A mineração de dados consiste num conjunto de tecnologias para extrair informações ocultas de grandes bancos de dados

A mineração de dados na logística 4.0

22 mai 2025

A mineração de dados é a análise de grandes volumes de dados cujo objetivo é identificar padrões e tendências para revelar informações úteis que apoiem a tomada de decisão nas organizações.

A mineração de dados pode ajudar as empresas a compreender o comportamento dos seus processos e operações, incluindo a logística, e a tomar decisões informadas que permitam melhorar o desempenho da empresa.

O que é a mineração de dados?

O data mining abrange o processo computacional de identificar tendências, regras, padrões ocultos ou outras informações valiosas a partir da análise de grandes conjuntos de dados. Conhecida também com as siglas KDD, knowledge discovery in data, a relevância da mineração de dados intensificou-se nos últimos anos devido ao crescimento das tecnologias de armazenagem de dados (Big Data), inteligência artificial e automação robótica de processos.

O termo mineração de dados costuma ser confundido, entre os não especialistas, com a tecnologia de Big Data. Ambos os termos se referem a conceitos relacionados entre si, porém diferentes. O Big Data refere-se a conjuntos de dados tão grandes e complexos que precisam de aplicações informáticas para processá-los. A mineração de dados vai um passo além: refere-se à atividade de analisar esse grande volume de dados para detetar regras ou padrões ocultos a olho nu.

Os sistemas de inteligência artificial utilizam técnicas de mineração de dados para extrair informações relevantes
Os sistemas de inteligência artificial utilizam técnicas de mineração de dados para extrair informações relevantes

Para entender como funciona a mineração de dados é fundamental compreender a relação existente entre esse método de análise e tecnologias como a inteligência artificial ou o machine learning. Os sistemas de inteligência artificial e de aprendizagem automática utilizam técnicas de mineração de dados para interpretar o comportamento das máquinas e criar soluções a partir dos padrões e regras identificados nos dados. De fato, tal como aponta a publicação da consultora norte-americana Deloitte, Algorithm insights, a mineração de dados limita-se à categoria de tecnologias cognitivas, ou seja, tecnologias que facilitam a implementação de sistemas de inteligência artificial (incluem o machine learning).

A mineração de dados engloba o processo de analisar e extrair conhecimento oculto e processável de grandes fontes de dados armazenados em diferentes formatos. Tal como define o professor emérito de ciência da computação Ian Witten no livro Data mining, practical machine learning tools and techniques, “a mineração de dados é a extração de informações implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente útil dos dados. A ideia é desenvolver programas informáticos que analisem automaticamente os bancos de dados, procurando regularidades ou padrões. Os padrões, se houver, serão provavelmente generalizados para fazer previsões precisas sobre dados futuros.”

A mineração de dados permite melhorar a tomada de decisão em todos os campos de atuação de uma organização. Os métodos automáticos de extração de dados organizam e filtram as informações para transformá-las em conhecimento relevante que ajude a detetar fraudes (finanças), a prever a procura (comercial e marketing) ou a identificar pontos de estrangulamento (indústria e logística) em determinados âmbitos, entre outras muitas aplicações.

A progressiva digitalização dos armazéns intensificou o papel da mineração de dados na logística
A progressiva digitalização dos armazéns intensificou o papel da mineração de dados em logística

A aplicação da mineração de dados em logística

A logística poderia ser uma das grandes beneficiadas da consolidação do data mining. A detecção automática de padrões em operações como o recebimento, a preparação ou a devolução de pedidos poderia contribuir para melhorar a previsão da procura de stock ou o controlo do inventário.

O catedrático de Supply Chain Management and Analytics da Universidade de Nebraska, David L. Olson, aponta no seu artigo académico A review of supply chain data mining publications que a mineração de dados já é uma realidade na cadeia de abastecimento: “As operações da cadeia de abastecimento apoiaram-se nas análises mais comuns de mineração de dados de previsão e classificação (para incluir a elaboração de perfis de clientes e a detecção de fraudes) no âmbito empresarial. Isso envolve o uso das metodologias de mineração de dados, tais como a regressão logística, as árvores de decisão e as redes neurais.”

De acordo com o autor, a mineração de dados terá um impacto crescente na logística: “A aplicação dessa tecnologia informática para medir aspetos importantes das cadeias de abastecimento e analisar esses dados para tomar melhores decisões seguirá uma tendência crescente.”

Além da tomada de decisão na gestão do stock, a mineração de dados poderia melhorar o desempenho em etapas logísticas como a consolidação da carga. É o que indicam os pesquisadores da École Polytechnique de Montréal (Canadá), Bruno Agard e Zineb Aboutalib. Na sua análise Improvement of freight consolidation with a data mining technique, os autores afirmam: “A aplicação de regras de associação no desenvolvimento de estratégias de consolidação permite reduzir o número de entregas. Esse método, por sua vez, também poderia aumentar o número de pedidos entregues pelo mesmo veículo ou mesmo destino reduzindo, consequentemente, os custos de transporte e a pegada de carbono.”

Mineração de dados, busca da eficiência logística

O controlo, processamento e gestão de dados é fundamental para identificar erros e ineficiências num armazém ou fábrica. As técnicas de mineração de dados facilitam o tratamento dos milhares de dados gerados num armazém inteligente, identificando tendências ocultas a olho nu. Tais informações permitem que o responsável de logística possa tomar decisões mais informadas e precisas, baseadas no desempenho real do armazém.

Numa logística onde é cada vez mais frequente monitorar o desempenho baseando-se nos dados gerados no armazém, um software de gestão de armazém como o Easy WMS desempenha um papel fundamental na gestão do armazém. Caso esteja interessado em transformar o alto volume de dados gerados no armazém em informações úteis, não hesite em entrar em contato connosco. Um consultor especializado aconselhá-lo-á sobre a melhor solução digital para a sua instalação.