Entenda o que é o Data Mining – Mineração de Dados – e como ele se aplica a realidade de PMEs

A análise de dados não é um privilégio somente das empresas de grande porte com diversos setores e equipes. Pequenas e médias empresas também geram dados rotineiramente por meio de seus processos, e estes, se forem extraídos e analisados, auxiliam no planejamento estratégico e alcance de objetivos.

Muitas pequenas e médias empresas perdem a oportunidade de potencializar seu negócio ao não incluírem a análise de dados em sua gestão. Seja por não entenderem ou acreditarem que possam usufruir da análise de dados, ou acharem que será muito caro ou difícil de gerenciar.

Porém, o que a maioria das PMEs  não sabem, é que já utilizam os dados em sua gestão, mesmo que de forma indireta. Google Analytics, Instagram, Facebook e LinkedIn são exemplos de ferramentas que não exigem um alto investimento e que as PMEs já usam em sua rotina. Até mesmo o e-mail baseado em Nuvem, serviços de análise web e provedores de serviço de e-mail, que auxiliam nas atividades do negócio, entram para a lista.

As PMEs e os Dados

Como dissemos anteriormente, independente do porte e segmento da sua empresa, há uma variedade de dados disponíveis que podem ajudar a entender como anda a saúde do seu negócio. Faturas, registros de estoque, informações sobre o perfil dos clientes, números  de vendas, relatórios de mercado… se essas informações forem aplicadas junto a soluções adequadas, de acordo com as necessidades do negócio, auxiliarão na análise desses dados, e a empresa conseguirá tirar ainda mais proveito desses números que já utilizam em sua gestão sem perceber.

A análise de dados é um dos diferenciais de muitas empresas de sucesso no mercado. E os dados não carregam apenas informações e detalhes dos clientes, eles carregam dados operacionais, financeiros e muito mais. Devido a probabilidade das empresas gerarem bons insights a partir da análise de seus dados, é que a abordagem da Mineração de Dados – Data Mining – é aplicada para realizar a análise das informações.

A Mineração de Dados auxilia no desenvolvimento de bons insights, pois se baseia nos “melhores” dados da sua empresa para isso. 

O que é o Data Mining?

O objetivo do Data Mining, como na atividade de mineração, é separar os dados relevantes dos que não são, o que importa do que não importa.  A mineração dos dados pode ajudar a identificar padrões sobre os pedidos dos clientes, por exemplo. Ou até mesmo sobre a maneira que utilizam os produtos da sua empresa e a partir de respostas dadas em pesquisas de opinião.

Exemplos: 

  • Você pode acompanhar o comportamento dos visitantes de seu site e perceber padrões de comportamento;
  • Descobrir, analisando os acessos e compras diárias nos últimos anos, se um visitante está mais inclinado a comprar em um certo dia da semana do que em outro.

Os usos do Data Mining são muitos. E tanto pequenas como grandes empresas podem aplicá-lo e se beneficiar das informações e insights que são gerados. 

Devido a sua capacidade operacional e porte financeiro, naturalmente as pequenas terão um menor volume e potencial de mineração. Mas isso não significa que empresas de menor porte não necessitam fazer este importante trabalho de minerar, para encontrar dados e informações estratégicas para o seu negócio.

Processo

A aplicação do Data Mining depende da tecnologia, pois são as ferramentas e suportes que processam os dados. A combinação de algoritmos de inteligência artificial e machine learning, por exemplo, irão auxiliar na mineração. 

Basicamente, o processo de mineração de dados se divide em 3 etapas: exploração, construção de um modelo padrão e validação. O propósito é examinar os dados para encontrar oportunidades, problemas e soluções. Devido a alguns algoritmos que categorizam as informações e fazem análises preditivas, essa verificação é possível, apresentando respostas e insights para possíveis problemas da empresa. 

A mineração de dados também cria padrões para análise e encontra resultados similares, isto é, a chamada construção de modelos padrão. Sendo assim, ele descobre, informações relevantes e estratégicas para as tomadas de decisão do negócio.

Data Mining e as PMEs

Para aplicar o Data Mining é necessário fazer alguns investimentos em certas tecnologias, ferramentas e soluções para o desenvolvimento da estratégia. A princípio pode parecer algo complexo e caro, fora da realidade das PMEs, mas sistemas e plataformas de coleta e armazenamento de dados para análise foram aprimorados e simplificados, se tornando mais acessíveis. Além disso, é comum encontrar ferramentas e softwares gratuitos com a opção de relatórios com diferentes métricas e indicadores. 

O Google, por exemplo, disponibiliza ferramentas gratuitas para ajudar na captura e armazenamento dos dados, principalmente relacionados ao serviço de análise de dados para sites e aplicativos. Outras soluções, como o Microsoft Power BI e IBM Watson Analytics possuem versões gratuitas (com restrições de armazenamento) e outras pagas. Há ainda outras com custos baixos como a Qlik, que além disso, visa a alfabetização de dados, treinando a empresa e seus colaboradores para usar a ferramenta.

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O Python é uma linguagem de programação de fácil aprendizagem que por suas particularidades, auxilia na mineração e interpretação dos dados. A linguagem de programação faz com que o trabalho com os dados seja executado de forma mais prática e ágil, pois com poucos comandos é possível executar trabalhos que seriam demorados, se feitos em planilhas, por exemplo.

Por ser uma linguagem de código aberto ela é gratuita e possui uma extensa biblioteca com códigos prontos para serem aplicados nas mais diversas necessidades.  

Aplicando o Data Mining em 3 passos

PASSO 1: Identifique e escolha as fontes de dados

Quais são os dados que podem apresentar a você como está a eficiência dos processos e saúde do negócio? A primeira coisa a se fazer nessa parte, é entender quais são os dados importantes para sua empresa e identificar onde eles estão.

As fontes de dados de sua empresa podem estar dentro dos domínios da empresa ou fora. Ou seja, os seus dados podem estar em planilhas, sistemas específicos, redes sociais, internet ou nuvem, Google Analytics ou Trends… a lista pode ser longa em alguns casos.

PASSO 2: Defina o que você deseja analisar nos dados das suas fontes  

A sua ferramenta ou software de Data Mining precisará receber instruções, para desse modo saber onde procurar padrões. Sendo assim, escolha pontos de dados, que possivelmente tenham algum tipo de relação. Ex.: número de pessoas que estão na sua loja (física ou virtual) em um horário específico.

PASSO 3: Aplicar e testar um modelo que conecte os dados 

Para entender como alguma estratégia, desempenho da equipe e até mesmo algum período sazonal está interferindo de forma positiva ou negativa nos resultados, é preciso relacionar essas informações. Isto é, se a sua empresa vende roupas de banho e deseja saber como a temperatura influencia na procura, pelos próximos 30 dias ela irá registrar a temperatura mais alta e o número de vendas. 

Apenas tendo os dados, não dá para confirmar uma tendência e avaliar como os dados se relacionam. Porém, acompanhar esse números através de um gráfico, por exemplo, possibilitará enxergar melhor o número de vendas, relacionando-o com a temperatura.

Na dúvida sobre como implementar essa captação de dados, realizar a análise e aproveitar os insights, procure a ajuda de profissionais. A EBA! Dados é uma empresa focada em contribuir no trabalho de gestão de pequenas e médias empresas, implementando estratégias baseadas em análise de dados.

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