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08 Ene 2018
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¿Qué es el Data Mining o minería de datos?

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Ester Ribas

Índice de contenidos:

La realización de base de datos se ha vuelto una acción 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.

El Data Mining 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.

Data Mining o Minería de Datos para la organización de 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 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 con el objetivo de 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.

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, ayudarlas 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, y además, dependerá de los problemas a resolver. Estos pueden ser la clasificación, regresión, segmentación, asociación y análisis de secuencias.

Los mineros o exploradores de datos a la hora de llevar a cabo un análisis de Data Mining, deberán realizar cuatro pasos distintos:

  1. Determinación de los objetivos: El cliente determina qué objetivos quiere conseguir gracias al uso del Data Mining.
  2. Procesamiento de los datos: Selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos.
  3. Determinación del modelo: Primero se debe hacer un análisis estadístico de los datos y después visualización gráfica de los mismos.
  4. Análisis de los resultados: En este paso se deberán verificar si los resultados obtenidos son coherentes.

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.

Diferencias entre Data Mining y Big Data

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. Y, 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, los Grandes Datos o Big Data podrían ser definidos como el “activo” y la Minería de Datos como el “manejo”.

Ventajas y desventajas del Data Mining


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.

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

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