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Os 10 principais desafios da mineração de dados


Os 10 principais desafios da mineração de dados

 

Muito se fala sobre o processo de mineração de dados quando o assunto é proteção de informações e estatísticas dentro de uma empresa. No entanto, apesar da popularidade do termo, muitas pessoas ainda têm diversas dúvidas sobre o funcionamento dessa prática.

 

O processo (data mining) é caracterizado por várias técnicas que visam identificar padrões, erros, anomalias e correlações em volumes grandes de registros. Tudo isso com um objetivo muito específico: utilizar essas fontes para insights e tomadas de decisão.

 

E por tratar de um processo que envolve grandes conjuntos de arquivos, existem diversos desafios que envolvem seu método. Portanto, saber identificá-los é uma tarefa fundamental para todo gestor que se preocupa com a segurança do seu negócio. 

 

Nesse artigo, iremos te indicar 10 dos maiores desafios da mineração de dados. Siga a leitura! 

Quais os principais desafios da mineração de dados?

1 – Dados heterogêneos

Informações com baixa qualidade, incompletas ou adulteradas são mais comuns do que as pessoas imaginam. Além disso, o big data pode ser originado das mais diversas fontes, sendo vulnerável inclusive a manipuladores. Sendo assim, a dificuldade de coletar dados heterogêneos mostra-se um dos maiores desafios do processo de mineração.

 

Como consequência desse problema, ocorre uma crescente na incidência de arquivos falsificados ou errados. Um clássico exemplo é quando uma pessoa, ao fazer seu cadastro no site, informa data de nascimento, idade ou e-mail de maneira incorreta. 

 

2 – Dados dispersos

Outro desafio é a difícil coleta de registros localizados em diferentes servidores. Afinal, quando falamos de grandes quantidades de arquivos, o armazenamento em apenas uma plataforma pode não ser tão seguro. Esse fator acaba resultando no uso de servidores locais para armazená-los. 

Além disso, dados dispersos podem significar que a organização armazena suas informações em várias fontes diferentes. O que pode dificultar que o processo ocorra de maneira fácil e fluida. 

3 – Ética de dados

A questão ética também pode representar um problema no processo. Importante destacar, no entanto, que não estamos falando de privacidade de dados aqui. 

 

Por exemplo, é correto utilizar informação coletada em alguma rede social (que teoricamente, é pública) de uma pessoa sem a sua autorização? É nesse cenário que surge o dilema: é correto ou não utilizar esse registro para o seu negócio?

 

4 – Privacidade de dados 

Agora sim chegamos em um dos principais problemas originados na mineração de fontes: a questão da privacidade. Especialmente companhias de redes sociais enfrentam diversos percalços nesse meio, afinal, elas contam com um número astronômico de registros pessoais de seus usuários. 

 

Devido à quantidade enorme de escândalos com vazamentos de arquivos dos últimos anos, como por exemplo, a exposição de 500 milhões de telefones e informações pessoais de seus usuários, as corporações estão cada vez mais atentas com essa questão. O google já avisou sobre os fins dos cookies, dando uma ideia de como a privacidade se tornou prioridade para os grandes negócios.

 

5 – Segurança de dados

A segurança é outro enorme desafio quando falamos das dificuldades que envolvem esse conceito. E esse assunto não se restringe somente ao fato de saber se as fontes são éticas ou não. Além disso, é fundamental saber se os dados estão devidamente protegidos nos servidores da empresa

 

Dentre as ameaças principais, podemos citar a adulteração de arquivos, criptografia fraca e invisibilidade. Portanto, é essencial que o gestor faça o máximo para manter os registros seguros, se adequando à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). 

 

6 – Complexidade de dados

Quando ocorre a extração para a análise de um caso de experiência do cliente, por exemplo, normalmente temos uma grande mistura de diferentes formatos de informações. Eles podem ser arquivos espaciais, vídeos de mídias sociais, memes, emojis, textos, etc. Ou seja, estamos falando de uma grande complexidade de dados

 

Grande parte das ferramentas que fornecem esse tipo de análise não conseguem identificar toda essa variedade. Afinal, seus algoritmos não foram criados para examinar informações tão contrastantes e de origens diferentes.  

 

Nesse contexto, eles ignoram os registros que não são compatíveis com sua linguagem, o que pode causar problemas no processo de mineração. 

 

7 – Metodologia

A metodologia que você irá escolher para realizar esse ato também é um fator muito importante para o sucesso da técnica.

 

Pelo fato de não haver uma forma correta de fazer esse procedimento, cada empresa deve adotar sua metodologia específica, considerando as particularidades do negócio. 

 

8 – Contexto de Dados

Quando existe uma contextualização nas informações, o processo de mineração ocorre de maneira muito mais precisa e eficiente. 

 

Ou seja, a ausência dessa ideia e do conhecimento prévio sobre o registro em questão pode dificultar consideravelmente a realização e a compreensão semântica do método. 

 

9 – Visualização de dados 

A visualização da saída do Processamento de Linguagem Natural (NLP) também são desafios consideráveis a se considerar. 

 

Mesmo em um cenário em que todos os problemas mencionados anteriormente não existam, ainda ocorreria dificuldades na forma de expressar resultado complexo de forma simples.

 

Devemos levar em conta que grande parte dos usuários finais não possuem o conhecimento técnico da área, resultando na dificuldade que as ferramentas de visualização encontram para atingir suas marcas.  

 

10 – Tempo de Resposta

Por último, o tempo de resposta também é um desafio enorme quando o assunto é mineração de dados. Afinal, no mundo dos negócios, a precisão e efetividade são fatores indispensáveis para o êxito de uma instituição. 

 

Para isso, torna-se fundamental contar com um processo com curto tempo de resposta. Um atraso durante essa fase pode comprometer a tomada de decisões, que muitas vezes deve ser realizada com o máximo de eficiência possível. 

 

Como uma solução SaaS de gestão de dados pode solucionar seus problemas?

Como vimos no decorrer do texto, o processo dessa técnica conta com muitos desafios e problemas que, se não solucionados, podem impactar diretamente os resultados de seu negócio. 

 

Nesse cenário, a pergunta que fica é: como resolver todos esses percalços de maneira otimizada? A resposta é simples: contando com uma solução especializada em gestão de arquivos. 

 

A Qlik é uma tecnologia que garante a transferência de informações para a nuvem da maneira mais simples possível, maximizando o potencial de dados durante cada fase da jornada. Tudo isso visando garantir que você tenha uma base cada vez mais sólida para a tomada de decisões. 

 

As etapas da solução são:

 

  • Coleta de registros; 
  • Preparação;
  • Catalogação;
  • Visualização e análise;
  • Interação e insights. 

 

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