O uso de Data Mining e Big Data tem se tornado uma das maiores tendências para todos os tamanhos de negócios e de diversas áreas de atuação, como por exemplo, para instituições financeiras, gestão de pessoas, empresas de comunicação, comercialização de serviços online e uma infinidade de setores.
Ou seja, toda e qualquer empresa com um alto volume de dados que se faz necessário cruzamento de informações com qualquer propósito existe a oportunidade de uso destas técnicas para agrupar e categorizar, criar hipóteses, regras de associação e tomar decisões.
Qual a diferença de Data Mining e Big Data?
De forma simplificada a mineração de dados, que é a tradução de data mining ou DM, tem como essência de encontrar formas de organizar dados de volume crescente gerados por usuários em propriedades próprias (sites, apps, dados de negócio etc).
Depois dos dados organizados, existe o processo de seleção dos mais importantes, cruzadas com as relações relevantes onde são utilizados softwares por cientistas de dados e com artifícios que já são utilizados por grandes empresas, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (Machine learning), estatística e data analisys e outros, sendo o objetivo final de reconhecer padrões de comportamento nos dados e que respondem uma pergunta hipotética que se torne um fato.
Mas tudo tem um limite de capacidade certo? E é neste momento que entramos no âmbito do Big data, que é um processo maior do que a “mineração de dados comporta” por sistemas tradicionais. Segundo a definição usada pelo Dicionário IT Gartner
“Big Data é grande volume de informações, alta velocidade e/ou ativos de informações de alta variedade, que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma melhor percepção, tomada de decisões e automação de processos”.
Mas para ir além das definições, segue um resumo simplificado desse fenômeno chamado Big Data em 3 pontos:
1. Dados organizados em ordem de grandeza com centenas de terabytes com agilidade
2. Possibilidade de distribuição do processamento de dados de forma horizontal
3. Classificação de dados distintos, complexos e categorizados de forma personalizada
Onde a inteligência artificial se encaixa nessa categorização de dados?
Agora presumo que você esteja imaginando como é que essas técnicas funcionam e se Big data é algo perceptível no nosso dia a dia. Trago um exemplo que você provavelmente vai se identificar:
Se você tem alguma assinatura de streaming de vídeo, e ao buscar um título de uma série por exemplo, quase que instantaneamente aparece o título que você quer assistir antes de terminar a frase ou tinha pesquisado sobre em algum buscador. Acredite não é magia, é tecnologia.
O Big data atrelado a inteligência artificial é possível antecipar um comportamento prevendo interações complexas. Ou seja, esses dados não se baseiam só na rotina de navegação dos usuários mas também pelos rastros captados de outras ações realizadas na internet.
Como usar essas técnicas a favor do seu negócio?
Como somos bilhões de usuários, a função das técnicas aplicadas pelos cientistas de dados e metodologias o desafio é descobrir quais dados são relevantes e cumprir o papel de entender padrões de comportamento para que o seu negócio realize planejamentos não só baseadas em datas comemorativas/metas de negócio, mas no resultado do comportamento dos seus usuários para tomar decisões baseadas na constante alimentação desses dados e de uma forma muito mais rápida que qualquer pessoa conseguiria realizar manualmente.
Desta forma, os funcionários de empresas que utilizam essas técnicas são utilizados de forma mais efetiva já que as atividades repetitivas e de baixo valor agregado são automatizadas e estes vão ter liberdade para investir seu tempo no que realmente importa.
As possibilidades de ação e efetividade variam de cada necessidade e empresa (além de extremamente personalizáveis) mas é possível nomear alguns exemplos:
- Tomar decisões de redistribuição de mídia em uma determinado mês/dia da semana/horário descobrindo a janela de conversão do primeiro impacto ao momento da efetivação de uma compra.
- Analisar qual é o perfil mais propenso a demissões, em quais setores isso acontece e quais pessoas mais se destacam em produtividade.
- Melhorar o atendimento de uma determinada área, já que é possível identificar os motivos que podem ter levado vários clientes a cortarem contratos com a sua empresa e prever uma curva de tendências de comportamento para outros clientes
- Prever e reconhecer clientes de alto risco de inadimplência ou sinais de fraude em um meio de pagamento por exemplo em um ecommerce.
Mas essas técnicas também funcionam pra pequenas e médias empresas?
Vamos pensar nessa resposta com uma pergunta? As grandes empresas um dia já foram pequenas empresas no passado antes de compor milhões de dados e um dia começaram certo? Então quanto antes começar mais cedo terá resultados certo? Eu sei que você concordou do outro lado da tela :)
Então vou dar um exemplo de organização de dados podem te instigar a conhecer mais sobre:
Em 2017, eu sai do mercado publicitário e resolvi abrir meu próprio negócio. Um foodtruck familiar e com zero experiência na área alimentícia e nenhum contato próximo que tivesse. Depois de muitas enrascadas e eventos furados, eu descobri que eu tinha duas visões que não tinha enxergado quando decidi abrir o foodtruck.
Oportunidade - O meu alcance em novos clientes era alto, já que é um caminhão de comida itinerante. Sempre que eu fosse em um lugar = novos clientes potenciais.
Fraqueza - A minha fidelização de clientes era baixa já que ir em um mesmo local reduzia as minhas vendas apesar de terem gostado dos meus produtos.
Depois de um tempo comecei a além de vender os produtos a fazer um “cadastro” que contemplava nome, telefone e eu anotava onde foi o evento e qual produto a pessoa comprou.
Pronto, eu tinha dados. E coloquei esses dados em prática criando uma lista de transmissão um dia antes de ir em um local que eu já tinha ido antes e depois de um tempo, relembrando no dia do evento e em alguns casos dava um desconto no mesmo produto que a pessoa comprou anteriormente.
Ou seja, todo e qualquer dado e pode ser trabalhado para qualquer fim independente do tamanho. Seja pra fazer uma promoção em um dia especifico ou pra um grupo de pessoas que já te conhecem, ou pra um gênero que precisa saber mais sobre o serviço/produto que você oferece, atingir novas pessoas fazendo uma campanha geolocalizada ou criar um relacionamento com o seu consumidor. Isso é criar uma empresa data driven, orientada e com melhorias realizadas a partir de dados e sem achismos.
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