¿Qué es la minería de datos? ¡Encuentra el valor escondido en tus bases de datos!
Andrea Flores - 11 Jun 22
Articulo
7 min.
Para entender qué es la minería de datos piensa en un buscador de minerales que explora y mueve la tierra para encontrar pedazos de oro; ambos tienen el mismo objetivo: encontrar valor en dónde parece que no lo hay.
Mientras uno está en contacto con la naturaleza, el otro se enfoca en examinar la información de las empresas, las cuales son cada vez más extensas y difíciles de procesar. Por ello, si no sabes qué es la minería de datos, no podrás encontrar las relaciones, los patrones y las anomalías que pueden tanto favorecer como perjudicar a tu compañía.
En otras palabras, estarías desaprovechando una mina de oro que está enteramente a tu disposición. Por lo tanto, es momento de enfocar tu atención en las bases de datos que no revisas hace meses y aprovecharlas al máximo gracias a las ventajas del data mining.
Para ayudarte con este proceso, a continuación, te explicaremos qué es la minería de datos, cómo puede beneficiar a tu empresa y cómo ponerla en práctica en simples pasos.
¿Estás listo para ver la información de tu negocio con otros ojos? ¡Sigue leyendo!
¿Qué es la minería de datos?
Para entender a profundidad qué es la minería de datos recurrimos a Mario Hernandez, profesor de Crehana y data scientist, quien define este término como “el campo de la estadística y la ciencia que busca encontrar patrones útiles en grandes volúmenes de datos”.
Para ello, el concepto de minería de datos o data mining reúne una serie de metodologías y herramientas con funciones especiales para identificar patrones, tendencias e incluso anomalías en los datos. De acuerdo al experto, esta información es clave para generar valor en la empresa.
Dicho de otra manera, entender qué es la minería de datos es imprescindible para un negocio, ya que permite tomar decisiones eficientes que puedan incrementar ingresos, recortar costos, mejorar la relación con los clientes y reducir riesgos.
En resumen, ¿qué es la minería de datos? La minería de datos se refiere a un conjunto de técnicas y tecnologías que sirven para explorar bases de datos con una gran cantidad de información para encontrar patrones y predecir resultados.
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¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y big data?
Ahora bien, al hablar del data mining se nos puede venir a la mente otro concepto que está bastante relacionado con la minería de datos: el big data. Aunque es común identificarlos como iguales, estos 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 la minería de datos, es capaz de mejorar el desarrollo de los negocios reduciendo sus costos y aumentando su efectividad.
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. Por lo tanto, podemos decir que el data mining utiliza el big data para encontrar la información de valor que pueda solucionar un problema o potenciar alguno de los procesos de la compañía.
En conclusión, para entender la diferencia entre minería de datos y big data, podemos considerar al big data como un activo o bien, y al data mining como la herramienta que lo procesa.
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¿Cuáles son las características de la minería de datos?
El objetivo final de este apartado es profundizar en el concepto de la minería de datos para entender en qué consiste esta práctica. De este modo, sabrás si te conviene implementar esta técnica de procesamiento de datos en tu negocio.
Descubramos las principales características del data mining:
Ayuda en el procesamiento de datos
La minería de datos es muy útil para transformar la información de una empresa en hechos relevantes que más adelante serán la fuente de una toma de decisiones efectiva. Además, a través de ellas, se pueden elaborar informes ejecutivos para la rendición de cuentas y para la toma de decisiones.
De nada sirve tener una cantidad enorme de información recopilada a través del registro de usuarios, historiales de compras, encuestas y demás si no podemos entenderlos y organizarlos claramente, ¿no te parece?
Si bien este es un problema muy presente en las operaciones de las compañías en la era digital, hoy en día tenemos a la mano una serie de herramientas de minería de datos para aprovechar diversas fuentes de información de manera eficaz.
Utiliza el análisis matemático
De acuerdo al blog de Syloper, empresa de desarrollo de software, el data mining utiliza técnicas de análisis numérico para encontrar tendencias y patrones en una base de datos. Los expertos afirman que el uso de la matemática es imprescindible, pues la exploración tradicional de datos no puede hacer frente a los grandes volúmenes de información.
La minería de datos utiliza estadísticas o algoritmos de búsqueda, que muchas veces son similares a la inteligencia artificial y a las redes neuronales, para procesar toda la información que recibe, ya sea cualitativa o cuantitativa. Así, te permite transformar los datos en hechos relevantes y útiles.
Es predictiva
Por otra parte, la minería de datos tiene la capacidad de predecir los acontecimientos que puede enfrentar una empresa en el futuro a través del uso de la estadística y las probabilidades matemáticas.
De acuerdo a la página oficial de SAS, con ayuda de la minería de datos entenderás qué es relevante para aplicarlo en la empresa y conseguir resultados positivos. El data mining te ayuda a encontrar información que no se puede ver a simple vista, pero que, una vez procesada, marcará la diferencia en tu negocio.
Contribuye a la creación de estrategias específicas
Finalmente, el proceso de minería de datos permite a la alta dirección identificar estrategias específicas para atacar problemas existentes o para potenciar puntos débiles que se encuentren en el negocio. También, es útil para conocer información relacionada al rendimiento de la empresa, para así mejorar su desempeño.
De hecho, los problemas que se pretenden resolver con el uso de la minería de datos varían dependiendo la empresa y los casos, por lo tanto, con un análisis correcto de la situación de tu empresa, puedes escoger las técnicas o algoritmos más adecuados para ti.
Recuerda que, de acuerdo a lo que es la minería de datos, esta práctica te permite explorar enormes bases de datos con la ayuda de tecnología para encontrar comportamientos repetitivos, tendencias o reglas para potenciar tu desempeño en la industria.
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¿Para qué sirve la minería de datos?
Luego de conocer cuáles son las características de la minería de datos, es momento de explorar los principales usos de esta técnica de procesamiento de información.
Como hemos aprendido hasta aquí, la minería de datos ayuda a cualquier institución, organización o empresa con el análisis de su información, ya que permite identificar datos ocultos que pueden aportar una gran ventaja competitiva si se usan de forma correcta.
Estas son algunas áreas en las que resulta muy útil contar con data mining:
- Comercio y banca: sobre todo para la administración empresarial, segmentación de clientes, predicción y previsión de ventas, y análisis de riesgo.
- Farmacia y medicina: para el diagnóstico efectivo de enfermedades y para potenciar el resultado de los tratamientos.
- Seguridad y detección de fraude: especialmente para las identificaciones biométricas, los accesos a redes restringidas y el reconocimiento facial.
- Recuperar información que no es numérica: para obtener texto, imágenes, voz, video y textos de materiales multimedia.
- Astronomía: la minería de datos también es aplicable para la identificación de nuevas galaxias y estrellas.
- Ciencias ambientales: el data mining tiene parte en la creación de los modelos de funcionamiento de ecosistemas para observación, organización y control.
- Ciencias sociales: la minería de datos contribuye con los flujos de opinión pública, planificación de ciudades, datos demográficos y poblacionales.
Por lo tanto, queda claro que la minería de datos es aplicable a muchas industrias, así que tu empresa puede beneficiarse de ella sin importar el sector en el que te encuentres. Revisa estos ejemplos de minería de datos para conocer más al respecto.
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¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la minería de datos?
Para este punto, seguro estás convencido de que el data mining logrará potenciar los resultados de tu empresa. Sin embargo, antes de tomar una decisión que marcará el futuro de tu organización, es importante conocer también el lado negativo de esta práctica.
Por ello, en este apartado, abordaremos las ventajas y desventajas de la minería de datos.
Ventajas de la minería de datos
Además de los que ya mencionamos anteriormente, estos son otros de los beneficios de la minería de datos:
- 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.
- Conocer detalladamente las necesidades del cliente.
- Obtener predicciones útiles para tomar mejores decisiones.
- Ahorrar en gastos y aprovechar capital para abrir nuevas oportunidades de negocio.
Si te interesa la manera en la que grandes empresas utilizan la minería de datos para conocer y atraer clientes, te recomendamos investigar cómo la compañía Target usa el data mining para saber lo que quieren sus clientes antes de que ellos mismos lo sepan.
En este caso, el analista Andrew Pole desarrolló modelos de predicción de los comportamientos de los consumidores utilizando el data mining para procesar los historiales de compras y los registros de los clientes.
Pole 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. ¡Todo esto gracias a la minería de datos!
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Desventajas de la minería de datos
A pesar de que los beneficios del data mining son muchos, no podemos dejar de lado el aspecto negativo que algunos de los usuarios han identificado al analizar sus datos.
Por un lado, pueden surgir inconvenientes o dificultades a la hora de poner en práctica las técnicas del data mining. Por ejemplo, la recolección u obtención de datos puede llevar mucho trabajo; recuerda que armar una base de datos válida implica hacer encuestas, entrevistas, etc.
Por otra parte, se deben tomar en cuenta aspectos como la privacidad de los clientes, la población estudiada, y la inversión para tener las herramientas adecuadas. Si tenemos en cuenta que la tecnología para implementar el data mining puede llegar a ser muy cara, es probable que algunos negocios no tengan la oportunidad de adquirirlas.
En ese sentido, te aconsejamos evaluar los diferentes software de data mining que existen en el mercado para encontrar uno que se adecúe a tus posibilidades económicas.
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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.
Si pones en práctica el data mining, notarás un gran cambio en las ganancias y en el crecimiento de tu empresa. No olvides que, gracias a esta herramienta, las compañías pueden entender mejor a sus clientes y, con ello, garantizar que la creación de productos y la oferta de servicios sea mucho más específica, atinada, estudiada y comprobada.
¿Cómo generar un modelo de minería de datos?
¡Bien! Ahora que ya sabes qué es la minería de datos a profundidad y sabes todo lo que trae consigo esta práctica, es momento de que conozcas cómo generar un modelo de data mining.
De acuerdo a Microsoft, debes seguir estos pasos para definir el modelo de data mining:
- Definir el problema: identifica muy bien la problemática y considera formas de usar los datos para darles solución.
- Preparar los datos: revisa la información y elimina todo lo que no sea relevante o válido para el análisis.
- Explorar los datos: algunas de las técnicas de exploración son el cálculo de los valores mínimos y máximos, de la desviación estándar y la media.
- Crear modelos: aquí debes crear la estructura del modelo de data mining, es decir, definir qué columnas se van a utilizar dentro de la base de datos.
- Explorar y validar modelos: antes de ponerlo en práctica, es recomendable probar el modelo de minería de datos para corroborar que funciona correctamente.
- Implementar y actualizar los modelos: una vez que los modelos estén validados, puedes aplicarlos. No olvides actualizar cada uno conforme ingresan más datos.
El proceso de minería de datos es cíclico, por ello, es necesario crear un modelo de data mining que sea dinámico. Además, a través de la exploración de datos, se va descubriendo si son suficientes o se necesitan más, y qué tipos de modelos son más convenientes para solucionar el problema de la empresa.
Para que este proceso sea más sencillo, puedes usar alguno de estos sistemas de gestión de base de datos relacionales (SGBD): MySQL, Oracle Database, y Db2 de IBM.
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¡Hasta aquí llega el artículo de hoy! Luego de entender qué es la minería de datos, sabes que, para lograr que tu empresa presente un crecimiento óptimo y continuo, esta técnica de análisis de información puede ser de gran ayuda.
Por lo tanto, evalúa las posibilidades que tiene tu organización para adquirir un software con el que puedas aprovechar todas las ventajas del data mining. Ahora, si aún quieres seguir aprendiendo al respecto antes de tomar acción, te aconsejamos revisar esta lista de libros de minería de datos e inscribirte en el curso de data mining.
Revisa nuestro catálogo de cursos de data science para seguir explorando los beneficios de usar la tecnología en las empresas.
¡Mucha suerte!