Big Data Dicas

Como fazer boas perguntas para os seus dados?

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Cada vez mais empresas têm acesso às ferramentas que coletam Big Data. Mas se todos podem conseguir esses dados, como se diferenciar no mercado?

A resposta é simples: sabendo extrair bons insights dessas gigantescas bases de dados e usando-as de forma valiosa.

Data mining, ou mineração de dados, é o processo que permite descobrir dados relevantes para obter conhecimento sobre público, processo, negócio etc. No entanto, para que esse garimpo traga o resultado esperado, é preciso fazer perguntas – ou melhor, é preciso fazer as perguntas certas.

Como defende Andreas Weigend, ex-cientista chefe da Amazon e professor da Universidade de Stanford, “big data é inútil sem boas perguntas”.

Se o conhecimento é fundamental para estabelecer uma vantagem mercadológica, então como se deve tirar proveito de todo o patrimônio digital que vem sendo acumulado? Como fazer os questionamentos certos? Aqui vão quatro dicas para fazer boas perguntas para os dados:

1. Agrupe

Identifique um conjunto de dados, formando subconjuntos ou “clusters” que tenham propriedades ou características em comum. A partir daí, vale questionar: como esses grupos se relacionam entre si?

Por exemplo, em um supermercado, os clientes podem ser divididos de acordo com a região da cidade onde moram. A pergunta poderia ser: em qual dia da semana os clientes do grupo da região Sul vão mais ao supermercado? Ou ainda: que tipo de produtos os clientes do grupo da região Nordeste compram mais?

2. Detecte desvios

Procure registros do conjunto de dados que não apresentam o comportamento geral da maioria, ou seja, com características que destoem do que se considera padrão no contexto em análise.

Então se pergunte: por que esse dado é tão divergente? O que significa essa anomalia naquele conjunto de informações? Esses registros são denominados valores atípicos (outliers) e podem, por exemplo, ajudar a identificar fraudes nos cartões de crédito a partir de algum dado de compra que não corresponda ao perfil de consumo do dono do cartão.

3. Descubra associações

Busque itens que ocorrem de forma simultânea e com frequência em uma quantidade mínima de transações do conjunto de dados. A partir daí é possível questionar se dois itens aparentemente não relacionados – como clientes que compram cerveja e clientes que compram fralda no supermercado, por exemplo – podem ter uma ligação que ajude a entender ou melhorar um aspecto do negócio, como a organização das prateleiras ou os itens em promoção.

4. Procure por padrões sequenciais

Ao identificar itens frequentes, considerando um determinado período de tempo, questione-se: existe uma sequência na qual eles se organizam? Se sim, qual é essa sequência?

Ainda no universo dos supermercados, se foi identificado que o cliente que compra cerveja também compra fralda, macarrão e leite, agora é a hora de se perguntar se existe um padrão na sequência em que ele faz essas compras.

Assim, a descoberta de associações pode ser ampliada de forma a considerar a ordem na qual os produtos são comprados ao longo do tempo, podendo ser últil em campanhas de marketing e na definição do layout do supermercado, por exemplo.

Está preparado para começar a fazer boas perguntas para as informações coletados sobre o seu negócio? Então escolha um sistema de mineração de dados e mãos á obra!

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