¿Qué es data mining o minería de datos?

Data mining es una serie de técnicas y recursos que permite conocer grandes bases de datos de forma automática o semiautomática. El objetivo es descubrir patrones repetitivos que detallen el comportamiento de la información. A pesar de que la idea de la minería de datos puede parecer una evolución tecnológica reciente, realmente es un término que tuvo origen en los años sesenta junto con otros. Sin embargo, no fue hasta los ochenta que comenzó a pisar más fuerte en el mercado.

La minería de datos apareció con la misión o intención de facilitar la compresión de una gran cantidad de información y que puedan ser empleados para recolectar explicaciones. De este modo, es posible mejorar y potenciar el crecimiento de las organizaciones, especialmente, aquellas dedicadas a las ventas o fidelización de clientes.

El objetivo principal es explorar, a través de la utilización de técnicas y tecnologías, grandes bancos de información de forma automática. La finalidad es detectar patrones repetitivos, reglas o tendencias que expliquen el comportamiento de la información que ha sido recolectada con el paso del tiempo. Este patrón de respuesta puede usar estadísticas o algoritmos de exploración próximos a la inteligencia artificial (IA) y las redes neuronales. Por tal motivo, los datos son la vía o base para conseguir conclusiones y cambiarlos en información oportuna, para que así las compañías puedan encontrar soluciones y alcanzar sus objetivos.

¿Cómo ser un minero de datos?

Las personas que dedican su trabajo al estudio de los datos por medio de los sistemas conocidos como exploradores de datos. Se encargan de encontrar patrones en medio de grandes cantidades de información y poder sacar conclusiones.

El objetivo es brindar conclusiones importantes para las organizaciones y así facilitarles el trabajo para toma de decisiones a futuro. Sin embargo, debes tener en claro que la selección del algoritmo adecuado para ejecutar una actividad analítica específica es complicado. Ya que se pueden encontrar infinidad de patrones, y también depende del problema que necesitas resolver en dicho instante.

Para trabajar en la minería de datos, tienes que saber transformar los datos en activos de valor. Es decir que, aplicar las nuevas técnicas de Big Data es crucial, pues, facilita la gestión masiva de datos eficiente.

Asimismo, los algoritmos de Machine Learning pueden tomar esa información e intuir el comportamiento de las personas con una alta tasa de éxito. Por ello, si quieres entrar en este mundo, primero necesitas saber qué es Data Mining y manejar temas sobre Big Data.

Relación entre la Data Mining y el Big Data

Ahora que sabes qué es el Data Mining, es importante comprender que el Big Data analiza grandes cantidades de datos que superiores a la capacidad de los procesadores informáticos tradicionales. El objetivo es estudiar en el menor lapso posible y de manera oportuna la información.

Por el contrario, la minería de datos estudia grandes volúmenes de datos, sintetizando, agrupando e identificado patrones de comportamiento entre ellos. Generalmente, la información que analiza son clientes y consumidores en una tienda o marca específica. Y gracias a ella, puedes conocer cuáles son los comportamientos más habituales de los usuarios, el tiempo de contratación de un servicio. Igualmente, los periodos de adquisición, fuga a otras empresas o hasta las posibilidades de estafa por medio de patrones inusuales o sospechosos.

Actualmente, los expertos en Big Data en el mundo entero hacen falta en cantidades enormes. El proceso de capacitación es un desafío, necesita de mucho ensayo-error y de mucho conocimiento para identificar varias cosas. Motivo por el cual en el futuro puede existir un déficit de profesionales, como lo que sucede ante la Inteligencia Artificial o los entornos de aprendizajes supervisados.

Entonces, la minería de datos necesita de formación, ya que es necesario que conozcas de estadística, programación, negocios y tendencias del consumidor. También tienes que investigar sobre psicología y hacer estudios de mercado para poder tomar la mejor decisión con la información obtenida.

Con la aparición del Big Data no haces más cosas al manejar más datos, sino que puedes realizar lo que antes era imposible, algo completamente diferente. Ahora bien, el aprendizaje es automática y la IA está inmersa en la vida diaria sin darte cuenta, y no es algo que generó un cambio de un día para otro, sino que ha incrementado su presencia de manera progresiva en tu vida.

¿Cuándo y quién debe utilizar Big Data?

En el momento que tienes datos almacenados sobre la actividad, cliente, y proveedores de toda empresa u organización, es probable poder sacar conclusiones al estudiarlos. Particularmente, con información sobre el consumidor puedes saber cuál es la mejor forma de servirle mejor, cómo hacerlo más feliz, lograr más negocios o incrementar la fidelidad hacia una marca. Solamente con saber que desean, lo que es importante para ellos y lo que no, qué les irrita o les gusta al interactuar con tu compañía.

Este conocimiento del cliente es debido a la minería de datos y también facilita el trabajo a las pequeñas organizaciones, pues, al conocer mejor a su target, el mercado o cualquier aspecto. Puede marcar la diferencia para continuar en la competencia a largo plazo y hasta superar a los rivales.

Aunque muchas empresas preguntan si el Big Data es un proceso costoso, las organizaciones en realidad no deben tener nada caro o económico. Ya que, lo que importa es un retorno negativo o positivo de la inversión.

Entonces, si los resultados esperados son positivos, es natural que sea de tu interés sin importar el precio. El Big Data mejora el inventario, optimiza turnos laborales, fuerza de venta, distribución, en otras palabras, un incremento en el rendimiento con el gasto realizado, además de generar más ingresos.

Técnicas de la minería de datos

Las técnicas de minería de datos guardan relación directa con la estadística y la inteligencia artificial. Aunque, ambas no son más que algoritmos sofisticados que son aplicados sobre los datos para conseguir los resultados, por lo tanto, las más representativas son:

• Redes neuronales: es un paradigma para el procesamiento automática basada en la manera en que trabaja el sistema nervioso de los animales. Consiste en un sistema de interconexión como pasa en las neuronas para crear una red que permita la generación de un estímulo de salida. Algunos ejemplos son el perceptrón, multicapa o mapas autoorganizados conocidos como red de Kohonen.
• Regresión lineal: muy usado para fomentar relaciones entre la información de manera rápida y oportuna, aunque insuficiente en espacios muldimensionales donde hay más de dos variables.
• Árboles de decisión: es un modelo de predicción empleado en el área de la inteligencia artificial y el análisis de predicciones. Según una base de datos es elaborado este diagrama de construcción lógica, algo parecido a los sistemas de pronósticos que trabajan con reglas. Es decir, que son útiles para categorizar y representar un conjunto de condiciones que ocurren de manera sucesiva para resolver un problema.
• Agrupamiento o Clustering: consiste en un método de agrupación de una serie de vectores de acuerdo a criterios habituales de distancia. Trata de disponer cada uno de ellos de manera que estén lo más cercano posible y que compartan características en común, tales como el algoritmo K-means o Kmedoids.
• Reglas de asociación: es utilizado para encontrar hechos suscitados de acuerdo con un determinado de conjunto de datos. De acuerdo con la finalidad del análisis de la información, los algoritmos empleados son clasificados en supervisados o no supervisados.
• Modelos estadísticos: un término simbólico a la manera de ecuación o igualdad utilizados en diseños experimentales o la regresión lineal para establecer los distintos factores que alteran la variable de respuesta.

Ejemplos de uso de la Data Mining

La minería de datos está ubicada en el corazón de los métodos analíticos de muchas disciplinas y diversas industrias, tales como:

Seguros

Con información analítica, las empresas de seguros intentan resolver situaciones complejas relacionadas con el fraude, gestión de riesgo, separación de clientes y cumplimiento. Las empresas emplean técnicas de Data Mining para establecer precios a los servicios más eficientes en el sector de negocios. Y encontrar nuevas maneras de ofrecer artículos competitivos a los clientes ya existentes.

Comunicación

En un sector sobrecargado donde la competencia es cada vez más estrecha, las soluciones son encontradas por medio de datos de los consumidores. Las organizaciones de telecomunicaciones y multimedia pueden usar modelos analíticos y descifrar grandes cantidades de datos de clientes. Lo que les permite predecir el comportamiento a futuro y crear campañas atractivas y dirigidas.

Retail

Las grandes bases de datos de clientes incluyen insights ocultos que permiten mejorar las relaciones con los usuarios, aumentar la efectividad de las campañas de marketing y predecir ventas. Por medio de modelos de datos más específicos, las empresas detallistas brindan campañas más específicas para encontrar algo que impacte más en el público.

Ahora que sabes qué es Data Mining, si quieres formar parte de la minería de datos tienes que estudiar a fondo el Big Data y cómo los sectores industriales lo están utilizando. Entre otras cosas, necesitas aplicar técnicas y recursos importantes para analizar grandes cantidades de información, y aplicar todos los algoritmos por medio de redes neuronales. O cualquier otra técnica que manejes en un entorno de aplicación real para predecir el comportamiento del público consumidor. Por lo tanto, no esperes más y pon manos a la obra para comenzar a elaborar nuevas ofertas irresistibles y potencia tu negocio.