Como explorar e gerenciar dados com o CRISP-DM

By Juliana Monaco
17 dez 2018
Big Data, Inovação, OpenGalaxy

Um dos maiores desafios das empresas atualmente é conseguir relatórios e informações consistentes de forma rápida para que as análises possam nortear suas metas e objetivos. Assim, é necessário investir em soluções de Big Data e Business Intelligence para ajudar a entender suas reais necessidades e tomar melhores decisões. Entre as diversas técnicas e métodos de análise e mineração de dados, está o CRISP-DM. 

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O CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) é uma metodologia que fornece uma abordagem estruturada para processos de mineração de dados, sendo amplamente utilizada devido à sua poderosa praticidade, flexibilidade e utilidade ao usar a análise para resolver problemas comerciais complexos.

Uma pesquisa realizada pelo KDnuggets revela que, em um período de sete anos (2007 a 2014), a principal metodologia usada para análise, mineração e ciência de dados ainda é o CRISP-DM, uma vez que facilita a interpretação e a obtenção de insights a partir de grandes bases de dados.

Pesquisa realizada pelo KDnuggets

Como funciona a metodologia CRISP-DM?

Por meio de técnicas de indução, o Data Mining (parte da Data Science) utiliza estatística e matemática para realizar o cruzamento de dados a fim de propor hipóteses e solucionar problemas. Ou seja, é a mineração de dados que transforma todo o volume de dados em informações úteis para a tomada de decisões.

A metodologia CRISP-DM ocorre em eventos distintos e reúne as melhores práticas para que o Data Mining seja o mais produtivo e eficiente possível, analisando dados financeiros, de recursos humanos, práticas dos clientes e outros, a fim de propor modelos de melhoria ou solução de problemas.

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Esse método define o ciclo de vida do projeto em 6 fases:

Como explorar e gerenciar dados com o CRISP-DM

1.Compreensão do negócio

A primeira fase consiste em identificar o problema/tema a ser abordado e definir os objetivos e requisitos do projeto. É preciso também entender como a questão afeta a organização e descobrir fatores que possam influenciar o resultado do projeto.

Descreva o plano pretendido para atingir as metas de mineração de dados e, assim, alcançar as metas de negócios. Seu plano deve especificar as etapas a serem executadas durante todo o projeto, incluindo a seleção inicial de ferramentas e técnicas.

2. Compreensão dos dados

Essa etapa consiste em coletar, organizar e documentar todos os dados que se encontram disponíveis para realizar a análise exploratória. Se você utiliza diversas fontes de dados, precisará considerar como e quando integrá-las.

É aqui que começa de fato o trabalho de mineração de dados, pois o profissional deve ser capaz de identificar quais são os dados importantes para a resolução do problema e analisar sua qualidade. Nesta fase também já é possível identificar padrões e valores extremos, além de obter insights e descobrir novas hipóteses para serem testadas.

3.Preparação dos dados

Essa fase abrange todas as atividades para construir o conjunto de dados final a partir da base de dados brutos inicial. Ou seja, é feita a escolha dos dados que serão trabalhados, de como eles serão cruzados para resolver o problema da empresa, a preparação das databases e a definição do formato que será necessário para a análise.

Aqui é realizada a mineração de dados, considerando fatores como a relevância, a qualidade e as restrições técnicas, como limites no volume ou tipo de dados. Além disso, é preciso definir métodos de avaliação de desempenho para que seja realizada nas próximas fases.

4.Modelagem

Aqui são selecionadas e aplicadas as técnicas de Data Mining mais apropriadas, com base nos objetivos identificados na primeira fase. A partir de agora, a mineração de dados pode ser associada a análises preditivas para que a empresa preveja as tendências dos negócios. É de bom costume escolher mais de um modelo para medir seu desempenho de performance computacional e o resultado esperado (ex: acurácia).

5.Avaliação

Nessa fase, é preciso avaliar os resultados e levantar todas as possibilidades de variações que os dados possam ter, analisando se existe algum fator que tenha sido negligenciado e até que ponto o modelo atende aos objetivos de negócios. Caso o modelo não está performando como esperado, devemos retomar a primeira etapa para entender o negócios e os dados.

Isso também pode ser feito por meio de reuniões, onde os dados e insights são apresentados para os envolvidos nas tomadas de decisão.

Dependendo dos resultados da avaliação e da revisão do processo, você decide como proceder. É possível concluir o projeto e passar para a fase da implantação ou é necessário configurar novas técnicas de mineração de dados? Você também deve fazer um balanço dos recursos e orçamento restantes, pois isso pode influenciar suas decisões.

6.Desenvolvimento

Após obter os resultados da avaliação, é preciso definir uma estratégia para a implantação do projeto. É aqui que a análise preditiva realmente ajuda a melhorar o lado operacional de seus negócios.

Em muitos casos, o cliente será o maior contribuinte desta etapa. Mesmo que o analista desenvolva o modelo, é o cliente quem deve entender as ações que deverão ser executadas para assim fazer uso do modelo criado.

Por fim, avalie o que deu certo e o que deu errado, o que foi bem feito e o que precisa ser melhorado para os próximos projetos.

Quais são as vantagens da metodologia CRISP-DM?

Ao aplicar a metodologia de mineração de dados, é possível adquirir diversas vantagens, como:

  • Análises em tempo real: permitem mudanças imediatas e personalizadas conforme o cenário muda.
  • Resolução de problemas: o CRISP-DM fornece respostas precisas para a resolução de problemas da companhia.
  • Melhoria no relacionamento com o cliente: entendendo suas necessidades e práticas, é mais fácil atrair e fidelizar os clientes, além de criar produtos e serviços personalizados.
  • Melhores tomadas de decisões: por meio do planejamento e solução baseados em dados consistentes, a empresa pode tomar decisões mais inteligentes e eficientes.

O método CRISP-DM fornece as melhores práticas para gerenciar o trabalho de Big Data Analytics, facilitando a tomada de decisões e gerando uma enorme vantagem competitiva às organizações. Entre em contato conosco para garantir as melhores soluções de Big Data a sua empresa.