El término minería de datos (data mining) se usa de manera bastante amplia en la industria de TI. Aquí detallamos su definición, aplicación, mucho más.
La minería de datos se utiliza en muchas áreas de negocios e investigación, incluido el desarrollo de productos, las ventas y el marketing, la genética y la cibernética, por nombrar algunos. Si se usa de forma correcta, la extracción de datos combinada con análisis predictivos puede brindarle una gran ventaja sobre los competidores que no utilizan estas herramientas, pero ¿realmente qué es o de qué trata la data mining?
La llamada también exploración de datos, a menudo se aplica a una variedad de actividades de procesamiento de datos a gran escala, tales como recopilar, extraer, almacenar y analizar datos. También puede abarcar aplicaciones y tecnologías de apoyo a la toma de decisiones, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial (business intelligence). ¡Empecemos!
1. Definición de Minería de Datos
En términos sencillos podemos decir que la minería de datos es el proceso automatizado de ordenar a través de enormes conjuntos de datos para identificar tendencias y patrones, y establecer relaciones.
Las organizaciones actuales están reuniendo volúmenes cada vez mayores de información de todo tipo de fuentes, incluidos sitios web, aplicaciones empresariales, redes sociales, dispositivos móviles y cada vez más Internet de las Cosas (IoT).
La gran pregunta es: ¿Cómo se puede derivar un verdadero valor comercial de esta información? Ahí es donde la minería de datos puede contribuir en gran medida. La minería de datos es el proceso automatizado de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y patrones y establecer relaciones, para resolver problemas comerciales o generar nuevas oportunidades a través del análisis de los datos.
2. El Valor Comercial de la Minería de Datos
El valor real de la minería de datos proviene de poder «desenterrar gemas ocultas» en forma de patrones y relaciones en los datos, que pueden usarse para hacer predicciones que pueden tener un impacto significativo en las empresas.
Por ejemplo, si una empresa determina que una campaña de marketing particular obtuvo ventas extremadamente altas con un modelo particular de un producto en ciertas partes del país, pero no en otras, puede reorientar la campaña en el futuro para obtener el máximo rendimiento.
Los beneficios de la tecnología pueden variar según el tipo de negocio y sus objetivos. Independientemente de la industria, la minería de datos que se aplica a los patrones de ventas y al comportamiento del cliente (en el pasado) puede usarse para crear modelos que predigan las ventas y el comportamiento futuro.
Otro potencial: la minería de datos puede ayudar a eliminar actividades que pueden dañar a las empresas. Por ejemplo, puede usar la minería de datos para mejorar la seguridad del producto o detectar actividad fraudulenta en transacciones de seguros y servicios financieros.
3. Las Aplicaciones de la Minería de Datos
La minería de datos se puede aplicar a una variedad de aplicaciones en prácticamente todas las industrias, como por ejemplo:
- Los minoristas pueden desplegar la minería de datos para identificar mejor qué productos es probable que adquieran las personas en función de sus hábitos de compra anteriores, o qué productos se venderán en ciertas épocas del año.
- Los bancos y otros proveedores de servicios financieros pueden extraer datos relacionados con las cuentas, transacciones y preferencias de sus clientes para satisfacer mejor sus necesidades. También pueden recopilar datos analizados de sus sitios web y las interacciones de las redes sociales para ayudar a aumentar la lealtad de los clientes existentes y atraer nuevos.
- Las empresas manufactureras pueden usar la minería de datos para buscar patrones en el proceso de producción, de modo que puedan identificar con precisión los cuellos de botella y los métodos defectuosos y encontrar formas de aumentar la eficiencia. También pueden aplicar conocimientos de minería de datos al diseño de productos, y hacer ajustes basados en la retroalimentación de las experiencias del cliente.
- Las instituciones educativas pueden beneficiarse de la extracción de datos, como el análisis de conjuntos de datos para predecir los comportamientos de aprendizaje futuros y el desempeño de los estudiantes, y luego usar este conocimiento para mejorar los métodos de enseñanza o los planes de estudio.
- Los proveedores de atención médica pueden extraer y analizar datos para determinar mejores formas de brindar atención a los pacientes y reducir costos. También pueden predecir cuántos pacientes necesitarán para cuidar y qué tipo de servicios necesitarán los pacientes
- En múltiples industrias, incluida la atención médica y el comercio minorista, puede usar la extracción de datos para detectar el fraude y otros abusos, mucho más rápidamente que con los métodos tradicionales para identificar tales actividades.
4. Los Componentes Clave de la Minería de Datos
El proceso de extracción de datos incluye varios componentes distintos que abordan diferentes necesidades:
- Preproceso: Antes de que pueda aplicar algoritmos de minería de datos, necesita crear un conjunto de datos objetivo. Una fuente común de datos es un centro comercial o almacén de datos. Necesita realizar un preprocesamiento para poder analizar los conjuntos de datos.
- Limpieza y preparación de datos: El conjunto de datos objetivo debe «limpiarse» y prepararse de otra manera, para eliminar el «ruido», corregir los valores perdidos, filtrar los puntos de datos periféricos (para la detección de anomalías) para eliminar errores o realizar más exploraciones, crear reglas de segmentación y realizar otras funciones relacionadas con la preparación de datos .
- Aprendizaje de reglas de asociación: (o análisis de cesta de la compra). Estas herramientas buscan relaciones entre las variables en un conjunto de datos, como determinar qué productos en una tienda a menudo se compran juntos.
- Agrupación: Esta característica de la minería de datos se utiliza para descubrir grupos y estructuras en conjuntos de datos que son de alguna manera similares entre sí, sin usar estructuras conocidas en los datos.
- Clasificación: Las herramientas que realizan la clasificación generalizan las estructuras conocidas para aplicarlas a nuevos puntos de datos, como cuando una aplicación de correo electrónico intenta clasificar un mensaje como correo legítimo o correo no deseado.
- Regresión: Se utiliza para predecir un rango de valores numéricos, como ventas, valores de vivienda, temperaturas o precios cuando se les da un conjunto de datos en particular.
- Resumen: Esta técnica proporciona una representación compacta de un conjunto de datos, incluida la visualización y generación de informes.
5. Riesgos y Desafíos de la Minería de Datos
La minería de datos viene con su cuota de riesgos y desafíos. Como con cualquier tecnología que involucre el uso de información potencialmente sensible o personalmente identificable, la seguridad y la privacidad son algunas de las mayores preocupaciones.
En un nivel fundamental, los datos que se extraen deben ser completos, precisos y confiables; después de todo, lo está utilizando para tomar decisiones empresariales importantes y, a menudo, para interactuar con el público, los reguladores, los inversores y los socios comerciales. Las formas modernas de datos también requieren nuevos tipos de tecnologías, como reunir conjuntos de datos de una variedad de entornos informáticos distribuidos y para datos más complejos, como imágenes y vídeos, datos temporales y datos espaciales.
Obtener los datos correctos y luego juntarlos para que puedan ser extraídos no es el final del desafío para TI. Los sistemas de nube, almacenamiento y red necesitan habilitar un alto rendimiento de las herramientas de minería de datos. Y la información resultante de la extracción de datos debe presentarse claramente a la amplia gama de usuarios que se espera que actúen e interpreten. Necesitará personas con habilidades en ciencias de la información y áreas relacionadas.
Desde el punto de la privacidad, la idea de información minera que se relaciona con la forma en que las personas se comportan, lo que compran, los sitios web que visitan, y así sucesivamente pueden desencadenar preocupaciones sobre compañías que recopilan demasiada información. Eso afecta no solo a su implementación tecnológica, sino también a su estrategia comercial.
Más allá de la ética de rastrear a las personas tan a fondo, también existen requisitos legales sobre cómo se pueden recopilar, identificar y compartir las personas.
Espero que este artículo sea de su agrado y comprenda realmente qué es Minería de Datos. No dude en compartirlo con los demás 😉
