O uso de Big Data já é uma das maiores tendências para os bancos e instituições financeiras, com diversos benefícios para os negócios. Mas, como é um conceito novo, ainda há pouca clareza sobre como esses dados podem ser usados para alcançar benefícios para as empresas.

A Data Mining (também conhecida como DM ou mineração de dados) é uma das formas de extração de informação que pode ser usada para tratar o Big Data.

Quer saber mais sobre qual é a relação entre a mineração de dados e o Big Data? Acompanhe o post de hoje!

O que é Data Mining?

A 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 de 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.

Qual é a relação da Data Mining com o Big Data?

Geralmente, a mineração 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 na 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 também 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 a 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.

Como Big Data e Data Mining contribuem para o mercado financeiro?

1. Conhecer melhor 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 criação de relações entre os dados pode ajudar a ver informações sobre os clientes 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 a abandonar a empresa por meio do cruzamento de dados. Podendo também identificar clientes 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 podem, efetivamente, melhorar a experiência do cliente com a empresa. A análise de dados de forma estratégica pode prever comportamentos, e até mesmo eliminar os motivos de insatisfação dos clientes.

2. Diminuir 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 conseguiram determinar com mais precisão os sinais de uma fraude ou de que um cliente pode ser um mau pagador.

Você acha que Big Data e Data Mining podem ajudar a tomar decisões mais estratégicas? Deixe a sua opinião nos comentários!

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