¿Qué es la minería de datos y cómo optimizará tu empresa? | Crehana
¿Qué es la minería de datos y cómo optimizará tu empresa?

¿Qué es la minería de datos y cómo optimizará tu empresa?

Última actualización 4 de Febrero del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Valeria Maceiras

Para entender qué es la minería de datos piensa en un buscador de minerales. Al igual que él explora y mueve la tierra para encontrar pedazos de oro, la minería de datos es el proceso de clasificación de grandes cantidades de datos o Big Data para encontrar información relevante y útil para alcanzar un objetivo específico.

       Índice

  1. Qué es la minería de datos 
  2.  Para qué es la minería de datos 
  3. Modelos de minería de datos 
  4. Quiénes se pueden beneficiar con el data mining 
  5. Cuál es la diferencia entre minería de datos y big data 
  6. Ventajas y desventajas del data mining 

 

Las bases de datos se han convertido en piezas fundamentales de las empresas, ya que permiten crear estrategias para conseguir nuevos clientes y fidelizar a los ya existentes. Sin embargo, puede resultar difícil llevar a cabo análisis con esta técnica por el costo elevado de los equipos o sistemas necesarios, entre otras razones. 


A pesar de las ventajas que se obtienen a través de la recolección de una gran cantidad de datos e información, puede surgir el problema de que llegue un punto en el que nos encontremos con tanta información que nos resulte casi imposible organizarla efectivamente. Aquí es donde entra el data mining o minería de datos, brindando la solución al descubrir patrones o algoritmos para sacar el mayor provecho de este conjunto de datos tan sofisticado.

Qué es la minería de datos 

La minería de datos se refiere a un set de técnicas y tecnologías que sirven para explorar bases de datos con una gran cantidad de información para encontrar patrones y predecir resultados. Como objetivo busca incrementar ingresos, recortar costos, mejorar la relación con los clientes y reducir riesgos. 

 

datos computadora

Fuente: Markus Spiske en Pexels

Para qué es la minería de datos  

De nada sirve tener una cantidad enorme de información recopilada a través del registro de usuarios, historiales de compras, encuestas y demás datos tanto cualitativos como cuantitativos si no podemos entenderlos y organizarlos claramente.

Este es un problema que cada vez está más presente en las operaciones de compañías día a día gracias al crecimiento de la modalidad online y al engagement de los clientes en plataformas digitales o redes sociales. Todos los negocios quieren estar más en contacto con sus clientes, pero para esto se necesitan herramientas para poder hacerlo de manera eficaz. 

Es por esto que el data mining tiene la intención de ayudar en el procesamiento de datos para que puedan ser utilizados para llegar a conclusiones y elaborar reportes que ayuden a las empresas a mejorar y crecer.

El proceso de minería de datos permite a la alta dirección de las empresas crear e implementar estrategias específicas que ataquen los problemas existentes o puntos débiles que se encuentren, así como aquellos aspectos de los que pueden sacar ventaja para mejorar su desempeño.  

Lo que hace la minería de datos es explorar mediante distintas técnicas y tecnologías, enormes bases de datos y encontrar comportamientos repetitivos, tendencias o reglas que señalen la manera en la que actúan los usuarios de la empresa que se está analizando. Se pueden utilizar estadísticas o algoritmos de búsqueda, que muchas veces son similares a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. El procesamiento de datos cualitativos y cuantitativos es lo que permite llegar a conclusiones y verdaderamente transformar datos en información relevante y útil. 

Los problemas que se pretenden resolver con el uso de la minería de datos varían dependiendo la empresa y los casos, por lo que se debe realizar un análisis para saber qué técnicas o algoritmos se necesitan usar. Entre los posibles retos se encuentran la regresión, clasificación, segmentación, análisis y asociación de secuencias.  

Modelos de minería de datos 

Para poder generar un modelo de minería de datos, es importante seguir un determinado proceso que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para resolverlas, hasta la implementación del modelo en un entorno real. De acuerdo a Microsoft, este proceso de seis pasos básicos para definir el modelo:

1.     Definir el problema 

2.     Preparar los datos 

3.     Explorar los datos

4.     Crear modelos

5.     Explorar y validar modelos

6.     Implementar y actualizar los modelos

 

Fuente: Microsoft Docs

En este diagrama se pueden observar las relaciones entre cada uno de los pasos del proceso y un ejemplo de las tecnologías que se pueden usar para cada paso, en este caso las de Microsoft SQL Server. También se pueden usar otros sistemas de gestión de base de datos relacionales (SGBD) como MySQL, Oracle Datbase, y Db2 de IBM. 

El proceso de minería de datos es cíclico, por lo que ahora sabemos que la creación de un modelo de minería de datos es frecuente y dinámico. A través de la exploración de los datos se va descubriendo si son suficientes o se necesitan más, y qué tipos de modelos son más convenientes para solucionar el problema o inquietud de la empresa.

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Quiénes se pueden beneficiar de la minería de datos

Como hemos aprendido, la minería de datos ayuda a cualquier institución, organización o empresa que genere datos y quiera analizarlos efectivamente. Permite encontrar información que no siempre resulta aparente y puede dar una ventaja competitiva si se usa de forma correcta. 

Algunas de las áreas en las que resulta muy útil contar con data mining son:

  •  Comercio y banca : administración empresarial, segmentación de clientes, predicción y previsión de ventas, análisis de riesgo. 
  • Farmacia y medicina: diagnóstico de enfermedades y efectividad de tratamientos.
  • Seguridad y detección de fraude: identificaciones biométricas, accesos a redes restringidas, reconocimiento facial, entre otras. 
  • Recuperar información que no es numérica: obtener texto, imágenes, voz, video y textos de materiales multimedia. 
  • Ciencia
    • Astronomía: identificación de nuevas galaxias y estrellas.
    • Ambientales: modelos de funcionamiento de ecosistemas para observación, organización y control. 
    • Sociales: flujos de opinión pública, planificación de ciudades, datos demográficos y poblacionales.

Además de lo que puedes descuburir con los datos de tu empresa, sabemos que la atención al cliente también es una de las claves para retener a tus consumidores y mantenerlos contentos. Por eso puedes descargar aquí una Guía de Atención al Cliente para Emprendedores.¡Y es gratis! 

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Diferencia entre minería de datos y Big Data

Ahora bien, al hablar de data mining se nos puede venir a la mente otro concepto que está bastante relacionado con la minería de datos: el Big Data. No hay que confundirse porque no son conceptos intercambiables, sino complementarios.

El Big Data es la tecnología que captura, gestiona y procesa todo tipo de datos, usando softwares que también identifican patrones. Al igual que lo que hace la minería de datos, es capaz de mejorar el desarrollo de los negocios reduciendo sus costos y aumentando su efectividad. 

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Fuente: Markus Spikse en Pexels 

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La relación entre los dos conceptos es evidente porque al hablar de minería de datos, nos referimos al análisis y exploración precisamente de Big Data o grandes datos para encontrar la información que arroje luz sobre algún problema o una posible mejora en las operaciones de la compañía u organización estudiada. En pocas palabras, el Big Data puede ser considerado como el ‘activo’ o ‘bien’ y el data mining como el ‘manejo’, ‘método’ o ‘herramienta’. 

Ventajas y desventajas de la minería de datos

Es evidente el hecho de que el análisis de datos utilizando el data mining aporta muchísimas ventajas a las empresas y que es una herramienta que contribuye a la optimización de su organización y efectividad. Además de las que ya mencionamos anteriormente, estos son otros de los beneficios que se pueden obtener a través de esta herramienta tecnológica:

  • Descubrir información inesperada, gracias a los algoritmos. 
  • Analizar enormes cantidades de datos.
  • Interpretación fácil de resultados sin necesidad de tener conocimientos avanzados de ingeniería en información. 
  • Atraer, encontrar y sobre todo retener clientes. 
  • Posibilidad de ofrecer a los clientes productos o servicios que necesitan. 
  • Uso de estadísticas para ver si las predicciones que se obtienen son válidas, para no usar los modelos en vano. 
  • Ahorrar en gastos y aprovechar capital para abrir nuevas oportunidades de negocio. 

Si te interesa la manera en la que grandes empresas utilizan datos para conocer y atraer a sus clientes, encuentra un ejemplo súper interesante de cómo la compañía Target usa el data mining para saber lo que quieren sus clientes antes de que ellos mismos lo sepan, en el capítulo 7 del libro The Power of Habit de Charles Duhigg. 

Lo que el autor expone en esta sección es la manera en la que el analista Andrew Pole desarrolló modelos de predicción de los comportamientos de los consumidores gracias al data mining exhaustivo de las bases de datos incluyendo historiales de compras y registros de los clientes.

Logró tal grado de exactitud que pudo descifrar el cambio de comportamiento en personas pasando por eventos cruciales de sus vidas como el matrimonio, el divorcio y hasta el embarazo. 

 

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Fuente: Skitterphoto en Pexels  

Por otro lado, también existe la otra cara de la moneda de la minería de datos.

Pueden surgir inconvenientes o dificultades a la hora de poner en práctica las técnicas o métodos de data mining. Por ejemplo, la recolección u obtención de datos puede llevar mucho trabajo, se deben de tomar en cuenta también aspectos importantes y delicados como la privacidad de los clientes o de la población estudiada, o la inversión inicial para tener las tecnologías necesarias para recopilar los datos puede ser bastante cara. 

Aunque algunos aspectos de la minería de datos, como las tecnologías para implementarla o los diferentes modelos de data mining que explicamos brevemente, pueden parecer complicados, conviene mucho tenerla en cuenta para mejorar tu negocio. 

Las ventajas que ofrece son mucho mayores que las dificultades técnicas que puedan aparecer y la recompensa se verá reflejada en el ámbito de ganancias y crecimiento empresarial. 

Gracias a esta herramienta, las compañías pueden entender mejor a sus clientes en base a información respaldada por la cantidad de Big Data que se analiza. Como consecuencia pueden garantizar que la creación de productos y la oferta de servicios sea mucho más específica, atinada, estudiada y comprobada. 
 

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Fuente: Gabby K de Pexels 

 

El mundo en el que vivimos hoy es cada vez más globalizado y la población está cada vez más conectada a través de la tecnología y de herramientas digitales. Por consiguiente, es conveniente saber cómo interpretar datos, analizar información y utilizarla para lograr un crecimiento óptimo y continuo, más que nada si tienes o formas parte de una empresa. 

La herramienta de minería de datos puede ser una gran ayuda para descubrir información nueva. La mejor parte de todo es que no necesitas a un gran equipo de técnicos ni especialistas avanzados en ingeniería informática para que analicen y organicen tus datos, sino que puedes dejar que los avances tecnológicos como el data mining lo hagan por ti. 

Además de la minería de datos, la analítica de negocios es una herramienta que puedes utilizar para llevar a tu empresa al siguiente nivel, mejorando la calidad de tus decisiones.  ¿Qué esperas para comprobarlo? ¡No dejes de explorar todos los recursos y cursos gratis que Crehana tiene para ti!


 

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