O data mining é um processo de análise de uma grande quantidade de dados em busca de relações sistemáticas, padrões, associações ou quaisquer informações que agreguem valor para empresas ou pesquisas. Para ter uma ideia, enquanto o seu cérebro consegue fazer, em média, 8 comparações simultâneas, o data mining expande essa capacidade para possibilidades infinitas. Você consegue imaginar o que isso é capaz de fazer em um processo de tomada de decisão dentro de uma empresa?

A importância desse recurso vem crescendo nas organizações à medida que o volume de dados disponíveis no mercado aumenta. No entanto, mesmo que a necessidade do data mining seja inegável, apenas conhecer essas técnicas já não é mais o suficiente, afinal, esse é ponto base de em que todas as empresas que realizam mineração de dados partem. É preciso se manter ligado nas tendências da área para o futuro e conhecer as práticas que enriquecerão a informação gerada para sua empresa!

​Por isso, preparamos para você, neste texto, informações sobre a tecnologia que possibilita a aprendizagem de máquina, extração de dados de fontes multimídia (áudio, imagem, vídeo) e mapeamento de perfil! Vamos conferir?

1. Deep learning

Por meio da comunidade de código aberto estimulada por empresas como a IBM e Google já é possível que TIs e cientistas de dados acessem algoritmos em nível mundial em diversas bibliotecas de código aberto. O impacto foi o aumento de valor na geração de dados global, além do acesso a recursos de alto desempenho de corporações, empresas menores e pessoas em geral.

Em uma perspectiva um pouco mais ambiciosa, o instituto de tecnologia de Massachusetts vem desenvolvendo o chamado Deep Learning, que é um modelo de inteligência artificial que simula a interconexão de neurônios humanos, fazendo com que eles computem valores de entrada. Dessa forma, o modelo é capaz de interpretar alguns sentimentos a partir da análise de dados. Incrível, não é?

2. Mapeamento de perfil

O padrão de compra do seu cliente — ou mesmo o seu — também são utilizados pelo data mining e servem para relacionar os dados com outros populacionais, de personalidade, estilo de vida e até mesmo interações em redes sociais. Quaisquer dados coletados por e-mail, monitoramento de navegação na web, pesquisas, SACs e afins são úteis para enriquecer o database.

O resultado são perfis mais detalhados, ideais para impulsionar as ações de marketing. Um exemplo disso é o mapeamento, em redes sociais, dos clientes em potencial para que eles passem a receber ofertas de produtos e serviços com base no seu interesse e necessidade. Soluções como essa, simples e intuitivas, podem tornar a atuação da empresa ainda mais estratégica.

3. Data mining multimídia

A ampliação da capacidade de captação de dados úteis fez crescer a possibilidade de trabalhar informações extraídas de diferentes fontes além de texto, tais como vídeos, áudios ou imagens. Alguns exemplos são:

  • mineração de texto: opiniões ou posts publicados no Facebook ou Twitter;

  • mineração de imagem: processamento de exames médicos com dados de imagem;

  • mineração de áudio: dados de podcasts ou extraídos de vídeos.

A partir disso os dados são submetidos a uma conversão numérica representativa. Assim como quaisquer outros dados, estes podem ser classificados e agrupados de acordo com suas características, estando sujeitos à similaridade e associações.

Essas são apenas 3 das principais tendências em data mining sobre as quais você precisa se manter informado para garantir o melhor desempenho da sua empresa.