estão alguns dos recursos que você deve analisar:
Quantidade de dados
As ferramentas de mineração de dados que você seleciona devem ser capazes de lidar com a quantidade de dados que você gerencia diariamente. Se você processa uma grande quantidade de dados transacionais, faz sentido comprar uma ferramenta de mineração de dados de alto desempenho. Se o seu conjunto de dados for pequeno, uma solução de mineração de dados gratuita pode ser uma escolha adequada para atender aos seus requisitos.
Recursos Humanos
O uso de ferramentas de mineração de dados também depende muito dos recursos de que você dispõe. Se você tem especialistas em análise de dados e mineração em sua equipe, pode fazer sentido abandonar completamente a ideia de utilizar ferramentas de mineração de dados. No entanto, se sua equipe carece de conhecimento técnico, é aconselhável investir em uma ferramenta de mineração de dados que pode ajudar a automatizar todo o processo.
Resultados
Quais resultados você precisa de suas atividades de mineração de dados? Deseja prever resultados futuros, detectar anomalias, classificar dados ou rastrear padrões? A ferramenta de mineração de dados que você seleciona também depende dos resultados desejados e do tipo de organização que você é.
Suporte
Escolha uma ferramenta de mineração de dados que ofereça suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e documentação adequada e fácil de seguir.
IU gráfica
Uma ferramenta de mineração de dados que faz cálculos massivos, mas não consegue visualizar os resultados, não é adequada para nenhum negócio. Escolha uma ferramenta de mineração de dados com IU fácil de usar e interface livre de código.
Facilidade de uso e atualização
Escolha uma ferramenta que seja fácil de usar, tenha uma curva de aprendizado curta e ofereça atualizações regulares. Um bom provedor de software de mineração de dados atualiza seu produto regularmente de acordo com as necessidades de negócios em constante mudança.
Suporte para sistemas em nuvem
Dependendo do tamanho da sua organização, é possível que você precise lidar com diferentes origens e destinos de nuvem para extrair e carregar dados. Portanto, certifique-se de que a solução de mineração de dados que você está selecionando oferece suporte para conectividade em nuvem.
Conclusão
Com o Astera ReportMiner, você pode executar todas as tarefas de mineração de dados que são cruciais para suas necessidades de negócios. Sendo uma ferramenta sem código, ReportMiner é extremamente fácil de usar. Você pode usar a IA para criar vários modelos de relatório para extrair dados de relatórios em PDF e outras fontes não estruturadas e automatizar todo o processo de mineração de dados, a solução pode converter os dados extraídos em formato estruturado e armazenar em qualquer local desejado.
Automatizando seu processo de mineração de dados com ReportMiner economiza tempo e recursos humanos cruciais, ao mesmo tempo em que multiplica a eficiência e a produtividade.
