Novas tecnologias de captação e armazenamento permitiram a criação de enormes bases de dados. Nestas bases de dados existem informações estratégicas, não facilmente identificáveis. Como extrair estas informações de massas tão grandes de dados?

A resposta para esta questão é "data mining" ou mineração de dados. O objetivo da mineração de dados é descobrir padrões e relacionamentos nos dados usando técnicas para construir modelos, ou representações da realidade.

Data mining é uma das etapas do processo de identificação de conhecimento em bases de dados. A identificação do problema, a coleta e limpeza dos dados, a interpretação dos modelos e o monitoramento dos resultados compõe um quadro mais amplo, em que o algorítmo ou modelo de mineração de dados é um dos componentes do processo como um todo.

O potencial para projetos deste tipo é enorme. Mais e mais organizações estão usando técnicas de data mining para obter vantagens competitivas. A lista de aplicações não para de crescer, dentre elas podemos citar:

· Vendas cruzadas (cross sale)
· Segmentação de clientes (campanhas de marketing mais eficientes)
· Rentabilidade do cliente (qual segmento gera mais lucro)
· Avaliação de riscos de crédito (seguradoras, financeiras e etc.)
· Detecção de fraudes (cartão de crédito, seguradoras e etc.)
· Avaliação de campanhas comerciais
· Fidelização dos clientes
· Determinação de perfis de consumidores
· Relacionamento de perfis de consumidores (quanto ao seu padrão de consumo)
· Elasticidade das variáveis controláveis (preço: quais impactos no comportamento do consumidor caso seja alterado)
· Identificação do segmento alvo para direcionar campanhas publicitárias

A MV2 vem realizando projetos de "data mining" com grande sucesso, tendo experiência em todas as etapas do processo de identificação de conhecimento.