A relação entre Big Data e Data Mining seria mais ou menos similar à que há entre ouro e a atividade mineradora. Ou seja, enquanto um representa a imensa reserva de informação produzida a todo instante, o outro significa a atividade de explorar e transformar esse material bruto em riqueza.

Por essa analogia, já dá para ter uma ideia do que esses conceitos significam em tempos de transformação digital e Internet das Coisas (IoT) a todo vapor, certo? É a partir da coleta e organização dos dados em grandes volumes que se torna possível aplicá-los em atividades produtivas.

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Como Data Mining e Big Data se relacionam?

Em termos estratégicos, a união entre Big Data e Data Mining resulta em um maior conhecimento dos clientes e redução dos riscos do negócio.

Assim sendo, não se pode conceber um sem que o outro também seja contemplado na hora de colocá-los a serviço de sua empresa em ações de diversos tipos.

Veja, por exemplo, o que a IBM diz sobre a quantidade de dados produzida hoje. Em 2017, a multinacional de tecnologia calculou que foram gerados 2,5¹⁷ de dados diariamente. Desse volume colossal, 90% foi produzido apenas nos últimos dois anos.

Logo, os dados nada mais são do que o resultado de tudo que se faz a partir da internet e dos meios de comunicação online. Sendo assim, o desafio maior não é a sua produção, ou seja, a formação do Big Data não é o mais importante, já que ele surge espontaneamente.

A grande questão que se coloca é o que fazer, sabendo que empresas, órgãos públicos, escolas, redes sociais e uma infinidade de empresas estão a todo instante gerando informação.

Quais as suas diferenças?

Não por acaso, foi criado um outro termo para designar a incrível quantidade de dados subutilizada. Trata-se do Dark Data, que, embora até pareça se referir a alguma atividade ilícita ou oculta, nada mais é do que os dados que não são aproveitados.

Sobre isso, a IBM estima que 88% da informação circulante na Web hoje não seja revertida em dados estruturados. Um gigantesco repositório de conhecimento perdido simplesmente porque as empresas ainda não são capazes de processá-lo.

Dito isso, é importante estabelecer em que critérios Big Data e Data Mining se diferenciam, tendo em vista os objetivos e a natureza de cada um dos termos. Veja na sequência.

Foco

Se considerarmos o foco que pode ser aplicado a ambos os conceitos tecnológicos, perceberemos que Big Data, na verdade, não seria nada sem a Mineração de Dados. Novamente, vale evocar a analogia da mina de ouro.

Quem atribui valor ao metal são as pessoas que o extraem e o processo de transformação que o coloca a serviço de alguma coisa, concorda?

Ou seja, o ouro não seria nada se não fosse retirado de suas reservas e, em seguida, passasse por um processo de transformação. Seu valor é percebido apenas quando faz parte de uma joia, um componente eletrônico ou um condutor de eletricidade.

Sendo assim, dá para dizer que o Big Data, sozinho, seria um mar de informação sem qualquer serventia. É o Data Mining que pode atribuir um foco, um sentido para as informações que produzimos a cada segundo.

Volume de dados

Por outro lado, não haveria razão de ser para a Mineração de Dados se o Big Data não fosse realmente um gigantesco universo de informação a ser explorada.

Nesse aspecto, surge uma das possíveis definições de Data Mining. Trata-se do método de encontrar relações, padrões ou falhas em imensos volumes de dados para antecipar resultados.

Resultados

Com a transformação digital, o que antes era usado apenas como recurso para se comunicar passa a integrar quase todas as coisas. A tecnologia está presente até mesmo nos alimentos.

Em alguns casos, recursos como Radio Frequency Identification (RFID) são utilizados no rastreio de gêneros alimentícios como garantia de procedência. É o Big Data a serviço da transparência e das boas normas de vigilância sanitária.

A consequência da integração da tecnologia a todos os setores produtivos é abrir um amplo leque de possibilidades a serem aproveitadas. Desde que a metodologia de Data Mining seja construída com metas claras, é possível fazer verdadeiros “milagres” — que, de místicos, não têm nada.

Quer um bom exemplo do uso de Big Data e Data Mining para gerar resultados? Veja o caso da UPS, uma das maiores empresas de entrega expressa do mundo.

Com o software Orion, os trajetos dos veículos passaram a ser determinados por um algoritmo capaz de analisar trilhões de possíveis rotas, escolhendo, assim, a mais curta. Isso permitiu que os executivos da empresa descobrissem que o caminho mais rápido e econômico é sempre virando à direita.

Isso porque, nesse sentido, há menos paradas em semáforos, como geralmente acontece ao virar à esquerda. Interessante, não? Portanto, foi a partir da tecnologia aplicada ao Big Data que a multinacional gerou economia de 38 milhões de litros de combustível por ano.

Estilo de análise

Os recursos de extração de dados a partir do Big Data têm mais a ver com a capacidade de um software em juntar dados de diferentes fontes.

Como ele só será efetivo em volumes imensos, é necessário um aparato que dê conta de explorar bancos de dados de origens distintas.

Já a Mineração de Dados precisa ser mais organizada, considerando que a sua montagem depende de objetivos claramente definidos, em especial os de marketing digital.

Por isso, o Data Mining tem um estilo de se organizar que depende diretamente de profissionais e recursos altamente especializados. Seus processos consistem basicamente em:

  • prospecção, processamento e posterior envio de dados para um data warehouse;
  • limpeza e tratamento da informação coletada;
  • garantia de acesso aos dados pelos usuários e profissionais interessados;
  • uso de ferramentas para a análise desses dados;
  • formatação e estruturação da informação para que seja inteligível e útil.

Por fim, vale destacar que as técnicas de Big Data e Data Mining podem ser implementadas nas empresas a fim de garantir o sucesso do negócio. Seja qual for o seu ramo de atuação, tenha certeza de que, com essas poderosas ferramentas, você chega muito mais longe!

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