Técnicas de mineração de regras de associação e seus impactos nos negócios

Segundo um reconhecido instituto de pesquisa na área tecnológica, uma das próximas ondas de benefícios de Analytics virá da sua aplicação na melhoria operacional das empresas.

A primeira pergunta que nos vem à mente é: quais problemas operacionais se é possível endereçar com Analytics? Posso mesmo aplicá-la na melhoria operacional de qualquer negócio?

Pouca gente sabe, mas existe uma técnica de Analytics que, de forma bem discreta, já vem sendo adotada pelas empresas e fazem parte do dia-a-dia de muitos de nós: a mineração (ou aprendizado) de regras de associação.

Simplificadamente, seu objetivo é identificar automaticamente itens que “ocorrem juntos”, em grandes bancos de dados, e retornar um conjunto de regras descrevendo essas associações.

Por exemplo, imagine que um supermercado guarda todo o histórico de transações de compra realizadas por seus clientes. O algoritmo de mineração de regras de associação pode identificar, nessa enorme massa de dados, uma regra do tipo: “clientes que compram carvão, na mesma compra também levam picanha e cerveja”.

Para os gestores do supermercado pode ser útil conhecer esse tipo de regra. Por exemplo seria possível posicionar em gôndolas próximas os produtos que aparecem mais fortemente associados, potencializando a venda de todos os produtos envolvidos.

O exemplo acima diz respeito ao uso tradicional do algoritmo (tanto que um de seus apelidos é “análise de carrinho de supermercado”), em que transações de compra são utilizadas para delimitar conjuntos de itens que ocorrem juntos.

Porém, com um pouco de criatividade e entendimento do comportamento dos dados, é possível transpor o mesmo princípio para outras situações.

Por exemplo, em operações de telecomunicações, falhas críticas em torres de transmissão de telefonia móvel afetam o serviço prestado a centenas de clientes. A pergunta é: quais eventos geralmente estão associados a esse tipo de falha?

Se definirmos uma transação como sendo o conjunto de todos os eventos que ocorreram na torre de celular e nas proximidades, em um período de tempo específico anterior à falha, é possível identificar alarmes, incidentes, manutenções de rede, novas instalações ou outros eventos com grande probabilidade de estar associados a uma falha crítica.

Isso permite que, uma vez identificada a associação, daquele momento em diante a operadora atue no problema antes que ele se manifeste para o cliente final, melhorando a qualidade de serviço percebida.

Essa técnica, que leva em conta o tempo além dos itens na transação, também é conhecida como mineração de sequências.

E na sua empresa, que tipo de associação pode fazer a diferença?

Talvez identificar desvios em indicadores de desempenho que ocorrem próximos no tempo e que podem ter algum tipo de relação? Talvez sugerir que o cliente compre um produto, com base no histórico de compras anteriores dele e de todos os outros clientes?

Pense em algum tipo de associação de eventos na sua empresa – há boas chances do algoritmo de mineração de regras de associação poder ser aplicado, seja no formato original dos dados ou após pequenas transformações.

Computerworld

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