Es importante tener claro en qué consiste la minería de datos, ¡y por eso vamos a contarte mucho más que únicamente cuál es la definición de Data Mining!
El Data Mining ha cambiado por completo la forma de trabajar en muchas empresas, pues ha demostrado que no basta con recopilar datos, sino que además hay que saber gestionarlos de la forma más eficaz posible para descubrir cómo se interrelacionan y cómo utilizarlos para conseguir mejores resultados.
¿Qué es el Data Mining?
El proceso de análisis y minería de datos permite examinar grandes conjuntos de información con el fin de identificar patrones, tendencias y relaciones importantes que de otra manera pueden pasar desapercibidas. Una empresa genera cantidades ingentes de datos sin siquiera ser consciente de ello, y saber qué aplicaciones de Data Mining y Big Data usar puede ayudarte a ponerlos de tu lado.
Para una compañía, esto significa poder comprender mucho mejor las necesidades de sus clientes, mejorar sus procesos internos y descubrir oportunidades de negocio que hasta ese momento podían estar pasando totalmente desapercibidas.
¿Y cómo funciona el Data Mining?
- Para poder disfrutar de los beneficios de la minería de datos, lo primero es contar con lo necesario para recopilar y almacenar los datos que pueden resultar de interés.
- Después, hay que aplicar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático (ML) que permitan analizarlos y extraer la información de interés que pueden estar escondiendo.
- Por último,hay que interpretar con acierto los resultados y utilizarlos para tomar decisiones que mejoren la eficiencia del trabajo, permitan reducir gastos y aumenten la rentabilidad del negocio.
Seguro que se te ocurren algunos ejemplos de minería de datos en una empresa que le permitirán disfrutar de todos los beneficios del Data Mining, pero no te adelantes, ¡aún quedan varios conceptos de la minería de datos por conocer!
¿Para qué sirve el Data Mining?
Las aplicaciones de la minería de datos son muchas y muy variadas, y esto permite a las empresas sacar el máximo partido posible a sus datos sea cual sea la finalidad que persigan. ¡Aquí tienes algunos ejemplos de ello!
- Conocer las preferencias y hábitos de compra de los clientes permite personalizar ofertas y mejorar la UX.
- Segmentar a los clientes en grupos en función de parámetros como su edad o sus gustos hace posible configurar campañas de marketing más efectivas.
- Identificar actividades sospechosas o poco usuales que puedan destapar fraudes económicos o de cualquier otro tipo.
- Analizar y reducir riesgos potenciales en transacciones económicas, inversiones y otros aspectos importantes del negocio.
- Identificar cuellos de botella y posibles mejoras en los procesos de la empresa.
- Predecir tendencias futuras en ventas y en la demanda de productos o servicios con el fin de planificar mejor la gestión de inventarios.
- Encontrar oportunidades de mercado y necesidades no satisfechas para cubrirlas desarrollando nuevos productos o servicios con potencial de éxito.
- Analizar opiniones y comentarios de clientes en redes sociales y otros medios para comprender cómo perciben la marca y mejorar los procesos comunicativos.
Ahora que sabes que el Data Mining es Business Intelligence, pero centrado en por qué ocurren las cosas y qué pasará después, entenderás por qué necesitas formarte en IA y Data Science si quieres tener futuro en un sector en pleno auge que seguirá estándolo durante las próximas décadas.
Principales técnicas de Data Mining
Ahora que conoces la definición de minería de datos y todo lo que aporta, es importante que conozcas qué técnicas son las más utilizadas para aplicarla de forma eficaz en las empresas.
- Clasificación: Consiste en asignar categorías predefinidas a los datos, y se utiliza para detectar fraudes y segmentar clientes.
- Regresión: Permite predecir valores continuos, como las ventas futuras, basándose en variables independientes, algo muy útil a la hora de hacer pronósticos financieros y análisis de tendencias.
- Agrupación: Agrupa datos similares sin categorías predefinidas, lo que ayuda a identificar segmentos de clientes con comportamientos parecidos con el fin de personalizar lo máximo posible las campañas de marketing.
- Asociación: Detecta relaciones entre variables, lo que por ejemplo permite recomendar productos que suelen comprarse juntos.
- Detección de anomalías: Identifica datos que se desvían del patrón general.
- Redes neuronales: Modelos inspirados en el cerebro humano que reconocen patrones complejos.
- Árboles de decisión: Representan decisiones y sus posibles consecuencias en forma de árbol, y resultan útiles a la hora de tomar decisiones empresariales.
Aplicar estas técnicas de forma adecuada permite a las empresas mejorar sus procesos y, con ello, también la satisfacción del cliente, lo que explica la estrecha relación entre la Inteligencia Artificial y el Data Mining.
Fases del proceso de minería de datos
El proceso de minería de datos se estructura en varias etapas que conviene conocer para crear proyectos de data mining con éxito.
- Identificar los objetivos y necesidades de la empresa que está planteándose empezar a trabajar con Data Mining.
- Recopilar y analizar los datos de que se dispone, evaluando su calidad y su interés, identificando además cualquier posible problema en el proceso.
- Limpiar, transformar y seleccionar los datos que resulten válidos para el análisis.
- Aplicar las técnicas de minería de datos apropiadas para construir modelos que descubran patrones y relaciones en los datos.
- Comprobar que los modelos generados cumplan con los objetivos que se habían determinado e interpretar los resultados obtenidos.
- Mejorar las estrategias empresariales en función del aprendizaje obtenido tras el análisis de los datos.
Herramientas más utilizadas en Data Mining
Conocer algunas de las herramientas más utilizadas en minería de datos te permitirá elegir la que mejor se adapte a tus necesidades.
- RapidMiner: Destaca por su interfaz gráfica intuitiva y su capacidad para integrarse con otras herramientas.
- KNIME: Permite desarrollar modelos mediante un sistema de nodos visuales.
- Weka: Software libre desarrollado en Java con una gran colección de algoritmos para tareas de clasificación, regresión y clustering.
- SAS Enterprise Miner: Ofrece capacidades de análisis, minería de datos y modelado predictivo.
- Pentaho: Suite de Business Intelligence con herramientas para informes, minería de datos y procesos ETL.
Diferencias entre Data Mining y análisis de datos
Los dos procesos están relacionados con la gestión y el análisis de datos, pero a la vez presentan ciertas diferencias que tienes que conocer.
- La minería de datos trabaja para descubrir patrones ocultos y relaciones en grandes conjuntos de datos. En cambio, el análisis de datos busca interpretar y visualizar datos con los que poder tomar mejores decisiones..
- El análisis de datos utiliza herramientas de Business Intelligence y visualización, mientras que el Data Mining se sirve de algoritmos de ML y técnicas estadísticas.
- La minería de datos trabaja con grandes volúmenes de datos estructurados. Sin embargo, el análisis de datos puede gestionar conjuntos de datos de distintos tamaños y estructuras.
- Además, el Data Mining produce modelos predictivos y patrones identificados, mientras que el análisis de datos genera informes, dashboards y conclusiones basadas en los datos analizados.
Ahora que sabes todo lo que puede dar de sí la aplicación de la minería de datos, estamos seguros de que darás al Data Mining el lugar que le corresponde en tu empresa. Recuerda, ¡una formación de calidad te permitirá sacar el máximo provecho posible a esta herramienta!
BIBLIOGRAFÍA
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- Martínez, S. (2021, agosto 25). Herramientas y técnicas de data mining. Inesdi. https://www.inesdi.com/blog/herramientas-y-tecnicas-de-data-mining/
