O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining ou Processo Padrão Interindustrial para Mineração de Dados) é uma abordagem de mineração e análise de dados amplamente utilizada. Desde o planejamento inicial até a implementação final da mineração de dados, essa metodologia fornece uma estratégia disciplinada.
Assim como a mineração de solo tem o objetivo de encontrar diamantes, ouro e outros itens valiosos, a mineração de dados é uma ferramenta para encontrar informações valiosas para o negócio a partir dos dados disponíveis de fontes internas e externas.
Essa metodologia, que nasceu em 1996, reúne 6 passos para garantir que a mineração de dados seja realizada de forma inteligente, com resultados positivos no final do processo.
Esse método é composto por 6 passos:
Compreensão do Negócio
Compreensão dos dados
Preparação dos Dados
Modelagem
Avaliação
Implantação
Entenda cada um dos 6 passos
Para garantir a eficiência do método, todo passo é indispensável. Além disso, apesar dos passos fazerem sentido em um fluxo sequencial, é comum que exista interação entre eles de forma assíncrona.
Entenda o que acontece em cada um dos 6 passos:
Entendimento do negócio
Concentra-se na compreensão dos objetivos e requisitos de negócios do projeto, isto é, identificar as partes interessadas, delinear a declaração do problema e especificar as metas e os critérios de sucesso do projeto.
Além disso, também inclui a determinação das fontes de dados a serem utilizadas para o estudo, bem como as ferramentas e metodologias de mineração de dados a serem empregadas.
Compreensão dos dados
Se preocupa em compreender os dados que serão utilizados na análise, ou seja, coletar dados e examiná-los para obter um melhor conhecimento de sua qualidade e integridade.
A parte exploratória dos dados está nessa fase, o que inclui a detecção de quaisquer problemas de dados que possam ter impacto no estudo, como dados ausentes ou incompletos, valores outliers e outros possíveis problemas.
Preparação dos dados
É sobre como preparar os dados para análise, limpar os dados para remover quaisquer erros ou inconsistências, converter os dados para torná-los aceitáveis para o modelo e integrar dados de várias fontes fazem parte do processo.
Aqui é comum escolher alguns filtros e seleções de subconjuntos dos dados para análise e o desenvolvimento de variáveis derivadas ou agregadas.
Modelagem
Foca na identificação de padrões e correlações nos do passo de preparação usando várias técnicas de mineração de dados, isto é, implica em selecionar as abordagens de modelagem adequadas, dependendo dos objetivos do projeto e avaliar o desempenho dos modelos.
Esse passo também pode incluir a melhoria dos modelos por meio do ajuste de hiper parâmetros.
Avaliação
Se concentra em analisar o desempenho dos modelos e garantir que eles se encaixem nas metas e critérios de sucesso do projeto, ou seja, testar os modelos com conjuntos de dados independentes da fase de treinamento e avaliar seu desempenho com critérios aceitáveis.
Também pode incluir estudos de sensibilidade para determinar o impacto em diferentes cenários.
Implementação
O passo final é voltado para a entrega e integração dos modelos no processo de negócios, implica em escolher a tecnologia e a estratégia para implementar os modelos e acompanhar seu desempenho para garantir que continuem a satisfazer os objetivos.
Também inclui a criação de interfaces de usuário ou relatórios para entregar as descobertas da análise às partes interessadas quando necessário.
Quais tecnologias são necessárias para o CRISP-DM?
A técnica CRISP-DM é uma estrutura para mineração e análise de dados e é independente de tecnologia, o que significa que não requer nenhuma tecnologia específica para ser usada. No entanto, algumas ferramentas e plataformas tecnológicas podem ser úteis na implementação.
No passo da Compreensão do negócio ferramentas como powerpoint para entender os processos e software de inteligência de negócios para entender volumetria e indicadores podem ser úteis. Além disso, ferramentas de relacionamento com o cliente (CRM) podem ser úteis para entender as características e as preferências do cliente.
Em seguida, no momento de Entendimento dos dados e Preparação dos dados, linguagens de manipulação como SQL, R ou Python podem ser usados para entender o comportamento individual das variáveis, correlações e associações e identificar possíveis problemas.
Em casos onde o volume de dados é muito grande, é comum utilizar ferramentas de big data integradas em computação em nuvem como Sagemake da AWS ou AI Platform do Google.
Nos passos de Modelagem e Avaliação, as ferramentas são as mesmas dos dois últimos passos. Porém, existem algumas ferramentas de Auto ML, isto é, são softwares onde o processo de modelagem e avaliação acontece de forma automática. Essas ferramentas normalmente tem um custo significativo e torna o processo menos claro.
Por fim, na Implementação as tecnologias e ferramentas que podem ser utilizadas vão depender da entrega. Como visto anteriormente, pode ser desde um powerpoint com os principais insights até uma grande aplicação em tempo real dentro de um software, site ou aplicativo.
No geral, embora certas ferramentas e plataformas tecnológicas possam ser úteis na aplicação da metodologia CRISP-DM, o próprio processo, que fornece uma abordagem organizada para mineração e análise de dados, é o componente mais significativo.
As empresas podem garantir que suas iniciativas de análise de dados sejam bem planejadas, bem executadas e alcancem seus objetivos de negócios pretendidos seguindo esta técnica, independentemente da tecnologia utilizada.
5 benefícios de usar o CRISP-DM
Abordagem Estruturada: A metodologia fornece uma abordagem organizada e sistemática para iniciativas de mineração e análise de dados, auxiliando no planejamento e execução do projeto. Isso pode resultar em descobertas mais precisas e confiáveis, bem como evitar erros dispendiosos.
Flexibilidade: É uma estrutura versátil que pode ser usada para vários aplicativos de análise e mineração de dados. Ele pode ser usado em uma variedade de setores e aplicações corporativas, desde saúde até bancos e marketing.
Conhecimento compartilhado: Promove a colaboração entre muitas partes interessadas, como especialistas em negócios, cientistas de dados e especialistas em TI. Isso ajuda a garantir que todos trabalhem em direção a um objetivo unificado e que o projeto esteja alinhado com os objetivos da empresa.
Qualidade: Enfatiza a qualidade e validação dos dados para garantir que os dados utilizados na análise sejam corretos e confiáveis. Isso pode ajudar a evitar erros e garantir que a análise seja fundamentada em fatos confiáveis.
Repetibilidade: A abordagem CRISP-DM estabelece uma estrutura repetível para futuras iniciativas de análise e mineração de dados. Ao simplificar o processo e minimizar a necessidade de reinventar a roda a cada novo projeto, isso pode ajudar a economizar tempo e dinheiro.
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