¿Deseas conocer las diferencias entre Data Mining y Text Mining? Si es así, llegaste al lugar indicado, pues en este artículo vas a conocer a estas estrategias del mundo del Data Science que son requeridas para una mejor y más poderosa gestión empresarial.  

De seguro ya sabes qué es Data Mining y cómo aplicarlo a tu empresa trae ventajas increíbles. Asimismo, debes conocer qué es Text Mining y cómo con él puedes crear estrategias de análisis de datos beneficiosas para toda organización. 

Si no conocías sobre estos conceptos, es importante que profundices en cada uno de manera clara y precisa, así, entender las diferencias entre Data Mining y Text Mining te será mucho más fácil.

A continuación, te mostraremos las diferencias más importantes. ¡Toma apuntes! 

1. Visión de conjunto 

El Data Mining se encarga de una gama de funciones para buscar patrones y relaciones en datos estructurados. En cambio, el Text Mining se encarga de una gama de funciones para convertir datos textuales, no estructurados, en información estructurada para permitir el análisis de datos. 

“Se conoce que el Text Mining proviene en gran parte de las investigaciones en el Data Mining, por lo que tienen similitudes en su arquitectura de alto nivel”, como lo indica Ángel Godoy en su estudio ‘Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto’. 

Por lo que, apesar de que el Data Mining y el Text Mining a menudo se consideran procesos analíticos complementarios que resuelven problemas comerciales a través del análisis de datos, difieren en el tipo de datos que manejan. 

Imagen: Pixabay 

2. Tipo de datos

El procesamiento de Data Mining maneja datos estructurados en grandes conjuntos de información que se encuentran en sistemas tales como lo son las bases de datos transaccionales, la bases de datos multimedia, las bases de datos espaciales, archivos planos,  las hojas de cálculo, los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), la gestión o administración de relaciones con el cliente (CRM) y las aplicaciones de contabilidad.

Por el contrario, el Text Mining maneja datos textuales no estructurados que se encuentran en correos electrónicos, mensajes, reseñas de productos, foros, artículos de noticias, bases de datos de bibliotecas, documentos, presentaciones, vídeos, archivos compartidos, redes sociales e Internet. 

Como lo señalan Feldam y Sanger en su investigación ‘El manual de minería de texto: enfoques avanzados en el análisis de datos no estructurado’:

“Las diferencias entre Data Mining y Text Mining se pueden evidenciar porque, en la primera, los datos se guardan en formatos estructurados, se centran en depurar estos datos y de esta manera crear un gran número de uniones de tablas. En contraste, en el Text Mining el procesamiento se enfoca en reconocer y extraer características representativas para documentos en lenguaje natural”. 

3. Métodos de minería

Dentro de las técnicas de Data Mining más importantes se encuentran la recopilación y limpieza de datos, la preparación de datos, los patrones de seguimiento, la clasificación, la asociación, la detección de anomalías, el análisis de agrupamiento, el análisis de regresión y la predicción. 

En el caso de las técnicas de Text Mining, se encuentra la recuperación de información, la categorización, clasificación y agrupación de textos, el resumen de documentos, la detección de anomalías y tendencias, el análisis de opiniones y los flujos de texto. 

4. Recuperación de datos 

Para el Data Mining, los datos estructurados hacen que sean homogéneos y están organizados, lo que hace que la recuperación de datos se facilite. Mientras que, en el caso de la técnica de Text Mining, los datos textuales no vienen de forma estructurada, además vienen en muchos formatos y tipos de contenidos diferentes. Aquello hace que sea más compleja su recuperación por su ubicación en una gama más diversa de aplicaciones y sistemas. 

5. Preparación de datos 

Debido a que los datos estructurados son formales y ordenados, en el Data Mining es más sencillo el proceso de ingesta de información en los modelos analíticos. Por el contrario, en el Text Mining se debe aplicar técnicas lingüísticas y estadísticas, incluidas las palabras clave y el meta etiquetado del procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Esto, para que los datos puedan organizarse en un marco común. 

6. Necesidad de taxonomía 

En el caso del Data Mining, no es necesario crear una taxonomía superior para la minería de texto. Pero, en el Text Mining, al no ser estructurado y venir en muchas formas y formatos diferentes, es necesario que exista una taxonomía primordial para datos de modo que puedan organizarse en un marco común. 

Si luego de conocer estas diferencias entre Data Mining y Text Mining deseas implementarlas en tu empresa, tus colaboradores deben contar con las capacidades necesarias. Para ello, descarga nuestra plantilla de necesidades de entrenamiento con la que lograrás reconocer las competencias de tu equipo de trabajo. 

Hasta hace poco, la minería de datos era el enfoque dominante en la mayoría de las empresas, ya que tenían un mayor control sobre sus datos estructurados. Sin embargo, los volúmenes de datos están explotando y la mayor parte no está estructurada. Las organizaciones y empresas saben que deben poder utilizar la minería de texto si quieren liberar el valor encerrado en el contenido y las comunicaciones no estructuradas.

Para cualquier empresa, en el mundo digital, es importante que incorporen la combinación de datos estructurados y no estructurados De esta manera, se podrá brindar una mayor visibilidad, así como conocimientos más completos para la toma de decisiones en sus negocios y operaciones. 

Para lograr esto, es recomendable empezar por conocer a fondo lo que es el Data Mining y el Text Mining. Asimismo, comprender qué es un científico de datos, pues son términos que van de la mano y que pueden ayudarte a convertirte en el mejor Data Science.

“Entender y utilizar las bases de datos es el primer paso para una carrera en torno al manejo de datos”, explica Mario Hernández, profesor de nuestro  curso online de Fundamentos de Base de Datos.

Imagen: Pixabay

Ahora que sabes cuáles son las diferencias entre Data Mining y Text Mining, es momento de dar ese salto que necesita tu empresa y organización e implementarlos en conjunto. Así, obtendrás resultados óptimos y útiles. 

Si deseas ampliar tu conocimiento en estos aspectos que componen el Data Science te invitamos a revisar el catálogo de cursos online de Desarrollo web y tecnología que Crehana tiene para ti, con los cuales aprenderás a detalle cómo implementar las técnicas del Data Mining y Text Mining y así lograr mejores resultados en tu empresa. 

¡Hasta la próxima!