¿Qué es el minado de Datos o Data Mininig? Técnicas y pasos a seguir

Las bases de datos se han vuelto una herramienta fundamental para las empresas, ya que les permiten crear estrategias para conseguir nuevos clientes o fidelizar a los habituales. Pero, a consecuencia de la generación masiva de datos, nos encontramos frente a un problema, la infoxicación. Disponemos de tanta información que a veces es imposible organizarla con efectividad. Por ello, la clave está en descubrir patrones o algoritmos para sacarle el máximo partido, y aquí es donde entra en juego el Data Mining o minería de datos. ¿Quieres saber qué es el minado de datos? ¡Sigue leyendo!

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¿Qué es el minado de Datos o Data Mininig?

El minado de datos es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos.

A pesar de que la idea del Data Mining puede parecer una innovación tecnológica muy reciente, en realidad este término apareció en los años sesenta conjuntamente con otros conceptos como, por ejemplo, el data fishing o data archeology. No obstante, no fue hasta los años ochenta cuando empezó su consolidación.

La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a comprender una enorme cantidad de datos y que estos pudieran ser utilizados para extraer conclusiones para contribuir en la mejora y el crecimiento de las empresas. Sobre todo, por lo que hace a las ventas o fidelización de clientes.

Su principal finalidad es explorar, mediante la utilización de distintas técnicas y tecnologías, bases de datos enormes de manera automática. El objetivo es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que se han ido recopilando con el tiempo. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.  

Por tanto, los datos son el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información relevante, para que las empresas puedan abarcar mejoras y soluciones que les ayuden a conseguir sus objetivos.

Cómo convertirse en un minero o explorador de datos

Las personas que se dedican al análisis de datos a través de este sistema son conocidos como mineros o exploradores de datos. Estos intentan descubrir patrones en medio de enormes cantidades de datos.

Su intención es la de aportar información valiosa a las empresas para así ayudarles en la toma de decisiones futuras. Pero debemos tener claro que la elección del mejor algoritmo para una tarea analítica específica es un gran desafío, ya que podemos encontrar muchos patrones distintos. Además, dependerá de los problemas a resolver.

Para ser un minero de datos, hay que saber convertir datos en activos de valor. En este sentido, las nuevas técnicas de Big Data son fundamentales porque permiten una gestión masiva de datos eficiente. Además, los algoritmos de Machine Learning permiten tomar esos datos e inferir el comportamiento de las personas con una contundente probabilidad de acierto. Por eso, si quieres dedicarte a la minería de datos, te recomiendo que te informes sobre el Master en Data Science y Big Data de IEBS.

Ventajas y desventajas del minado de datos

Los análisis de datos mediante el Data Mining pueden aportar numerosas ventajas a las empresas para la optimización de su gestión y tiempo, pero también para la captación y fidelización de clientes, que les permitirá aumentar sus ventas. Aquí te dejamos 8 ventajas que nos puede aportar:

• Permite descubrir información que no esperábamos obtener. Esto se debe a su funcionamiento con algoritmos, ya que permite hacer muchas combinaciones distintas.
• Es capaz de analizar bases de datos con una enorme cantidad de datos.
• Los resultados son muy fáciles de interpretar y no es necesario tener conocimientos en ingeniería informática.
• Permite encontrar, atraer y retener clientes.
• La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
• Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.
• Antes de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para verificar que las predicciones obtenidas son válidas.
• Ahorra costes a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio.

Sin embargo, también puede aparecer algún inconveniente a la hora de utilizar técnicas de Data Mining. Por ejemplo, dependiendo del tipo de datos que se quiera recopilar, nos puede llevar mucho trabajo, o a veces la inversión inicial para obtener las tecnologías necesarias para la recopilación de datos puede tener un coste elevado.

Técnicas para el minado de datos

A continuación, toma nota de las técnicas que necesitas conocer para llevar a cabo un minado de datos:

• Asociación: Se trata de una de las técnicas más utilizadas. En esta técnica, una transacción y la relación entre los elementos se utilizan para identificar un patrón. Esta es la razón por la que también se conoce como «técnica de relación». Se utiliza para realizar un análisis de la cesta de la compra, que se hace para conocer todos aquellos productos que los clientes compran juntos habitualmente, por ejemplo.
• Agrupación o clustering: Esta técnica crea agrupaciones de objetos significativos que comparten las mismas características. A menudo se confunde con la clasificación, pero si comprendes correctamente cómo funcionan estas dos técnicas no tendrás ningún problema. A diferencia de la clasificación, que coloca los objetos en clases predefinidas, la agrupación en clústeres coloca los objetos en clases definidas por nosotros.
• Clasificación: Esta técnica tiene su origen en el machine learning. Clasifica elementos o variables en un conjunto de datos, en grupos o clases predefinidos. Utiliza programación lineal, estadísticas, árboles de decisión y redes neuronales artificiales en la minería de datos, entre otras técnicas.
• Predicción: Esta técnica predice la relación que existe entre las variables independientes y dependientes, así como las variables independientes por sí solas. Puede usarse para predecir ganancias futuras dependiendo de la venta. Supongamos que la ganancia y la venta son variables dependientes e independientes, respectivamente. Ahora, basándonos en lo que dicen los datos de ventas pasadas, podemos hacer una predicción de ganancias del futuro con una curva de regresión.
• Patrones secuenciales: Esta técnica tiene como objetivo utilizar datos de transacciones y luego identificar tendencias, patrones y eventos similares en ellos durante un período de tiempo. Los datos históricos de ventas se pueden utilizar para descubrir artículos que los clientes compraron juntos en diferentes épocas del año. Las empresas pueden entender esta información recomendando a los clientes que compren esos productos en momentos en que los datos históricos no sugieren que lo harían. Las empresas pueden utilizar ofertas y descuentos para impulsar esta recomendación.

Cómo llevar a cabo un minado de datos

Los mineros o exploradores de datos a la hora de llevar a cabo un análisis de minería de datos, deberán realizar los siguientes pasos:

1# Investigación comercial

Antes de empezar, deberás tener una idea completa de los objetivos de tu empresa, de los recursos disponibles y de los diversos escenarios actuales en consonancia con los requisitos. Esto sería muy útil de cara a crear un plan detallado que alcance los objetivos de la organización.

2# Análisis de calidad

A medida que vamos recopilando los datos de distintas fuentes, necesitaremos verificarlos y compararlos para garantizar que no hayan cuellos de botella en el proceso de integración de datos. La garantía de calidad ayuda a detectar cualquier anomalía en los datos, como la interpolación de datos faltantes, manteniendo los datos en plena forma antes de que se sometan a una extracción.

3# Limpieza de datos

Se trata de la selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos. Se calcula que el 90% del tiempo en este tipo de procesos se gasta en este paso.

4# Transformación de datos

Este paso consta de cinco sub-etapas. Los procesos involucrados hacen que los datos estén listos en conjuntos de datos finales.

• Suavizado de datos: Se elimina el ruido de los datos
• Resumen de datos: La agregación de conjuntos de datos se aplica en este proceso
• Generalización de datos: Los datos se generalizan reemplazando cualquier dato de bajo nivel con conceptualizaciones de nivel superior
• Normalización de datos: Los datos se definen en rangos establecidos
• Construcción de atributos de datos: Los conjuntos de datos deben estar en el conjunto de atributos antes de la minería de datos

5# Modelado de datos

Por último, para una mejor identificación de los patrones de datos, se implementan varios modelos matemáticos en el conjunto de datos, basados en varias condiciones.

Actualmente este tipo de trabajos se están realizando en seguridad de datos, finanzas, salud, marketing, detección de fraude, búsquedas online, procesamiento del lenguaje natural, coches inteligentes, entre otros. Es por este motivo, que la minería de datos se está convirtiendo en uno de los trabajos con mayor proyección para el futuro.

Tipos de datos que pueden ser minados

Como nos podemos imaginar, no todos los modelos de datos pueden ser minados. A continuación, te indicamos cuáles sí:

Datos almacenados en una base de datos

Una base de datos también puede denominarse sistema de gestión de bases de datos o DBMS. Cada DBMS almacena datos que están relacionados entre sí de una forma u otra.

También tiene un conjunto de programas de software que se utilizan para administrar datos y proporcionar un fácil acceso a ellos. Estos programas de software sirven para muchas cosas, incluida la definición de la estructura de la base de datos o asegurarse de que la información almacenada permanezca segura y consistente.

Data warehouse

Un almacén de datos o data warehouse es una única ubicación de almacenamiento de datos que recopila datos de varias fuentes y luego los almacena en forma de plan unificado. Cuando los datos se almacenan en estos sistemas se someten a una limpieza, integración, carga y actualización.

Data transaccional

La base de datos transaccional almacena registros que se capturan como transacciones. Por ejemplo, reservas de vueltos, compras, clics en un sitio web, etc. Cada registro de transacciones tiene una identidad única. También engloba todos los elementos que la han convertido en una transacción.

Otros tipos de datos

Por último, también existen muchos otros tipos de datos que son conocidos por su estructura, significados semánticos y versatilidad. Por ejemplo:

• Datos de diseño de ingeniería
• Datos de secuencia
• Flujos de datos
• Datos de gráficos
• Datos espaciales
• Multimedia

Diferencias entre minado de datos y Big Data

Aunque parezca lo mismo, el minado de datos y el Big Data son conceptos diferentes, aunque con una misma base.

Por un lado, el Big Data es una tecnología que tiene la capacidad de capturar, gestionar y procesar de forma veraz todo tipo de datos, utilizando herramientas o softwares que identifican patrones comunes. Estos patrones podrían ser características específicas de los consumidores, generación de parámetros, métricas, entre muchos otros. Además, tienen la capacidad de cambiar la manera de hacer negocios, ya que permiten aumentar la rentabilidad y productividad de las compañías.

A diferencia del Big Data, tal y como se ha comentado anteriormente, cuando hablamos de Data Mining nos referimos al análisis de los grandes datos o Big Data para buscar y obtener una información concreta, y así, poder ofrecer resultados que sirvan como solución para optimizar las actividades de una empresa.

En resumen, Big Data y Minería de datos podrían ser definidos como el “activo” y el “manejo”, respectivamente.

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