O que é data mining e como ele pode ajudar nos processos de gestão de negócios e segurança?

Entende-se por mineração de dados ou data mining, a técnica oriunda da inteligência artificial que visa a descoberta de conhecimento em volumes massivos de dados. O método possibilita a obtenção de vantagens estratégicas por meio da identificação de padrões implícitos em dados. Aliás, é parte de um processo mais abrangente denominado Knowledge Discovery in Databases (KDD), ou simplesmente: "Descoberta de conhecimento em bases de dados", onde se intenta a detecção de insights inesperados que não poderiam ser achados através de pesquisas comuns.

Em outras palavras, se aplica à situações onde exista um grande volume de dados passíveis de fornecer informações significativas ao usuário, apontando tendências e padrões até então desconhecidos e fundamentais à tomada de decisão, sendo de suma importância, por exemplo, na área de vendas, pois possibilita a análise detalhada do comportamento dos consumidores. A título de ilustração, imagine uma loja que concentra o registro dos produtos adquiridos pelos clientes em um único banco de dados, certamente o exame detalhado dessa enorme quantidade de informações permitiria a descoberta de insights valiosos para a criação de estratégias comerciais.

Não obstante, os benefícios da mineração de dados não se resumem aos negócios, pois órgão policiais e agências de segurança, tanto públicas quanto privadas, possuem inúmeros datasets criminais impossíveis de serem examinados manualmente sem que sejam perdidas relações complexas cruciais. Nesse sentido, previsões precisas, especialmente em tempo real, podem ajudar na redução dos indicadores criminais por meio da descoberta de padrões subjacentes nos registros da entidade, possibilitando a supressão imediata de práticas delituosas. Ademais, podemos contar também com dados públicos de segurança disponibilizados pelo Estado.

Mas como a mineração de dados funciona na prática? De maneira geral, podemos classificar as técnicas em sete categorias, sendo elas: predição, associação, identificação, classificação, agrupamento (clustering), otimização e sequenciamento. Por conseguinte, para não se estender muito na descrição, podemos exemplificar a predição e o sequenciamento, voltadas respectivamente à estimativa de valores futuros com base em padrões atuais e a identificação de um padrão de eventos que ocorrem ao longo de um período visando extrair informações, como desvios de tendências ou processos geradores de determinadas circunstâncias.

Por fim, não há uma solução mágica dentro da caixa de ferramentas do data mining que se aplique a todas as situações, sendo que algumas se adaptam melhor do que outras a depender do contexto analisado. A técnica de classificação, por exemplo, se aplica melhor à atividade de segurança e contrainteligência no que tange a classificação de riscos (baixo, médio, alto), enquanto o sequenciamento, é bastante utilizado também para a análise do comportamento do consumidor, cabendo ao decisor ou mesmo analista de Inteligência, identificar o que melhor atende às suas necessidades dentro do escopo do seu trabalho.

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