Definição de Mineração de Dados (Data Mining)
Em palavras simples, a mineração de dados é definida como um processo usado para extrair dados utilizáveis de um conjunto maior de dados brutos. Isso implica na análise de padrões de dados em grandes lotes usando um ou mais softwares.
A mineração de dados tem aplicações em vários campos, como ciência e pesquisa. Como uma aplicação de mineração de dados, as empresas podem aprender mais sobre seus clientes e desenvolver estratégias mais eficazes relacionadas a várias funções de negócios. E, portanto, alavancar recursos de uma maneira mais otimizada e perspicaz. Afinal, isso ajuda as empresas a estarem mais próximas de seus objetivos e tomarem melhores decisões.
Ou seja, a mineração de dados envolve coleta e armazenamento de dados eficazes, além do processamento de computadores. Para segmentar os dados e avaliar a probabilidade de eventos futuros, a mineração de dados usa algoritmos matemáticos sofisticados. A mineração de dados também é conhecida como descoberta de conhecimento em dados (KDD).
Principais recursos da mineração de dados
- Predições automáticas de padrões com base na análise de tendência e comportamento;
- Previsão baseada em resultados prováveis;
- Criação de informação orientada para a decisão;
- Concentre-se em grandes conjuntos de dados e bancos de dados para análise;
- Clustering baseado em encontrar e documentar visualmente grupos de fatos não conhecidos anteriormente.
O processo de mineração de dados
Para minerar dados é preciso contar com uma certa infraestrutura tecnológica:
- Tamanho do banco de dados:
Para criar um sistema mais poderoso, mais dados são necessários para serem processados e mantidos.
- Complexidade da consulta:
É importante definir a complexidade de cada consulta. Afinal, quanto maior o número de consultas, mais poderoso deve ser o sistema usado.
Usabilidade
- Técnicas de mineração de dados são úteis em muitos projetos de pesquisa, incluindo matemática, cibernética, genética e marketing;
- Com a mineração de dados, um varejista pode gerenciar e usar registros de pontos de vendas de compras de clientes para enviar promoções direcionadas com base no histórico de compras de um indivíduo. Além disso, o varejista também pode desenvolver produtos e promoções para atrair segmentos de clientes específicos. Tudo isso com base em dados demográficos de mineração de comentários ou cartões de garantia.
Mineração de dados e sua relevância para os negócios
Conforme explicado acima, a mineração de dados é um processo de detecção de um padrão relevante no banco de dados. Por exemplo, um padrão pode indicar que os clientes com salários médios anuais baixos têm maior probabilidade de serem inadimplentes em empréstimos. Essas informações podem ajudar o gerente de marketing a elaborar uma estratégia de empréstimo mais eficaz para futuros clientes.
A mineração de dados usa técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina bem estabelecidas para prever o comportamento do cliente. O método mais popular entre eles é a técnica da árvore de decisão. Essa técnica pode ser usada tanto para análise exploratória quanto para modelagem preditiva. Existem vários métodos em torno dessa técnica que podem manipular qualquer forma de dado.
Contudo, no passado, havia um entendimento geral de que a mineração de dados não precisava de um analista estatístico para construir modelos preditivos. Afinal, com a automação do processo menos intervenção humana é requerida. No entanto, percebeu-se posteriormente que o valor que um analista fornece não pode ser totalmente automatizado no mecanismo de decisão. Ou seja, em cada estágio, um analista é necessário para avaliar os resultados do modelo e identificar o melhor para a previsão que melhoraria o ROI.
Ou seja, o processo de mineração de dados não é independente do processo de negócios. Portanto, o impacto da mineração de dados só pode ser sentido quando há um impacto no processo de negócios. Assim, a mineração de dados precisa ter relevância para o processo de negócios subjacente.
E quando o impacto no negócio não vem?
Por que uma organização precisa praticar mineração de dados quando essa não traz impacto para seus negócios? No marketing de produtos, o gerente de marketing deve identificar o segmento da população com maior probabilidade de responder ao seu produto. Entretanto, identificar esses segmentos da população envolve entender a população em geral e implementar a técnica correta para classificá-la.
Da mesma forma, na análise preditiva, existem várias maneiras de interagir com os clientes usando diferentes canais. Estes incluem marketing direto, publicidade impressa, telemarketing, rádio, publicidade televisiva e assim por diante. No entanto, é somente através da mineração de dados que um analista pode concluir qual é o canal ideal para enviar a comunicação para os clientes.
Além da segmentação, a mineração de dados também é usada popularmente para orçamentar os gastos com marketing. Afinal, a alocação do orçamento pode ser otimizada entre os direcionadores da área. A análise é realizada com base nos gastos do ano anterior e seu impacto nas vendas. Portanto, com as informações de gastos para cada driver, como, Print, TV, Radio, Online, etc, pode-se determinar os ROIs de cada um. Ou seja, fica mais fácil identificar o impacto desses canais nas vendas. Com base nessa análise, o gerente de marketing poderia, então, alocar mídia pendente no ano seguinte para alcançar resultados mais eficazes.
Por que a mineração de dados é tão importante?
A mineração de dados tornou-se uma ferramenta imperativa em qualquer processo de negócios. Afinal, a tecnologia melhorou para armazenar grandes volumes de dados, ao contrário de algumas décadas atrás. Antigamente, muitos consideraram o armazenamento de dados como um gasto desnecessário. Contudo, essa situação mudou devido a várias ferramentas de mineração de dados disponíveis no mercado. Inclusive, muitas são capazes de extrair grandes volumes de dados.
Portanto, atualmente, um minerador de dados pode esperar grandes perspectivas de carreira. Isso sem mencionar grandes salários.
Conheça 16 ferramentas para mineração de dados
A mineração de dados serve ao objetivo principal de descobrir padrões entre grandes volumes de dados e transformá-los em informações mais refinadas. Essa técnica utiliza algoritmos específicos, análise estatística, inteligência artificial e sistemas de banco de dados. Afinal, o objetivo é extrair informações de grandes conjuntos de dados e convertê-los em uma estrutura compreensível para uso futuro.
Juntamente com os serviços primários, certos sistemas de mineração de dados fornecem recursos avançados, incluindo processos de armazenamento de dados e KDD (Knowledge Discovery in Databases).
É importante frisar que os sistemas de mineração de dados processam as informações de maneiras diferentes. Ou seja, o processo de tomada de decisão se torna ainda mais difícil. Para auxiliar sua escolha, escolhemos algumas soluções. Confira a seguir uma lista abrangente dos melhores softwares de mineração de dados e aplicativos:Existem inúmeras ferramentas de mineração de dados disponíveis no mercado. Porém, a escolher a melhor não é simples. Afinal, vários fatores precisam ser considerados antes de se fazer um investimento em qualquer solução proprietária.
1) Rapid Miner
Disponibilidade: Código aberto
O Rapid Miner é um dos melhores sistemas de análise preditiva desenvolvidos pela empresa homônima. Está escrito em linguagem de programação JAVA e fornece um ambiente integrado para aprendizado profundo. Isso inclui mineração de texto, aprendizado de máquina e análise preditiva.
Portanto, a ferramenta pode ser usada em uma ampla variedade de aplicativos, incluindo aplicativos de negócios, comerciais, treinamento, educação, pesquisa, desenvolvimento de aplicativos e aprendizado de máquina.
O Rapid Miner oferece servidor tanto na infraestrutura local quanto na infraestrutura de nuvem pública/privada. Ele baseia-se em um modelo cliente-servidor. Além disso, ele vem com estruturas baseadas em modelos que permitem uma entrega rápida com um número reduzido de erros.
O Rapid Miner é constituído por três módulos:
Rapid Miner Studio:
Este módulo é para projeto de fluxo de trabalho, prototipagem, validação, etc.
Rapid Miner Server:
Para operar modelos de dados preditivos criados em estúdio.
Rapid Miner Radoop:
Executa processos diretamente no cluster do Hadoop para simplificar a análise preditiva.
Clique em RapidMiner para visitar o site oficial.
2) Orange
Disponibilidade: Código aberto
A Orange é uma suíte de software perfeita para aprendizado de máquina e mineração de dados. Afinal, ela é um software baseado em componentes que ajuda a melhorar a visualização de dados. Sua linguagem de computação é a Python.
Como é um software baseado em componentes, os componentes da Orange são chamados de “widgets”. Esses widgets variam de visualização e pré-processamento de dados a uma avaliação de algoritmos e modelagem preditiva.
Os widgets oferecem grandes funcionalidades, como:
- Mostrar tabela de dados e permitir selecionar recursos;
- Ler os dados;
- Contar com preditores de treinamento e a habilidade de comparar algoritmos de aprendizado;
- Visualizar elementos de dados etc.
Além disso, a Orange traz uma vibração mais interativa e divertida para as ferramentas analíticas maçantes. Portanto, ela é bastante interessante de operar.
Os dados que chegam à ferramenta são formatados rapidamente de acordo com o padrão desejado. Além disso, podem ser facilmente movidos conforme necessário, simplesmente movendo/invertendo os widgets. Dessa forma, os usuários são bastante fascinados ela facilidade de utilização da Orange. A Orange permite ainda que seus usuários tomem decisões mais inteligentes em pouco tempo. Afinal, ela compara e analisa os dados rapidamente.
Clique em Orange para visitar o site oficial.
3) Weka
Disponibilidade: Software Livre
Também conhecido como Waikato Environment, é um software de aprendizado de máquina desenvolvido na Universidade de Waikato, na Nova Zelândia. Contudo, ele é mais adequado para análise de dados e modelagem preditiva. Afinal, contém algoritmos e ferramentas de visualização que suportam o aprendizado de máquina.
A Weka tem uma interface gráfica que facilita o acesso a todos os seus recursos. Está escrito em linguagem de programação JAVA.
A Weka suporta as principais tarefas de mineração de dados, incluindo mineração de dados, processamento, visualização, regressão, etc. Portanto, a ferramenta trabalha com a suposição de que os dados estão disponíveis na forma de um arquivo simples.
A Weka também pode fornecer acesso a bancos de dados SQL através de conectividade de banco de dados e pode processar ainda mais os dados/resultados retornados pela consulta.
Clique em WEKA para visitar o site oficial.
4) KNIME
Disponibilidade: Código Aberto
O KNIME é a melhor plataforma de integração para análise de dados e relatórios desenvolvida pela KNIME.com AG. Afinal, opera no conceito do pipeline de dados modulares. O KNIME constitui-se de vários componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados integrados.
Ele tem sido amplamente utilizado para pesquisa farmacêutica. Além disso, é excelente para análise de dados de clientes, financeiros e business intelligence.
O KNIME possui outros recursos brilhantes. Por exemplo, a implantação rápida e eficiência de dimensionamento. Portanto, os usuários se familiarizam com o KNIME em um tempo muito menor e torna a análise preditiva acessível a usuários iniciantes. O KNIME utiliza a montagem de nós para pré-processar os dados para análise e visualização.
Clique em KNIME para visitar o site oficial.
5) Sisenso
Disponibilidade: Licenciada
O Sisense é extremamente útil e é o software de BI mais adequado quando se trata de relatórios dentro da organização. Afinal, conta com uma capacidade de manipular e processar dados para organizações em pequena ou grande escala.
Além disso, ele permite combinar dados de várias fontes para criar um repositório comum. Não obstante, refina os dados para gerar relatórios avançados que são compartilhados entre os departamentos para geração de relatórios.
O Sisense foi premiado como melhor software de BI de 2016 e ainda detém uma boa posição. Afinal, ele gera relatórios altamente visuais. Portanto, foi especialmente projetado para usuários não técnicos. Ele também permite facilidades, como arrastar e soltar, bem como widgets.
Diferentes widgets podem ser selecionados para gerar os relatórios em forma de gráficos de pizza, de linhas, de barras, etc. com base no propósito da organização. Os relatórios podem ser mais detalhados clicando na opção de verificar detalhes e dados abrangentes.
Clique em Sisense para visitar o site oficial.
6) SSDT (Ferramentas de Dados do SQL Server)
Disponibilidade: Licenciada
O SSDT é um modelo declarativo universal que expande todas as fases do desenvolvimento do banco de dados no IDE do Visual Studio. O BIDS foi o antigo ambiente desenvolvido pela Microsoft para analisar dados e fornecer soluções de business intelligence. Portanto, os desenvolvedores usam o SSDT transact, um recurso de design de SQL para construir, manter, depurar e refatorar bancos de dados.
Nele, um usuário pode trabalhar diretamente com um banco de dados ou trabalhar diretamente com um banco de dados conectado. Ou seja, ele viabiliza uma instalação local ou externa.
Os usuários podem usar ferramentas de visual studio para desenvolvimento de bancos de dados, como o IntelliSense, ferramentas de navegação de código e suporte a programação via C #, visual basic etc. O SSDT fornece ainda Table Designer para criar novas tabelas e também editá-las em bancos de dados diretos e conectados.
Derivando sua base do BIDS, que não era compatível com o Visual Studio2010, o SSDT BI passou a substituí-lo.https://www.sisense.com/glossary/data-mining-basics
Clique em SSDT para visitar o site oficial.
7) Apache Mahout
Disponibilidade: Código aberto
O Apache Mahout é um projeto desenvolvido pela Apache Foundation que serve ao objetivo principal de criar algoritmos de aprendizado de máquina. Portanto, se concentra principalmente em agrupamento de dados, classificação e filtragem colaborativa.
O Mahout é escrito em JAVA e inclui bibliotecas JAVA para executar operações matemáticas, como álgebra linear e estatística. Ele vem crescendo continuamente conforme os algoritmos implementados no Apache Mahout aumentam. Afinal, os algoritmos do Mahout implementaram um nível acima do Hadoop através de modelos de mapeamento/redução.
O Mahout conta com os seguintes recursos:
- Ambiente de programação extensível;
- Algoritmos pré-fabricados;
- Ambiente de experimentação matemática;
- GPU computa para melhoria de desempenho.
Clique em Mahout para visitar o site oficial.
8) Oracle Data Mining
Disponibilidade: Licença proprietária
Um componente do Oracle Advance Analytics, o software de mineração de dados da Oracle, oferece excelentes algoritmos de mineração de dados para classificação de dados, previsão, regressão e análises especializadas. Estas permitem aos analistas analisar insights, fazer previsões melhores, segmentar clientes, identificar oportunidades de vendas cruzadas e fraudes.
Os algoritmos projetados dentro do ODM aproveitam as potencialidades do banco de dados Oracle. portanto, o recurso de mineração de dados do SQL pode extrair dados de tabelas, visualizações e esquemas de bancos de dados.
A GUI do minerador de dados da Oracle é uma versão estendida do Oracle SQL Developer. Portanto, fornece uma facilidade de “drag & drop” direto de dados dentro do banco de dados para os usuários, viabilizando assim uma melhor visualização.
Clique em Oracle Data Mining para visitar o site oficial.
9) Rattle
Disponibilidade: Código aberto
O Rattle é uma ferramenta de mineração de dados baseada em GUI que usa a linguagem de programação R stats. Ele expõe o poder estatístico de R, fornecendo funcionalidades consideráveis de mineração de dados. Embora o Rattle tenha uma UI extensa e bem desenvolvida, ele possui uma aba de código de log embutido que gera código duplicado para qualquer atividade acontecendo na GUI.
O conjunto de dados gerado pelo Rattle pode ser visualizado e editado. Além disso, fornece a facilidade adicional de revisar o código, usá-lo para vários propósitos e estendê-lo sem restrições.
Clique em Rattle para visitar o site oficial.
10) DataMelt
Disponibilidade: Código aberto
O DataMelt, também conhecido como DMelt, é um ambiente de computação e visualização que fornece uma estrutura interativa para análise e visualização de dados. Portanto, foi projetado principalmente para engenheiros, cientistas e estudantes.
O DMelt é escrito em JAVA e é um utilitário multiplataforma. Portanto, pode ser executado em qualquer sistema operacional compatível com a JVM (Java Virtual Machine).
Ele conta ainda com bibliotecas científicas e matemáticas.
Bibliotecas científicas:
Para desenhar gráficos 2D / 3D.
Bibliotecas matemáticas:
Para gerar números aleatórios, ajuste de curvas, algoritmos, etc.
O DataMelt pode ser usado para análise de grandes volumes de dados, mineração de dados e análise estatística. Dessa forma, é amplamente utilizado na análise de mercados financeiros, ciências naturais e engenharia.
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Clique em DataMelt para visitar o site oficial.
11) IBM Cognos
Disponibilidade: Licença proprietária
O IBM Cognos BI é um conjunto de informações de propriedade da IBM para relatórios e análise de dados, contagem de cartões, etc. Ele consiste em subcomponentes que atendem a requisitos organizacionais específicos Cognos Connection, Query Studio, Studio, Event Studio e Workspace Advance.
Cognos Connection:
Um portal da web para reunir e resumir dados no placar/relatórios.
Query Studio:
Contém consultas para formatar dados e criar diagramas.
Report Studio:
Gera relatórios de gerenciamento.
Analysis Studio:
Para processar grandes volumes de dados, entender e identificar tendências.
Event Studio:
Módulo de notificação para se manter sincronizado com eventos.
Workspace Advanced:
Interface amigável para criar documentos personalizados e fáceis de usar.
Clique em Cognos para visitar o site oficial.
12) IBM SPSS Modeler
Disponibilidade: Licença proprietária
O IBM SPSS é um conjunto de software pertencente à IBM usado para mineração de dados e análise de texto para criar modelos preditivos. Foi originalmente produzido pela SPSS Inc. e posteriormente adquirido pela IBM.
O SPSS Modeler possui uma interface visual que permite aos usuários trabalhar com algoritmos de mineração de dados sem a necessidade de programação. Além disso, ele elimina as complexidades desnecessárias enfrentadas durante as transformações de dados. Dessa forma, facilita o uso de modelos preditivos.
O IBM SPSS vem em duas edições, com base em seus recursos.
Clique em SPSS Modeler para visitar o site oficial.
13) Mineração de dados do SAS
Disponibilidade: Licença proprietária
O Statistical Analysis System (SAS) é um produto do SAS Institute desenvolvido para análise e gerenciamento de dados. O SAS pode minerar dados, alterá-los, gerenciar dados de diferentes origens e realizar análises estatísticas. Além disso, fornece uma interface gráfica para usuários não técnicos.
O minerador de dados SAS permite que os usuários analisem dados em grande escala e recebam informações precisas para tomar decisões oportunas. Portanto, o SAS possui uma arquitetura de processamento de memória distribuída altamente escalável. Ou seja, é bem adequado para mineração de dados, mineração de texto e otimização.
Clique em SAS para visitar o site oficial.
14) Teradata
Disponibilidade: Licenciada
O Teradata é frequentemente chamado de banco de dados Teradata. Trata-se de um data warehouse corporativo que contém ferramentas de gerenciamento de dados e software de mineração de dados. Portanto, pode ser usado para análise de negócios.
Em geral, o Teradata é usado para ter uma visão dos dados da empresa, como vendas, posicionamento do produto, preferências do cliente etc. Ele também pode diferenciar dados “quentes” e “frios”. Ou seja, coloca dados usados com menos frequência em uma seção de armazenamento lento.
O Teradata trabalha na arquitetura ‘share nothing’. Afinal, possui seus nós de servidor com capacidade de memória e processamento próprios.
Clique em Teradata para visitar o site oficial.
15) Board
Disponibilidade: Licença proprietária
Trata-se de um software para Business Intelligence, análise e gerenciamento de desempenho corporativo. É uma das ferramentas mais adequada para empresas que buscam melhorar a tomada de decisões. Afinal, a Board reúne dados de todas as fontes e simplifica-os para gerar relatórios no formato desejado.
A Board tem a interface mais atraente e abrangente entre todos os softwares de BI do setor. Além disso, fornece facilidade para executar análises multidimensionais, controlar fluxos de trabalho e acompanhar o planejamento de desempenho.
Clique em Board para visitar o site oficial
16) Dundas BI
Disponibilidade: Licenciada
Dundas é outro excelente painel de controle, relatórios e ferramenta de análise de dados. Afinal, é bastante confiável com suas integrações rápidas e insights rápidos. Além disso, fornece padrões ilimitados de transformação de dados com tabelas, tabelas e gráficos atraentes.
O Dundas BI oferece ainda um recurso fantástico de acessibilidade de dados em vários dispositivos, com uma proteção de documentos sem lacunas.
Portanto, o Dundas BI coloca os dados em estruturas bem definidas de maneira específica, a fim de facilitar o processamento para o usuário. Constitui-se de métodos relacionais que facilitam a análise multidimensional e se concentra em questões críticas para os negócios. Por gerar relatórios confiáveis, reduz custos e elimina a necessidade de outros softwares adicionais.
Clique em Dundas BI para visitar o site oficial.
Além das 16 ferramentas acima, existem algumas outras ferramentas que merecem ser mencionadas.
Ferramentas adicionais
Intetsoft
O Intetsoft é um painel de análise e ferramenta de relatórios que fornece um desenvolvimento interativo de relatórios/visualizações de dados e gera relatórios perfeitos de pixel.
KEEL
É uma ferramenta JAVA para executar diferentes tarefas de descoberta de dados. É baseado em GUI.
R Data mining
R é um ambiente de software livre para executar computação estatística e gráficos. Portanto, é amplamente utilizado na academia, pesquisa, engenharia e aplicações industriais.
H2O
O H2O é outro excelente software de código aberto para realizar análises de big data. Ele é usado para executar a análise de dados nos dados mantidos em sistemas de aplicativos de computação em nuvem.
Contudo, antes de tomar a decisão final sobre qual ferramenta de mineração de dados deve ser comprada, o usuário deve pesquisar os requisitos de negócios. Ou seja, responder a perguntas como:
“A ferramenta atende ao comportamento do cliente?”
“Ela contribui para aumentar a eficiência?”
“Alinha-se com o sistema de gerenciamento?”
“Trará alguns acréscimos de valor nunca experimentados antes?”
Todas essas perguntas devem ser consideradas antes de uma decisão. Afinal, somente após encontrar respostas adequadas é que o usuário deve realizar sua escolha.
Fontes:
Softwaretestinghelp
Snalyticstraining
