O uso de Big Data já é uma das maiores tendências para os bancos e instituições financeiras, com diversos benefícios para os negócios e o Data Mining é uma das formas de extração de informação que podem ser usadas para tratar o Big Data.
Essa tecnologia já é vista como um grande diferencial competitivo por empresas de diversos segmentos. Isso porque, segundo estudo feito pelo Gartner, o volume de dados e informações vem crescendo exponencialmente com os anos, assim como sua importância para os negócios.
Quer saber mais o Data Mining, suas aplicações e relação com Big Data? Acompanhe neste post!
Neste artigo falaremos sobre:
- O que é e como funciona o Data Mining
- Qual é a relação do Data Mining com o Big Data?
- Data Mining nas empresas
- Como Big Data e Data Mining contribuem para o mercado financeiro?
- Outras Aplicações do Data Mining
- Qual a relação do Data Mining com a tomada de decisões?
- Por que investir em Data Mining?
- Mining da Simply
O que é e como funciona o Data Mining
O Data Mining (ou mineração de dados) é uma das formas que a computação encontrou de lidar com o volume crescente de dados que têm sido gerados pelos usuários. É um processo que busca organizar os dados, achar aqueles que são mais importantes e, a partir disso, traçar relações relevantes entre eles e reconhecer padrões de comportamento.
Para isso, são usados softwares que trabalham em conjunto com cientistas da informação e profissionais de gestão. Esses programas usam alguns artifícios, como inteligência artificial, estatística e aprendizado de máquina (em inglês: Machine Learning), para analisar os dados brutos e produzir informações que podem ser usadas para conhecer melhor os clientes e gerar novos indicadores para a empresa.
Como funciona?
Na prática, podemos usar a seguinte situação para exemplificar o uso do Data Mining: uma empresa da área financeira que tenha como objetivo criar um modelo de classificação que liste os clientes que fazem os pagamentos em dia, os que pagam com atraso e aqueles que não pagam.
O modelo do projeto tem como base o histórico desses consumidores e um período pré-determinado para análise. Logo, temos aqui padrões de comportamento que se repetem entre vários clientes — cada um deles se encaixando dentro de um dos 3 grupos mencionados.
Utilizar o Data Mining nesse projeto é fundamental para criar um modelo eficiente e capaz de apresentar os dados com mais clareza, facilitando, assim, a tomada de decisão e criação de novas estratégias a partir dos apontamentos feitos.
A capacidade de previsão é outro benefício do Data Mining que pode ser visto na prática, especialmente em empresas que precisam lidar com modelos de predição, como no caso de ações, cotações, vendas e demais produtos que apresentam índices variáveis.
Em relação à segurança, outro mecanismo muito importante do Data Mining hoje em dia, especialmente com o grande número de transações online que ocorrem, é sua utilização para ajudar na detecção de fraudes no cartão de crédito, por exemplo. No entanto, como ele pode fazer isso? Baseando-se no comportamento prévio do cliente, já que o perfil de compra dele se reflete no histórico do cartão, apresentando uma certa regularidade.
Por esse motivo, qualquer mudança brusca nessa curva já chama a atenção. Com isso, potencializa-se em grande escala a detecção de fraudes, trazendo, assim, mais segurança para todas as partes envolvidas.
Qual é a relação com o Big Data?
Geralmente, a mineração de dados é feita com amostragens menores, o que limita a quantidade de resultados que ela pode oferecer. Já a análise de Big Data é um processo similar ao que é feito no Data Mining, mas em uma escala maior com relação à quantidade e ao tipo de dado.
A mineração é mais usada com dados mais estruturados, como planilhas, bancos de dados relacionais e dimensionais. Já o Big Data trabalha com dados mais complexos e não estruturados, que também devem estar registrados em um banco de dados.
Como as escalas e os tipos de dados são diferentes, os períodos de análise e os resultados também se diferem. Enquanto o Data Mining se refere a um processo mais pontual, que gera relatórios, apontando para questões específicas, o Big Data é uma análise feita de forma contínua por períodos maiores.
Por esse motivo, o Big Data pode ser usado para fazer previsões e indicar caminhos para mudanças estratégicas na forma de gestão.
Data Mining nas empresas
O Data Mining é visto atualmente como um grande diferencial competitivo por muitas empresas. Isso porque, segundo estudo feito pelo Gartner, o volume de dados e informações vem crescendo exponencialmente com os anos, assim como sua importância para os negócios.
Tanto que, em até 5 anos, os dados passarão a ser considerados como parte do patrimônio corporativo. Desse modo, não é de se espantar que os investimentos nessa tecnologia vêm aumentando gradativamente nos últimos anos.
Empresas como o Google e a Netflix, por exemplo, fizeram uso estratégico da mineração de dados para conquistar seu espaço no mercado.
Além disso, de acordo com pesquisa feita pela consultoria IDG, 92% dos gestores e executivos projetam ampliar seus investimentos em mineração de dados.
Como Big Data e Data Mining contribuem para o mercado financeiro?
Maior conhecimento de seus clientes
O primeiro benefício de usar essas ferramentas de análise de dados é aumentar o conhecimento da empresa sobre seus clientes. O reconhecimento de padrões e a criação de relações entre os dados podem ajudar a ver informações sobre os consumidores que não haviam sido levadas em conta previamente.
Isso pode ser usado, principalmente, para melhorar o atendimento, já que é possível identificar melhor os motivos que podem ter levado vários clientes ao abandono da empresa por meio do cruzamento de dados. Também é viável identificar consumidores que seguem o mesmo padrão de comportamento e abordá-los antes da tomada de decisão.
Conhecer melhor o cliente e entender os padrões de comportamento pode, efetivamente, melhorar a sua experiência com a empresa. A análise de dados de forma estratégica pode prever comportamentos e, até mesmo, eliminar os motivos de insatisfação dos clientes.
Diminuição de riscos
O segundo motivo pelo qual as organizações do mercado financeiro têm adotado o Big Data é a possibilidade de reconhecer quais são os clientes de alto risco. Por meio do reconhecimento de padrões de comportamento, as empresas conseguem determinar, com mais precisão, os sinais de uma fraude ou de um cliente que pode ser um mau pagador.
Outras Aplicações do Data Mining
A versatilidade na aplicação do data mining é um dos fatores que chama atenção nessa tecnologia. Isso porque os bancos e outras empresas podem usá-la para melhoria em diferentes pontos.
Por exemplo, as empresas de telecomunicação e multimídia já usam o data mining para prever comportamentos e garantir campanhas mais segmentadas e relevantes.
Nos bancos, a mineração de dados pode ser aplicada para compreender de forma precisa os riscos que o mercado oferece. Além disso, pode-se aplicar o data mining:
- Para consultar dados em sites públicos e automatizar consultas que normalmente são realizadas manualmente. Podendo ser aplicado nos processos de onboarding de clientes, cadastros em geral, análise de empréstimo consignado e consultas de background check;
- Em sistemas inteligentes antifraude com o objetivo de analisar transações, padrões de compras, movimentações com cartões e dados financeiros dos clientes;
- Na identificação de preferências e hábitos de uso dos serviços na internet para melhorar campanhas de marketing, analisar a performance dos canais de vendas ou ainda administrar melhor as obrigações regulatórias;
- Para qualificação creditícia de novos clientes ou clientes antigos, ou na avaliação de opções de financiamento.
Esta ferramenta é útil ainda na identificação de oportunidades de vendas cruzadas (cross-selling) e problemas em potencial com seus clientes, tornando desse modo sua experiência com a marca ainda mais satisfatória.
Aliando o data mining com soluções e esforços no setor de atendimento ao cliente, é possível ainda ampliar os lucros das empresas, gerando faturamentos anuas expressivos para as organizações.
Qual a relação do Data Mining com a tomada de decisões?
Podemos pegar os mesmos exemplos citados no tópico de “como funciona” para mostrar o impacto que o Data Mining tem na tomada de decisões.
No caso da empresa financeira que usou o Data Mining para criar um modelo de análise da adimplência e inadimplência dos clientes, ela consegue, com essa ferramenta, um maior embasamento para criar critérios mais precisos na hora de aceitar ou não novas solicitações de um determinado cliente ou, até mesmo, de novos.
Quando há muita inadimplência, por exemplo, a empresa precisa elaborar uma estratégia de defesa para garantir a segurança das suas operações.
Em termos de previsão, o apontamento do Data Mining ajuda a criar processos melhores. Quando se prevê vender um número X de produtos financeiros por mês, é preciso encontrar os melhores meios para chegar lá e ver se essa previsibilidade se confirma na prática.
Não se confirmando, é preciso fazer uma análise do que está errado e realizar uma nova previsão, que pode ser tanto mais conservadora, a fim de atender um índice mais próximo à realidade do mercado, quanto ousada, para recuperar os resultados anteriores.
Se pegarmos o conceito da segurança, vemos que o Data Mining pode ter um papel essencial na detecção de fraudes, contribuindo, assim, para a elaboração de um plano de segurança mais sólido e trazendo os elementos necessários para que isso seja posto em prática.
Por que investir em Data Mining?
O data mining é uma ferramenta que oferece muitas oportunidades para as empresas através da análise de dados.
Além de insights valiosos que ajudam as companhias a se tornarem mais competitivas e avançadas no mercado, essa tecnologia também é importante porque usando esta ferramenta para minerar os dados, é possível personalizar as ofertas de mercado e com isso elevar as taxas de conversões da empresa. Mas não é só isso!
Esta solução ajuda as corporações a identificar padrões e, com isso, permite a elas criar soluções cada vez mais atrativas. Seja otimizando produtos e serviços antigos ou mesmo lançando novidades no mercado.
Além disso, com ele sua empresa passa a direcionar melhor suas ações, tendo como base modelos estatísticos que lhe permite atingir apenas o público com mais chances de conversão. Dessa forma, além de tornar as estratégias mais assertivas e eficientes, também reduz custos e investimentos.
Sendo assim, fica claro quantas oportunidades sua empresa pode aproveitar investindo em data mining. Mas, para que isso aconteça na prática é preciso contar com o apoio de especialistas no assunto.
Mining da Simply
Analisar um grande volume de dados e extrair deles o máximo de potencial para sua empresa não precisa ser um desafio. Para simplificar esse processo, a Simply oferece ao mercado o Mining, solução para mineração de dados de forma automatizada.
Por exemplo, o background check permite a verificação automática de dados de clientes e empresas, criação de score de risco, checagem de possíveis fraudes entre outras tarefas.
Além disso, o Mining automatiza operações de empréstimos e consignados, consultas em fontes públicas e outras ações levando mais produtividade e eficiência para o seu negócio.
A Simply conta ainda com outras soluções completas para dar o suporte necessário a empresas em sua jornada de transformação digital. Entre em contato conosco e saiba mais!
Aprender tudo sobre o Data Mining é ter em mãos um conhecimento que pode ser usado como vantagem competitiva. Por isso, é válido buscar mais conteúdos do tipo para agregar informações ainda mais valiosas.
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