Entenda a diferença entre Data Warehouse e Data Mining

Conforme a tecnologia evolui e novos termos vão surgindo, é comum que os gestores acabem perdidos em um mar de conceitos e algumas confusões acabem ocorrendo. Uma das mais comuns é quando falamos sobre Data Warehouse e Data Mining.

Com o aumento da importância dos dados na criação de estratégias de crescimento e tomadas de decisão, entender do que se trata cada um desses conceitos não é mais uma atribuição apenas do time de TI, mas de todos os colaboradores.

Criamos este post pensando em ajudar você a construir uma visão um pouco mais refinada sobre o assunto e entender como esse mundo da coleta, armazenamento e processamento de dados funciona. Boa leitura!

O papel da análise de dados

Vivemos a economia da informação, um contexto no qual os dados deixaram de ser apenas uma consequência de alguma atividade para representar e ser utilizados como um bem de produção e uma mercadoria.

Nesse contexto, toda atividade gera algum tipo de dado, sendo que eles podem ser explorados de várias formas para encontrar padrões ou extrair conhecimento útil para a empresa. Aproveitar boas oportunidades, tomar melhores decisões, se posicionar diante de desafios e buscar uma maior lucratividade e resultados são apenas alguns dos pontos possíveis.

Por exemplo: sua empresa pode ter uma oportunidade de comprar um grande lote de matéria-prima para o estoque com um bom desconto. Como saber se esses produtos serão absorvidos pela empresa ou podem acabar gerando prejuízo no futuro por não ser utilizados? A resposta é a aplicação da análise de dados.

Essa perícia elimina riscos do negócio, com maus investimentos, orientando o gestor sobre a melhor forma de gerir a empresa, gastar seus recursos e tomar as melhores decisões.

O conceito de Data Warehouse

Um conceito muito conhecido, quando falamos em coleta e armazenamento de dados, é o Data Warehouse. Essa tecnologia pode consolidar informações advindas de diversas fontes (essa é uma das principais diferenças para um banco de dados comum).

Essa ferramenta é capaz de armazenar uma quantidade massiva de informações estruturadas, ou seja, dados com maior precisão e qualidade, permitindo assim que eles possam ser resgatados posteriormente para uma análise.

Existem vários pontos que determinam o funcionamento de um Data Warehouse. Entre eles, podemos destacar os seguintes.

Integrado

Uma das características mais importantes dessa ferramenta é a sua total integração com o ambiente operacional da empresa, uma vez que ela precisa estar adequada a todos os outros softwares utilizados no negócio para realizar coleta e armazenamento da informação.

Além disso, a integração visa padronizar todos os dados das diversas fontes, permitindo uma análise mais precisa e otimizada.

Orientado por assunto

Outra característica muito interessante do Data Warehouse é a orientação por assunto, que permite uma maior organização dos dados, uma vez que o volume é muito grande, além de garantir maior eficiência na análise.

Não volátil

A função do Data Warehouse é preservar a informação para gerar conhecimento. Sendo assim, após a coleta, limpeza e filtro dos dados, eles só podem ser consultados ou excluídos, nunca editados.

Variação temporal

Por último, a coleta constante de dados mantém um histórico em relação aos períodos de tempo, sendo possível realizar pesquisas consistentes baseadas em determinadas épocas e gerando conhecimento acerca de eventos passados.

O conceito de Data Mining

A mineração de dados, ou Data Mining, é um processo de exploração aplicado a grandes volumes de informação, buscando a identificação de padrões, tais quais associações ou sequências, que permitam criar subconjuntos de dados que tragam conhecimento a quem pesquisa.

Esse processo tem como principal objetivo transformar dados em informações que possa ser utilizadas pelas empresas, gerando real valor. Por exemplo, identificar, entre os clientes da empresa, quais adquiriram determinados produtos e, por conta disso, estariam mais propensos a fazer novos negócios.

Outro exemplo seria verificar quais os melhores momentos para a compra de determinada matéria-prima e quais as quantidades ideais, a depender da época e da capacidade de produção.

Por meio da aplicação do Data Mining, o gestor pode não apenas entender melhor como o seu negócio funciona, suas forças e fraquezas, como também se adequar ao comportamento do consumidor, suas preferências e como atendê-lo da melhor forma.

O Data Mining em si, não é uma ferramenta ou tecnologia, mas um processo analítico, utilizando regras de consulta em busca de relacionamentos sistemáticos entre variáveis, contendo três etapas distintas.

Definição do problema

O primeiro passo para qualquer tipo de manipulação de dados é elaborar qual a pergunta a ser respondida, pois ela vai orientar quais conjuntos de informações serão analisadas e quais técnicas deverão ser empregadas para isso.

Alguns exemplos simples podem ser:

Entender qual a persona de seu negócio;
Qual produto comercializado tem maior retorno;
Quais produtos têm maiores chances de serem vendidos em conjunto.

Basicamente, a depender de seu volume de dados, existem milhares de perguntas que podem ser elaboradas.

Construção do modelo

Essa é a principal etapa do processo de Data Mining, pois aqui serão estabelecidas quais técnicas de tratamento serão utilizadas e que poderão se tornar automáticas após a validação, criando relatórios consistentes e periódicos.

A forma como os dados serão tratados e analisados depende diretamente da pergunta formulada na etapa anterior. A aplicação das técnicas pode seguir por um caminho descritivo, onde se entende o que aconteceu, ou preditivo, no qual se projeta possíveis caminhos. Cada uma tem diferentes abordagens.

Validação

Os padrões descobertos durante a construção do modelo de consulta da etapa anterior devem, então, ser inspecionados e avaliados para verificar se a pergunta inicial foi ou não respondida.

A avaliação depende exclusivamente do gestor, que deve identificar se os dados encontrados podem ser úteis e geram valor para a administração do negócio. Caso a resposta seja positiva, a consulta pode ser automatizada e fazer parte dos relatórios da empresa. Caso contrário, volta-se para etapa anterior.

As aplicações dos conceitos de Data Warehouse e Data Mining

Como você pode perceber ao longo deste post, Data Mining e Data Warehouse não são sinônimos ou antônimos, mas sim dois conceitos distintos, ligados a dados, que são complementares.

Afinal, não adianta você acumular toneladas de informações em um Data Warehouse e não criar processos de análise, ao mesmo tempo que é perda de tempo criar uma rotina de Data Mining sem contar com dados de qualidade.

Quando falamos em aplicar esses dois conceitos em conjunto, o céu é o limite e existem várias possibilidades, dependendo de sua área de atuação ou interesses de sua empresa. Como exemplo, podemos citar:

Captação de clientes: identificar perfis de consumidores e quais produtos podem atraí-los com maior facilidade;

Segurança: identificar atividades criminosas e perfis de risco;

Recursos humanos: automatizar a análise de currículos de acordo com as competências dos candidatos;

Supermercados: analisar a melhor forma de alocar produtos para estimular a compra;

Bancos: identificar padrões de gastos dos clientes para melhorar a gestão de relacionamento e venda de produtos complementares.

Data Warehouse e Data Mining são dois conceitos cada vez mais fundamentais para a construção das empresas do futuro, que buscam aumentar seus lucros e diminuir seus custos e riscos por meio da análise de dados.

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