5 ejemplos de minería de datos: ¡De la información a la acción!

¿Buscas ejemplos de minería de datos para entender sus aplicaciones? ¡Buenísimo! Nada mejor que ver cómo se utiliza la minería de datos en la práctica para comprender de qué se trata y cómo puede ayudar a todo tipo de organizaciones.

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Comencemos con un breve repaso de la definición de minería de datos, ¿vale? La minería de datos, del inglés Data Mining, es el proceso de excavar en monumentales bases de datos (o Big Data) para descubrir anomalías, patrones y correlaciones, con el objetivo de predecir tendencias futuras. Es como si tuvieras una bolita de cristal justo en tu PC. 🔮

Sin embargo, los ejercicios de minería de datos no son sencillos. ¿Por qué? Según Forbes, solo en los últimos dos años se generó el 90% de los datos en el mundo y cada día se suman 2,5 trillones de bytes. 

Pero el asunto no acaba ahí, pues de acuerdo con el Foro Económico Mundial, para 2025 se estima que se crearán 463 exabytes de datos diarios en todo el mundo. ¡Eso es más que todas las estrellas en el universo observable! 🤯 Excavar en esos datos para rescatar la información clave demuestra la importancia de la minería de datos. 

Entonces, ya que estamos en sintonía sobre lo que es minería de datos, en esta nota conocerás 5 ejemplos de minería de datos en diversos sectores. Al mismo tiempo, conocerás algunas técnicas de Data Mining y los casos de varias empresas que usan minería de datos. Verás que sus aplicaciones son tan versátiles como necesarias para cualquier empresa. ¡Sin más, comencemos!

 

1. Evitar fraudes en el sector bancario y financiero

El uso de softwares en el sector bancario y financiero es uno de los ejemplos de minería de datos más comunes. Bancos, aseguradoras y firmas recopilan cientos de datos sobre las fluctuaciones en los distintos mercados financieros y las transacciones que se realizan diariamente —sí, tu banco tiene un registro de todo lo que has comprado, incluyendo esas pantuflas de osito 😅—.

Sin embargo, otras personas no son tan simpáticas como tú y no hacen transacciones para comprar pantuflas de osito, sino para cometer fraude. ❌ Por eso, una de las aplicaciones de la minería de datos en el sector financiero sirve para detectar posibles transacciones de lavado de dinero y otros delitos financieros. 

💡 Uno de los ejemplos de técnicas de minería de datos que se suelen aplicar para identificar casos de fraude se llama Anomaly Detection. Esta técnica elimina las incongruencias y anomalías para facilitar la gestión de las bases de datos, permitiendo su análisis y procesamiento.

Mira el siguiente ejemplo de minería de datos.

 

Fuente: Freepik.

 

El caso de UOB Bank

Una de las empresas que usan la minería de datos en el sector financiero es el UOB Bank de Singapur. Junto con Intel, este banco implementó un sistema de gestión de riesgos en 2018 con el propósito de evitar el lavado de dinero transfronterizo. 💰

Este caso de uso de la minería de datos consiste en un sistema avanzado de análisis de datos que le proporciona al banco una mayor claridad sobre el alcance de las transacciones realizadas entre países y entidades por un solo cliente. Por supuesto, sin violar las normativas de protección y privacidad de datos.

¿Cómo funciona este ejemplo de minería de datos? Verás, el modelo de análisis federado facilita el intercambio de algoritmos, los cuales están diseñados para extraer indicadores y patrones en diferentes sitios geográficos sin la necesidad de compartir datos. 

 

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2. Segmentar clientes en el comercio retail 

Las compañías que utilizan Big Data almacenan gran cantidad de datos sobre sus clientes, los productos más vendidos, los días con más transacciones, el historial de compra, etc. 🛍️ Para procesar esta información, algunos ejemplos de técnicas de minería de datos son el Clustering Analysis y el Data Warehousing.

💡 El Clustering Analysis es uno de los ejemplos de minería de datos más útiles para segmentar el mercado en distintos grupos de usuarios, teniendo en cuenta características comunes. De esta manera, las tiendas de retail pueden enviar promociones o sugerencias de productos de manera acertada.

💡 El Data Warehousing se trata de una base de datos relacional diseñada para la consulta y análisis que consolida información de varias fuentes. Estas aplicaciones para minería de datos simplifican las bases de datos y permiten extrapolar la información más interesante sobre tus clientes.

Mira, a continuación, unos ejemplos reales de minería de datos para segmentar clientes como parte de las tendencias de retail para 2021.

 

Fuente: Unsplash.

 

El caso de Amazon

Las enormes bases de datos de Amazon no solo almacenan los millones de productos que las personas venden como parte de la economía colaborativa. También guardan información sobre los tipos de productos que buscan y compran los usuarios, los momentos del día en que más se hacen transacciones, etc. ¿Para qué sirve la minería de datos en este caso? 

Uno de los ejemplos de aplicación de minería de datos en Amazon se traduce en el procesamiento, análisis y utilización de los mismos para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios sobre productos y ofrecer descuentos. 🙌

Además de segmentar los clientes para promover la venta cruzada y la recomendación personalizada de productos, otros de los usos de la minería de datos que hace Amazon son: 

• Identificar tendencias de compra y prever las ventas.
• Identificar cuáles son los productos más vendidos.
• Reconocer las ubicaciones y temporadas con más movimiento comercial.
• Optimizar precios y cadenas de suministro.
• Proporcionar una mejor calidad de servicio al cliente.

 

 

3. Hacer previsiones para lanzamientos en la industria de alimentos y bebidas

¿Quién no quisiera adelantarse a lo que aún no ha sucedido para prepararse ante las dificultades que puedan surgir? ¡Seguro que toda empresa lo desea! Por eso, uno de los ejemplos donde se utiliza el Data Mining en la actualidad es para hacer modelos predictivos. 

Entre los ejemplos de técnicas de minería de datos que sirven a este propósito encontramos el análisis de regresión y los árboles de decisión. 

💡 El análisis de regresión, o regression analysis en inglés, es un ejemplo de Data Mining con el cual se pueden estudiar cambios, comportamientos y  nivel de satisfacción de los clientes frente a parámetros como el presupuesto de una campaña publicitaria, por ejemplo. De esta manera, si modificas uno de estos parámetros, tendrás un vistazo de lo que podría ocurrir en el futuro.

💡 Los árboles de decisión en minería de datos, o decision trees, son un modelo de previsión. Por sus ramas encuentras muchos caminos con condiciones que ocurren de forma sucesiva. Lo mejor es que los softwares de análisis te ayudan a tomar el camino más indicado basado en la relación costo-beneficio. Es una de las aplicaciones de la minería de datos más usada para el project management.

Por cierto, en el curso online de Big Data aplicada a los negocios encontrarás una explicación más detallada de estos modelos predictivos.

Por ahora, mira el siguiente ejemplo de minería de datos.

 

Fuente: Freepik.

 

El caso de PepsiCo

Pep Worx es la plataforma de Big Data y analítica basada en la nube de PepsiCo, una de las empresas que usan minería de datos. Esta plataforma ayuda a la empresa a asesorar a las tiendas minoristas sobre los mejores artículos para comprar, dónde colocarlos y qué promociones utilizar. ✅ Por eso, es uno de los mejores ejemplos de minería de datos.

Verás, Pep Worx se usó para el lanzamiento de la Quaker Overnight Oats. Y es que, con base en los datos, PepsiCo identificó un mercado potencial, definió los lugares de venta y creó promociones para atraer a la audiencia. Este caso práctico de aplicación de la minería de datos impulsó el 80% del crecimiento de las ventas del producto en los primeros 12 meses después del lanzamiento. 

 

 

4. Identificar relaciones para hacer promociones

Otro de los usos y ejemplos de la minería de datos está en encontrar relaciones de cualquier tipo. Por ejemplo, se usa mucho en los comercios para encontrar qué tipo de productos se compran en conjunto. ¿Cómo se hace? Uno de los ejemplos de técnicas de minería de datos utilizados para esto son las reglas de asociación.

💡 El aprendizaje por reglas de asociación, o Association Rule Learning, se utiliza para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un determinado conjunto de datos. Son muy usadas para identificar relaciones entre los datos que tienes. Por eso, este es uno de los ejemplos de técnicas de minería de datos más utilizados en la venta de productos por e-commerce o centros comerciales.

Conoce el siguiente caso práctico de minería de datos. 

 

Fuente: Freepik.

 

Caso de los supermercados Walmart

Como parte de sus esfuerzos de business analytics, Walmart se preguntó sobre qué productos se vendían con mayor frecuencia junto a los pañales. Al excavar en la base de datos y aplicar los ejemplos de reglas de asociación en minería de datos, encontraron que eran las cervezas. ¡Quién diría que los pañales y las cervezas harían un “pack ganador”! 🤔 

Pero no es que los bebedores se quisieran ahorrar la ida al baño, tú sabes, al usar los pañales (¡je!). Con ejercicios de minería de datos y herramientas de Big Data, identificaron que los paquetes de pañales son voluminosos, por lo que las esposas dejan que los esposos se encarguen de comprarlos. El esposo compraba los pañales especialmente los viernes, junto con las cervezas para el fin de semana.

Tras este hallazgo, los pañales se ubicaron al lado de las cervezas en los supermercados Walmart. Así, los padres que compraban el “pack ganador” resultaron llevando más cerveza, mientras que los que antes no llevaban cerveza, empezaron a comprarla. De esta manera, las ventas de cerveza se dispararon. ¿Qué te parece este ejemplo de minería de datos?

 

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5. Automatizar el aprendizaje sobre el comportamiento del usuario en los servicios de streaming

Las redes neuronales son una de las aplicaciones de la minería de datos más reciente. Se trata de que los algoritmos que gestionan las bases de datos “aprenden” a identificar patrones en el comportamiento de los usuarios, encontrando elementos con relaciones concretas entre sí. Esto está conectado con el machine learning.

💡 El aprendizaje por redes neuronales se traduce en el reconocimiento y la memorización de esquemas que pueden volverse útiles en el futuro, para decidir si es posible alcanzar un objetivo y cómo hacerlo. Es uno de los mejores ejemplos de minería de datos.

Ahora, conoce el caso de otra empresa que usa minería de datos.

 

Fuente: Unsplash.

 

Caso de Netflix

Veamos este ejemplo de minería de datos. De acuerdo con Medium, Netflix tiene más de 183 millones de suscriptores y contando, siendo el servicio de transmisión por suscripción más grande en la actualidad. ¡Imagina la cantidad de datos diarios que recolectan sobre géneros de series y películas preferidos, duración de una sesión promedio, información demográfica de los usuarios, etc.!

El “secreto” del éxito está en que, por medio de ejercicios de minería de datos, Netflix consigue ganar nuevos suscriptores y mejorar la experiencia de los usuarios actuales.

Uno de los ejemplos de aplicación de minería de datos está en las redes neuronales. Con estas, el algoritmo de Netflix sabe lo que sus suscriptores quieren ver, incluso antes de que ellos mismos lo sepan. Ten en cuenta que el 80% del contenido transmitido en Netflix se basa en un sistema de recomendación.

Con el uso de la minería de datos Netflix alcanza un altísimo nivel de personalización. Esto no solo mejora la experiencia de usuario, sino que ayuda a predecir qué serie o película les dará nuevos suscriptores. El objetivo es mostrar los títulos más adecuados frente a la audiencia adecuada en el momento adecuado.

👉 Estos 5 ejemplos de minería de datos te permiten ver que las posibilidades de aplicación son, prácticamente, ilimitadas. El Data Mining no se restringe a un sector o industria, pues, de hecho, hospitales, universidades, equipos deportivos y gobiernos tienen sus propios casos de uso de la minería de datos. 

Ya que conoces la minería de datos a través de ejemplos, ¿qué te parece seguir aprendiendo sobre Big Data? 

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¡Feliz aprendizaje! 🚀