Mineração de dados?
A #mineração de dados é um processo que utiliza técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina e estatística para extrair informações relevantes e acionáveis de grandes conjuntos de dados. Essas informações podem ser usadas para apoiar a tomada de decisões, otimizar processos, melhorar o desempenho e gerar valor para as organizações.
Mas quais são os usos práticos da mineração de dados? Como essa técnica pode ser aplicada em diferentes setores e áreas de negócios?
Neste artigo, vamos apresentar alguns exemplos de como a mineração de dados pode trazer benefícios reais para as empresas e a sociedade.
- Marketing e vendas: A mineração de dados pode ajudar as empresas a entender o comportamento, as preferências e as necessidades dos clientes, bem como identificar padrões de compra, segmentar mercados, personalizar ofertas, prever demandas, aumentar a fidelidade e maximizar a receita. Por exemplo, uma loja online pode usar a mineração de dados para analisar o histórico de compras dos clientes e oferecer recomendações de produtos baseadas em regras de associação.
- Finanças e #bancos : A mineração de dados pode ajudar as instituições financeiras a gerenciar riscos, detectar fraudes, avaliar créditos, otimizar investimentos, prever tendências do mercado e melhorar o relacionamento com os clientes. Por exemplo, um banco pode usar a mineração de dados para classificar os clientes em diferentes categorias de risco, com base em seus perfis e históricos financeiros.
- Saúde e medicina: A mineração de dados pode ajudar os profissionais da saúde a melhorar a qualidade do atendimento, prevenir doenças, diagnosticar condições, desenvolver tratamentos, realizar pesquisas clínicas e gerenciar recursos. Por exemplo, um hospital pode usar a mineração de dados para analisar os registros médicos dos pacientes e identificar fatores que influenciam no desenvolvimento de certas doenças.
- Educação e pesquisa: A mineração de dados pode ajudar os educadores e pesquisadores a melhorar o processo de ensino-aprendizagem, avaliar o desempenho dos alunos, personalizar o conteúdo educacional, identificar lacunas no conhecimento, descobrir novas informações e gerar conhecimento científico. Por exemplo, um pesquisador pode usar a mineração de dados para explorar grandes volumes de dados científicos e encontrar padrões que revelem novas descobertas.
- Telecomunicações e redes sociais: A mineração de dados pode ajudar as empresas de telecomunicações e redes sociais a melhorar a qualidade do serviço, aumentar a satisfação dos usuários, reduzir a rotatividade, otimizar o uso da rede, prever o comportamento dos usuários e extrair #insights sobre as interações sociais. Por exemplo, uma rede social pode usar a mineração de dados para analisar os dados dos usuários e fornecer melhores sugestões de amigos, grupos e conteúdos.
Esses são apenas alguns exemplos dos usos práticos da mineração de dados. Existem muitas outras aplicações possíveis em diversos setores e domínios. A mineração de dados é uma técnica poderosa que pode transformar os dados em conhecimento e valor para as organizações e a sociedade.
E a questão da privacidade?
A mineração de dados é uma técnica que consiste em coletar, analisar e extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados. Essa técnica pode ser aplicada em diversos domínios, como marketing, saúde, educação, segurança e governo. Porém, a mineração de dados também pode trazer riscos à privacidade e à confidencialidade dos indivíduos cujos dados são minerados. Neste artigo, vamos discutir se a mineração de dados pode provocar quebra de sigilo e quais são as medidas para evitar ou minimizar esse problema.
A quebra de sigilo ocorre quando informações sensíveis ou protegidas por lei são divulgadas sem o consentimento ou a autorização dos titulares dessas informações. Por exemplo, a quebra de sigilo pode envolver dados bancários, fiscais, médicos, pessoais ou profissionais. A mineração de dados pode provocar quebra de sigilo de duas formas principais: por meio da identificação ou da inferência.
A identificação é o processo de associar um registro de dados a uma pessoa específica, por meio de atributos que a identificam unicamente ou quase unicamente. Por exemplo, o CPF, o nome completo, o endereço ou o número de telefone são atributos que podem identificar uma pessoa. A mineração de dados pode facilitar a identificação ao combinar ou cruzar diferentes fontes de dados que contenham esses atributos. Assim, um minerador de dados mal-intencionado pode obter informações sigilosas sobre uma pessoa ao relacionar seus registros em diferentes bancos de dados.
A #inferência é o processo de deduzir informações implícitas ou ocultas a partir de informações explícitas ou observáveis. Por exemplo, a partir do histórico de compras de um cliente, é possível inferir sua renda, seus hábitos, suas preferências ou sua saúde. A mineração de dados pode potencializar a inferência ao aplicar técnicas estatísticas ou algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões ou correlações entre os dados. Assim, um minerador de dados curioso pode inferir informações sigilosas sobre uma pessoa ao analisar seus dados com essas técnicas.
Para evitar ou minimizar a quebra de sigilo provocada pela mineração de dados, existem algumas medidas que podem ser adotadas pelos responsáveis pela coleta, pelo armazenamento e pelo processamento dos dados. Essas medidas incluem:
- Obter o consentimento informado dos titulares dos dados sobre os fins e os métodos da mineração de dados;
- Aplicar técnicas de #anonimização ou #pseudonimização dos dados para remover ou substituir os atributos identificadores;
- Aplicar técnicas de perturbação ou agregação dos dados para reduzir ou eliminar as informações inferíveis (calma, explico logo abaixo);
- Implementar mecanismos de segurança e controle de acesso aos dados para prevenir vazamentos ou invasões;
- Respeitar os princípios éticos e legais da proteção de dados pessoais, como a transparência, a finalidade, a necessidade e a proporcionalidade.
O que significa aplicar técnicas de perturbação ou agregação dos dados para reduzir ou eliminar as informações inferíveis?
A perturbação e a agregação são duas técnicas que podem ser usadas para proteger a privacidade dos dados, especialmente quando se trata de dados sensíveis ou pessoais. Essas técnicas consistem em modificar ou combinar os dados de forma a dificultar ou impedir a identificação dos indivíduos ou das informações que eles fornecem.
A perturbação é uma técnica que altera os valores dos dados, adicionando ruído, mascarando, arredondando ou substituindo alguns elementos. Por exemplo, se temos uma base de dados com as idades dos clientes de uma loja, podemos perturbar esses valores somando ou subtraindo um número aleatório, de forma que a idade real não seja revelada, mas a distribuição geral seja mantida.
A agregação é uma técnica que combina os dados em grupos maiores, reduzindo o nível de detalhe. Por exemplo, se temos uma base de dados com os códigos postais dos clientes de uma loja, podemos agregar esses valores em regiões geográficas mais amplas, de forma que a localização exata não seja revelada, mas a tendência geral seja preservada.
O objetivo dessas técnicas é reduzir ou eliminar as informações inferíveis, ou seja, as informações que podem ser deduzidas a partir dos dados disponíveis. Por exemplo, se temos uma base de dados com o sexo e a altura dos clientes de uma loja, podemos inferir que os clientes do sexo masculino tendem a ser mais altos do que os do sexo feminino. Essa informação pode ser útil para fins estatísticos ou de marketing, mas pode ser indesejada para fins de privacidade.
Ao aplicar técnicas de #perturbação ou #agregação dos dados, estamos buscando um equilíbrio entre a utilidade e a privacidade dos dados. Queremos preservar as características gerais dos dados, mas evitar a divulgação de informações específicas sobre os indivíduos ou os grupos. Esse equilíbrio depende do contexto e do propósito do uso dos dados, e pode exigir um ajuste fino das técnicas empregadas.
Fonte :
https://br.linkedin.com/learning/fundamentos-da-ciencia-de-dados-mineracao-de-dados
Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A.; Pal, Christopher J. (2011). "Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 3rd Edition". Morgan Kaufmann, San Francisco (CA).
https://www.scielo.br/j/ape/a/Lzj9vW6Fp4QVdXyNKhmtfvv/
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