Os dados nunca dormem — essa é uma tradução livre do título do infográfico “Data Never Sleeps”, produzido pela empresa Domo. Na sua oitava edição, essa pesquisa mostrou que o número de pessoas conectadas à internet alcançou a marca de 4,5 bilhões.
Essa multidão produz, ininterruptamente, uma quantidade imensa de informações a cada minuto. Portanto, se os dados nunca dormem, as empresas precisam utilizar o data mining para ficarem despertas também.
Mas, você sabe o que é o data mining? Em qual contexto da transformação digital se encaixa? Como aplicá-lo na empresa? Qual é o impacto dele no RH? Essas e outras perguntas serão respondidas neste artigo. Acompanhe os próximos tópicos!
O que é data mining?
O artigo do site da eMarkete intitulado “Why Data Is Key to Retail Success”, publicou informações de um estudo realizado pela Harvard Business Review e Snowflake Computing. De acordo com essa pesquisa, as empresas que utilizam dados na tomada de decisão têm maiores chances de permanecerem competitivas, em longo prazo.
Diante dessa evidência, fica clara a importância do data mining que é um processo de análise de grandes quantidades de dados, visando a extração de padrões importantes para o negócio. Em outras palavras, o data mining funciona como uma mineração de informações que acontece em três etapas:
- Exploração;
- Padronização;
- Verificação.
Para que essa análise aconteça, o data mining atua no fundo do big data por meio de tecnologias embasadas na Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, Data Analytics e Business Intelligence (BI). Diante dessa captação de valiosos insights, a empresa gera conjuntos de dados em diversas formas, como:
- Agrupamentos;
- Hipóteses;
- Gráficos;
- Árvores de decisão;
- Regras de associação etc.
Quais são as diferenças entre business intelligence, data warehouse, big data e data mining?
O data mining é apenas um processo ligado a mensuração de dados digitais. Existem também os já citados big data e business intelligence, além do data warehouse.
Como são elementos de um mesmo conjunto, a análise de dados, é fácil confundi-los. Para esclarecer as diferenças, mostraremos qual é a finalidade de cada um deles. Acompanhe:
Business intelligence
O BI capta, analisa e organiza dados vindos de estratégias executadas pela empresa. O objetivo é entender os resultados alcançados para realizar melhorias ou mudanças em ações posteriores. Sendo assim, os gestores identificam oportunidades e previnem riscos.
Uma maneira de utilizar o BI seria na análise de indicadores de desempenho (KPIs) do RH. Por exemplo, por meio do BI, os gestores notam a elevação do índice interno de absenteísmo, da rotatividade de profissionais ou do custo da folha de pagamento. Todos esses dados são essenciais para a elaboração de estratégias inteligentes para reduzir esses índices, como: política da meritocracia, programa de treinamento e plano de cargos e salários.
Big data
O big data é capaz de analisar um conjunto enorme de dados estruturados ou não estruturados. Com esse processo, a empresa ganha um acervo de informações sobre consumidores, concorrentes, investidores, tendências de mercado etc.
Como exemplo de utilização do big data, podemos citar uma campanha de divulgação de vagas internas feita pelo RH. Por meio do big data, é possível identificar, por exemplo, em quais redes sociais se encontram o maior número de profissionais com o perfil desejado pela empresa.
Data warehouse
Já o data warehouse (armazém de dados) é uma estrutura que reúne diversas tecnologias da análise de dados, como: BI, big data, data mining, software ERP e CRM. A finalidade principal desse processo é entregar relatórios completos extraídos de todos os sistemas que a empresa utiliza.
Vamos a um exemplo: imagine que o RH queira saber quanto gastará no próximo trimestre com o treinamento de colaboradores. Por meio do data warehouse e com base nos dados armazenados, o setor obterá não só essa informação como também o nível de sucesso do treinamento dos meses anteriores.
Data mining
Como vimos no tópico anterior, o data mining possibilita uma análise de dados mais precisa e minuciosa. Isso acontece porque esse processo é pontual. Sendo assim, no geral, o data mining é focado em um objetivo.
Por exemplo, a empresa talvez use o data mining para identificar padrões no comportamento dos colaboradores. Dessa forma, é possível criar uma boa experiência de trabalho para o time ou estruturar uma cultura interna que “converse” com o perfil das equipes.
Em quais áreas posso aplicar o data mining?
Felizmente, o data mining oferece resultados positivos para várias áreas da empresa. Quando bem implantado, o negócio consegue otimizar as demandas, potencializar as entregas e melhorar a qualidade dos serviços prestados pelas equipes.
A seguir, mostraremos como esse processo impacta as áreas internas.
Gestão da empresa
Os líderes da empresa precisam de dados confiáveis para a tomada de decisões importantes. Muitas vezes, esses gestores querem informações específicas sobre, por exemplo, a área de tecnologia da informação (TI), marketing, RH, finanças ou departamento pessoal.
Com a ajuda do data mining, em uma reunião para definição de assuntos importantes, a liderança terá relatórios, gráficos e outros documentos que mostram a realidade dos setores internos. Em vista disso, as decisões são tomadas de forma mais ágil e sábia.
Segurança
Uma reportagem feita pela TV Cultura e publicada no portal UOL Notícias, mostrou um estudo que revelou que o roubo de dados custa, em média, 5,88 milhões para a empresa prejudicada. Essa cifra mostra a importância de uma estratégia eficiente de segurança.
Afinal, como o data mining pode ajudar? Por meio da análise de dados sobre tentativas e ocorrências de roubo de informações, a empresa identifica padrões, como:
- Hora;
- Método utilizado;
- Dados desejados pelos criminosos.
Com base nisso, os gestores podem modificar a política interna de segurança digital.
Saúde
O data mining ajuda a empresa a conhecer melhor a saúde dos colaboradores. Pode ser que o RH perceba um alto índice de absenteísmo interno e queira descobrir as razões que levam a essas faltas frequentes ao trabalho.
Depois de uma análise de dados, talvez seja descoberto fatores, como: estresse, ansiedade e depressão. Diante disso, o RH poderá implementar ações voltadas para a melhoria do emocional dos colaboradores, reduzindo assim a taxa de absenteísmo.
Pesquisas
Especialmente em projetos inovadores, é necessária a realização de pesquisas. Por exemplo, se a empresa deseja lançar um novo produto ou desenvolver uma tecnologia, antes disso, é necessário entender quais são as necessidades do público-alvo.
Usando o data mining, o time responsável pelo projeto consegue obter essas informações para atender aos desejos de clientes físicos ou jurídicos. É possível usar esses dados também para a definição de critérios para um hackathon (maratona da inovação) na empresa.
Vendas e marketing
Podemos dizer que os setores de vendas e marketing impulsionam a lucratividade de um negócio. Por isso, é essencial ter informações sobre:
Os canais de venda utilizados pelos consumidores;
- As redes sociais frequentadas;
- Taxas de conversão;
- Níveis de engajamento com campanhas publicitárias;
- Entre outros semelhantes.
Todo esse acervo valioso é entregue pelo data mining. O resultado dessa análise será a criação de ações de marketing altamente eficientes que elevam a atração de novos clientes. Sendo assim, os lucros da empresa tendem a aumentar também.
Finanças
O setor financeiro precisa ficar atento a possíveis fraudes, desvios de dinheiro e outros crimes financeiros que podem comprometer o orçamento interno. Além disso, essa área atua também na identificação de bons investimentos e no cálculo de riscos de crédito.
Essas demandas são realizadas com a ajuda do data mining. Por meio desse processo, a empresa reforça a sua proteção financeira, seja contra crimes ou dificuldades econômicas vindas de negócios feitos no mundo corporativo e financeiro.
Como o data mining agrega valor ao meu setor de RH?
As tecnologias que utilizam o data mining são verdadeiras parceiras na construção de um RH estratégico e eficiente. Na verdade, quando o RH entende a importância dessa análise minuciosa de dados, está a caminho da implantação da cultura da inovação e da transformação digital.
Diante desse cenário interno, o RH entrega valor nos serviços que presta ao negócio, pois aprimora a qualidade das demandas em busca da excelência. Como isso acontece na prática? Uma das maneiras é pela criação de indicadores de desempenho (KPIs) que serão mensurados pelo data mining.
Entre esses KPIs, estão:
- Banco de horas;
- Rotatividade;
- Custo da folha de pagamento;
- Absenteísmo;
- Benefícios;
- Engajamento;
- Produtividade.
Além disso, as informações vindas do data mining possibilitam a elaboração de:
- Um programa interno de treinamento de colaboradores;
- Uma gestão de benefícios;
- Técnicas de employer branding e employee experience;
- Uma política de feedback;
- Metas e objetivos de curto, médio e longo prazo.
Quais são as etapas do processo de data mining?
Diante de tantas vantagens, fica evidente que o RH precisa do data mining para manter a eficiência nessa era digital. Porém, existem algumas etapas importantes a serem seguidas para que a implantação ocorra com organização e o data mining entregue todo o seu potencial.
Entre as principais fases, podemos citar:
- Planejamento estratégico: definição do objetivo da empresa em relação à análise de dados. Além disso, é preciso inserir metas e indicadores para o direcionamento da mensuração do data mining;
- Seleção de dados: nessa etapa, os gestores identificam as fontes e os tipos de informações que esperam captar;
- Modelagem de dados: aplicação de técnicas de análise para que os algoritmos do data mining identifiquem padrões, problemas e correlações;
- Avaliação dos resultados: os gestores definem um período para estudarem os dados analisados e chegarem a conclusões;
- Apresentação e plano de ação: por fim, o resultado das análises é apresentado em uma reunião da liderança. Nessa etapa, os gestores criam estratégias, metas e objetivos para o negócio.
Quais são as técnicas de data mining?
As técnicas de data mining são as bases sustentadoras da eficiência da mineração de dados. Por meio delas, a empresa garante a qualidade e a segurança das informações que serão usadas na tomada de decisões. Mas quais são essas técnicas? Vejamos as principais:
- Estatística: uso da matemática e de outras ciências exatas para a realização de cálculos, identificação de padrões e construção de modelos preditivos;
- Clusterização: agrupamento e segmentação de informações por meio da busca dados semelhantes e não semelhantes;
- Visualização: descoberta de padrões ocultos em um grande volume de dados;
- Árvore da decisão: método de classificação que expõe diferentes tipos de dados, bem como o caminho que eles levam. Dessa forma, a empresa entende se as informações ajudam no alcance de uma meta;
- Regras de associação: técnica que busca similaridades entre diferentes bancos de dados;
- Redes neurais: com a ajuda da inteligência artificial, as redes neurais agrupam dados interligados, aprendem com experiências anteriores e projetam cenários futuros.
- Classificação: com as informações entregues pela clusterização, árvore de decisão e rede neural, a classificação garimpa dados importantes para a empresa.
Como um software de gestão de RH ajuda na implantação do data mining?
Sem dúvidas, o data mining continuará a fazer parte dos processos da empresa e da rotina dos profissionais nos próximos anos. Afinal, o ambiente empresarial está cada vez mais digital.
Em vista disso, podemos prever que novas tecnologias de análise de dados surgirão, melhorando a efetividade desse processo.
Cabe às empresas entenderem a importância do data mining é aplicá-lo imediatamente nas suas demandas. Desse modo, as marcas continuarão a se fortalecer no mercado em que atuam. No caso do RH, existe uma ferramenta que ajuda na análise de dados para a tomada de decisões inteligentes: o software de RH da Benner.
Essa é uma aplicação completa que atende todos os subsistemas do RH. Por meio da integração dos dados, o RH gerencia de forma eficiente a:
- Administração de pagamento;
- Gestão de pessoas;
- Gestão de riscos.
Ainda, existe um módulo chamado de RH estratégico que disponibiliza:
- Aplicativo “Meu Ponto Móvel”;
- Portal MyPlace Colaborador;
- Portal MyPlace Gestor;
- Indicadores estratégicos.
Diante de tantos recursos, não é difícil entender por que muitas empresas adotaram o software de RH da Benner. Entre os resultados obtidos, está a melhoria da gestão do RH, dos colaboradores e do processo de recrutamento e seleção. Tudo isso é possível porque esse sistema é embasado na análise de dados.
Entendeu o que é o data mining e quais as vantagens que oferece para as empresas? Gostaria de levar o RH da sua empresa para a era digital? Então, conheça agora mesmo os recursos do software de RH da Benner e prepare-se para uma inovação interna!
