Os dados são definitivamente inestimáveis, hoje são provavelmente os maiores ativos que as empresas podem ter. No entanto, o processo de obtenção de valor a partir dos dados coletados não é um processo simples ou barato.

Data Mining é o processo de descobrir padrões entre grandes conjuntos de dados para transformá-los em informações eficazes. Esta técnica baseia-se na utilização de Algoritmos específicos, Análise Estatística, Inteligência Artificial e Sistemas de Bases de Dados para extrair informação de grandes conjuntos de dados e convertê-los em informação valiosa.

Crescimento exponencial

Com o aumento dos volumes de dados e as empresas que necessitam de informações úteis para tomar melhores decisões de negócios e formular estratégias concisas, o mercado de ferramentas de mineração de dados está crescendo rapidamente.

Estas ferramentas estão remodelando a paisagem, permitindo a Transformação Digital em indústrias como bancos, manufatura, serviços profissionais, governo ou processos de negócios.

Devido ao seu grande potencial, espera-se que o mercado de ferramentas de mineração de dados alcance US$ 1,039 bilhão até 2023, com uma taxa de crescimento anual composta de 11,9%.

 

A tendência crescente de BYOD em múltiplas organizações e o crescimento de dispositivos e aplicações móveis, também impactou diretamente em um aumento maciço na quantidade de dados gerados, o que por sua vez levou a um aumento na demanda por ferramentas de data mining.

Além disso, a rápida demanda por ferramentas de data mining por organizações de TI e e-commerce para resolver problemas com agilidade, a fim de proporcionar um maior nível de satisfação a um custo reduzido, é um dos fatores importantes que impulsionam o crescimento deste mercado.

Características fundamentais das ferramentas de Data Mining

Para tirar partido dos grandes volumes de dados, as empresas devem ter estratégias. E é exactamente aí que entram as ferramentas de análise de dados. Como discutido acima, eles ajudam as empresas a identificar tendências, apontar padrões e ganhar ideias valiosas que os tomadores de decisão podem usar no futuro para guiar a marca por um determinado caminho.

 

É importante destacar as principais características que qualquer ferramenta de análise de dados deve conter.

  • Capacidades analíticas: Diferentes ferramentas de análise de Big Data vêm com diferentes tipos de capacidades analíticas, tais como Predictive Mining, Neural Networks, Time Series, etc.
  • Integração: por vezes, as empresas necessitam de linguagens de programação adicionais e ferramentas estatísticas para realizar diferentes formas de análise personalizada. Portanto, as ferramentas de análise de Big Data devem ser equipadas com ele.
  • Escalabilidade: os dados nem sempre serão os mesmos e crescerão à medida que um negócio cresce. Com o recurso de escalabilidade das ferramentas de análise de dados, é sempre fácil escalar assim que a empresa captura novas informações.
  • Controle de Versão: A maioria das ferramentas de análise de Big Data estão envolvidas no ajuste de parâmetros dos modelos de análise de dados. O controle de versão ajuda a melhorar os recursos para rastrear possíveis alterações.
  • Gestão de Identidade: A gestão de identidade é uma característica necessária para todas as ferramentas eficazes de análise de Big Data. Eles devem ser capazes de acessar todos os sistemas e todas as informações relacionadas que possam estar associadas ao Software, Hardware ou qualquer outro dispositivo individual.
  • Características de Segurança: A segurança dos dados deve ser fundamental para qualquer negócio bem sucedido. Os instrumentos de análise de dados utilizados devem incluir elementos de segurança para proteger os dados recolhidos. Além disso, a criptografia de dados é uma característica essencial que as ferramentas de análise de Big Data devem oferecer.
  • Visualização: Este recurso das ferramentas de análise do Big Data permite que os profissionais exibam os dados em um formato gráfico, tornando-os mais utilizáveis.
  • Colaboração: Embora a análise possa, por vezes, ser um exercício solitário, ela envolve frequentemente a colaboração e, portanto, esta característica é necessária.

Da análise de dados à compreensão total

A importância dos dados para as empresas melhorarem as suas capacidades tem sido repetidamente destacada, no entanto, as ferramentas de Data Mining nem sempre fornecem informações 100% compreensíveis para os gestores das empresas.

Isto é quando outra filial da tecnologia de Dados Grandes entra na cena, especificamente aquele conhecido como Visualização de Dados. Atualmente, quando as equipes de dados apresentam descobertas que diferem da intuição dos executivos, 90% delas pedem mais dados em vez de confiar nos dados que acabam de receber.

 

A transparência e a boa comunicação são fundamentais para qualquer decisão de negócio, e a visualização dos dados permite aos decisores extrair informações de todas elas, em vez de receber apenas uma simplificação.

Este é um mercado em expansão, que, juntamente com a análise prévia, tem crescido de forma constante nos últimos anos. De acordo com os relatórios mais recentes, o mercado de visualização de dados terá seu expoente máximo até 2026, gerando mais de 6.400 milhões de dólares globalmente.

Especificamente, este boom será experimentado mais intensamente na América do Norte, embora a Europa não será deixada para trás e também será um mercado lucrativo para visualização de dados e mineração.

Os painéis de controle

Um passo além da simples visualização de dados, capturados em um gráfico ou infográfico, estão os painéis de controle. Os painéis de controle levam a visualização para o próximo nível, criando um contexto em torno de uma única imagem (e minimizando parte do potencial de visualização acidental).

Os painéis são excelentes elementos para coletar visualizações relacionadas que permitem uma compreensão mais completa (desde que os gráficos sejam atualizados frequentemente). No entanto, os painéis de controle podem rapidamente se tornar confusos e confusos, por isso é importante avaliar quais visualizações serão realmente úteis para gerar entendimento.

A principal diferença entre visualização básica de dados e dashboards gira em torno da frequência com que os dados são atualizados. Enquanto as visualizações de dados são geradas apenas a partir dos dados, os dashboards são atualizados periodicamente de acordo com as alterações no conjunto de dados. Além disso, os painéis permitem comparações mais fáceis entre modelos controlados por bancos de dados de tamanhos e tipos muito diferentes.

Os painéis têm o benefício adicional de ajudar os membros da equipe de dados a colaborar, e os usuários orientados a negócios jogam com dados e gráficos de filtro para ajudar a ampliar seu entendimento.

Conclusões

É importante compreender que os grandes dados não têm qualquer utilidade sem uma análise prévia da informação capturada, que é responsável por dar sentido aos dados. Para isso, as ferramentas de Data Mining oferecem diferentes capacidades concebidas para proporcionar o maior valor possível às diferentes empresas.

Dada a complexidade dos dados, recomenda-se que essas ferramentas de análise de dados sejam acompanhadas de uma visualização eficiente e clara da informação, que pode até mesmo ser refletida em painéis de controle, através dos quais os tomadores de decisão podem visualizar esses dados em um contexto familiar e interpretá-los de forma mais correta.