{"id":11371,"date":"2015-07-02T16:40:00","date_gmt":"2015-07-02T19:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/negocio-mais-competitivo-com-data-science-data-mining\/"},"modified":"2015-07-02T16:40:00","modified_gmt":"2015-07-02T19:40:00","slug":"negocio-mais-competitivo-com-data-science-data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/negocio-mais-competitivo-com-data-science-data-mining\/","title":{"rendered":"Seu neg\u00f3cio mais competitivo com Data Science e Data Mining"},"content":{"rendered":"

Por isso a import\u00e2ncia cada vez maior do Data Mining e do Data Science<\/a>.<\/p>\n

Por que Data Science?<\/strong><\/p>\n

O Data Science utiliza ferramentas de Data Mining nos dados e revoluciona o processo de tomada de decis\u00f5es em um neg\u00f3cio. Ent\u00e3o por que usar o Data Science?<\/p>\n

    \n
  1. Um estudo da Sloan School of Management mostrou que h\u00e1 evid\u00eancias concretas do retorno do investimento com o Data Science nas empresas. Aquelas que adotam processos decis\u00f3rios baseados em m\u00e9todos anal\u00edticos obtiveram ganhos de produtividade entre 5 e 6%.<\/li>\n
  2. Devido a redu\u00e7\u00e3o gradual do custo de armazenamento, com op\u00e7\u00f5es como a nuvem (cloud), \u00e9 crescente o volume de dados armazenados sem nenhum valor ao neg\u00f3cio.<\/li>\n
  3. A converg\u00eancia entre os ambientes operacionais e anal\u00edticos nas empresas modifica a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios e a velocidade das tomadas de decis\u00e3o.<\/li>\n
  4. H\u00e1 tipos de dados considerados n\u00e3o amig\u00e1veis aos processos anal\u00edticos tradicionais, como os dados textuais, imagens e \u00e1udios obtidos das redes sociais.<\/li>\n
  5. O Data Mining \u00e9 capaz de revelar o conhecimento impl\u00edcito nos bancos de dados de uma organiza\u00e7\u00e3o, podendo fazer uma an\u00e1lise antecipada e prever tend\u00eancias ou comportamentos, permitindo aos gestores a tomada de decis\u00f5es baseada em fatos.<\/li>\n<\/ol>\n

    E o que \u00e9 o Data Mining? <\/strong><\/p>\n

    Data Mining significa, literalmente, Minera\u00e7\u00e3o de Dados, e faz parte do Data Science.O Data Mining \u00e9 o uso de ferramentas computacionais, usualmente baseadas em matem\u00e1tica ou estat\u00edstica, para a extra\u00e7\u00e3o de conhecimento a partir de dados de uma empresa.<\/p>\n

    Muitos Data Scientists j\u00e1 saem criando algoritmos e c\u00f3digos, e ent\u00e3o descobrem que aquilo n\u00e3o era exatamente o desejado pelo cliente, seja ele interno ou externo. Para isso h\u00e1 o CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), um modelo de processo para uma vis\u00e3o hol\u00edstica do ciclo de vida do projeto.<\/p>\n

    A Metodologia CRISP-DM re\u00fane as melhores pr\u00e1ticas para que essas ferramentas de Data Mining sejam usadas da forma mais produtiva poss\u00edvel. CRISP-DM pode ser aplicado ao analisar dados comerciais, financeiros, de recursos humanos, produ\u00e7\u00e3o industrial, servi\u00e7os prestados e outros. Confira como funcionam as 6 etapas:<\/p>\n

    Processo de Consultoria em Data Science com CRISP-DM<\/strong><\/h3>\n

    42% das empresas que fazem Data Mining utilizam o CRISP-DM para minerar bem seus dados. Veja abaixo o resumo desse processo:<\/p>\n

    \"CRISP\"<\/a><\/p>\n

    Passo 1: Entendendo as Necessidades do Neg\u00f3cio<\/strong><\/h4>\n

    Evidentemente \u00e9 fundamental que haja conhecimento do problema a ser resolvido no neg\u00f3cio, embora esse problema possa mudar ao longo do processo.<\/p>\n

    Isso pode at\u00e9 parecer \u00f3bvio mas, em muitos casos, essa demanda vem de uma forma amb\u00edgua. Essa \u00e9 a fase de an\u00e1lise criativa, onde o aspecto humano \u00e9 fundamental para um bom entendimento do problema real a ser resolvido.<\/p>\n

    Passo 2: Compreendendo os dados da Empresa<\/strong><\/h4>\n

    Os dados dispon\u00edveis s\u00e3o o material bruto sobre o qual a solu\u00e7\u00e3o ser\u00e1 constru\u00edda.<\/p>\n

    Muitas vezes nem a empresa sabe o potencial dos seus dados. Esse olhar \u00e9 para identificar qualidades e limita\u00e7\u00f5es dos dados dispon\u00edveis, verificando at\u00e9 mesmo se os dados s\u00e3o suficientes para miner\u00e1-los.<\/p>\n

    Nesse caso, pode-se avaliar se h\u00e1 outras fontes de dados dispon\u00edveis e se \u00e9 poss\u00edvel adquiri-las.<\/p>\n

    Passo 3: Prepara\u00e7\u00e3o dos Dados<\/strong><\/h4>\n

    Muitas empresas subestimam o esfor\u00e7o necess\u00e1rio nessa fase de prepara\u00e7\u00e3o dos dados para que eles estejam perfeitamente adequados \u00e0 minera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    As ferramentas anal\u00edticas usualmente exigem que os dados estejam em formatos espec\u00edficos e a convers\u00e3o dos dados \u00e9 uma das tarefas mais comuns durante a prepara\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

    Os dados tamb\u00e9m precisam, muitas vezes, ser limpos e enriquecidos com outras fontes de dados para que possam ser analisados corretamente.<\/p>\n

    Passo 4: Modelagem<\/strong><\/h4>\n

    Um modelo \u00e9 uma tentativa de entender ou representar a realidade sob uma determinada \u00f3tica, usualmente de car\u00e1ter t\u00e9cnico ou cient\u00edfico. \u00c9 uma constru\u00e7\u00e3o artificial, onde os detalhes n\u00e3o relevantes s\u00e3o removidos ou abstra\u00eddos.<\/p>\n

    A fase de modelagem \u00e9 onde as t\u00e9cnicas de Data Mining s\u00e3o aplicadas efetivamente aos dados. \u00c9 fundamental que toda a equipe tenha um bom conhecimento, incluindo os tipos de t\u00e9cnicas e ferramentas dispon\u00edveis.<\/p>\n

    \u00c9 comum retornar \u00e0 prepara\u00e7\u00e3o dos dados durante essa fase.<\/p>\n

    Passo 5: Avalia\u00e7\u00e3o <\/strong><\/h4>\n

    A fase de avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 para analisar os resultados obtidos, verificar se s\u00e3o v\u00e1lidos e confi\u00e1veis e decidir se h\u00e1 justificativa para a realiza\u00e7\u00e3o de novos investimentos.<\/p>\n

    \u00c9 fundamental que haja confian\u00e7a de que os modelos e padr\u00f5es extra\u00eddos dos dados representam situa\u00e7\u00f5es corriqueiras do neg\u00f3cio e n\u00e3o sejam anomalias ou idiossincrasias. No final das contas, o principal objetivo da fase de an\u00e1lise \u00e9 garantir que os modelos gerados atendam aos objetivos de neg\u00f3cio inicialmente acertados.<\/p>\n

    Passo 6: Desenvolvimento<\/strong>
    \n<\/strong><\/strong><\/h4>\n

    O conhecimento adquirido atrav\u00e9s da modelagem \u00e9 organizado e apresentado de uma forma que o cliente possa aplicar.<\/p>\n

    Os resultados poss\u00edveis s\u00e3o novas aplica\u00e7\u00f5es, mudan\u00e7as nos processos da empresa ou at\u00e9 mesmo lan\u00e7amento de novos produtos.<\/p>\n

    \"\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A velocidade da coleta de informa\u00e7\u00f5es nas empresas \u00e9 muito maior do que o seu processamento ou an\u00e1lise. Muitas vezes as organiza\u00e7\u00f5es, por possu\u00edrem dados, t\u00eam a sensa\u00e7\u00e3o de que est\u00e3o bem informadas, por\u00e9m esses bytes de nada servem se n\u00e3o forem analisados de forma correta e em tempo h\u00e1bil.","protected":false},"author":6,"featured_media":11372,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1657],"tags":[],"class_list":["post-11371","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nSeu neg\u00f3cio mais competitivo com Data Science e Data Mining<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entenda neste post porque usar o Data Science e como utilizar ferramentas de Data Mining para revolucionar o processo de tomada de decis\u00f5es em um neg\u00f3cio.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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