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Recentes melhorias em tecnologia da computação permitiram que tanto o governo quanto o setor privado armazenassem uma vasta quantidade de informações sobre quem somos, onde trabalhamos e vivemos, como nos comportamos, quais produtos e serviços compramos, no que acreditamos e do que temos medo, nossas preocupações, etc. Esta verdadeira explosão de informações tem criado uma oportunidade única para a elaboração de estratégias competitivas, voltadas para a criação contínua de produtos e serviços que não somente possuem valor para nossos clientes, mas que antecipam suas próprias necessidades.

Este conjunto de técnicas, métodos e conceitos que permitem que objetos similares sejam agrupados em um mesmo segmento é chamado de análise de cluster ou clusterização. É através da análise de cluster que muitas empresas de sucesso estão otimizando seus esforços de mídia para aquisição de novos clientes, obtendo resultados mais significativos de seus programas de relacionamento e fidelização, prevendo com grande precisão o resultado de suas vendas, identificando os clientes que são mais importantes para seus negócios, descobrindo que características de seus produtos e serviços são mais importantes para seus clientes, aumentando a taxa de retorno de suas ações de marketing, diminuindo o risco na concessão de crédito, etc.

À medida que a competição aumenta em todos os ramos de atividade, o uso da análise de cluster se torna mais uma necessidade do que uma opção estratégica. Afinal, se a sua organização não estiver usufruindo dos benefícios da análise de cluster, seus concorrentes provavelmente estarão.

Contudo, a maior parte da demanda para métodos e ferramentas de clusterização não foi plenamente utilizada, porque os métodos existentes atuamente requerem um certo conhecimento de matemática e estatística, que, embora simples, não é de domínio de muitas pessoas.

O ISG é uma ferramenta de clusterização que usa sentenças lógicas para juntar objetos que compartilham propriedades similares e revelar estruturas ocultas nos dados. Essas sentenças são regras que:

• São apresentadas em um diagrama em formato de árvore de fácil leitura,
• São facilmente entendidas, interpretadas e reveladas para todas as partes interessadas e
• Podem ser traduzidas para qualquer linguagem natural.

Tudo isso ajuda a difundir o aprendizado e reduzir mal-entendidos, fazendo da análise de cluster uma ferramenta mais acessível para profissionais de todas as áreas.