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Data mining: refinamiento y análisis de datos necesario para el éxito

Lucas Fierro - 29 Nov 21

Articulo

7 min.

¬ŅConoces lo que es el data mining? ¬ŅSabes que es una de las tendencias que ha cobrado mayor fuerza en los √ļltimos a√Īos dentro del √°mbito empresarial? 

El trabajo con grandes vol√ļmenes de datos a trav√©s del data mining permite que las grandes empresas re√ļnan informaci√≥n valiosa para poder tomar decisiones estrat√©gicas de forma correcta. Por lo tanto, empresas que usan data mining para sustentar sus operaciones con la informaci√≥n y datos que recaban, logran minimizar riesgos y errores, al mismo tiempo que maximizan el rendimiento y el crecimiento de la organizaci√≥n.

Todo esto requiere de mucho trabajo por parte de los científicos y analistas de data, que se realiza a partir de la incorporación de diversas herramientas de minería de datos.

Entonces: ¬ŅCu√°l es la importancia de la miner√≠a de datos? Para llegar a responder esa pregunta, en el art√≠culo de hoy te vamos a contar qu√© es el data mining, c√≥mo y por qu√© lo utilizan las empresas y de qu√© manera el data mining contribuye a su productividad, rendimiento y √©xito.

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¬ŅQu√© es el data mining?

Antes de revisar cómo el data mining es beneficioso para las empresas a lahora de tomar decisiones y operar, tenemos que definir qué es la minería de datos y por qué es importante conocerlo.

El data mining o la minería de datos hace referencia a un conjunto de técnicas y tecnologías que se utilizan con el fin de explotar grandes bases de datos. Funciona de modo similar a lo que ocurre con las minas minerales, por ejemplo.

Este proceso de minería de datos se puede realizar de manera automática o semiautomática, y tiene el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el funcionamiento o comportamiento de ciertas piezas de la información.

Las empresas que utilizan data mining encuentran en esta actividad un proceso muy valioso, ya que la información importante y relevante puede ser detectada y procesada posteriormente para crear modelos que ayuden a predecir comportamientos de clientes existentes o potenciales.

El proceso de la miner√≠a de datos  puede ser de mucha utilidad, ya sea para crear nuevos productos acordes a las necesidades espec√≠ficas de los consumidores, o bien para potenciar nuevos servicios que los complementen.

En el data mining es muy importante la palabra del proceso, o refinamiento. Hicimos una metáfora con una minería, ahora debemos recordar: el diamante en bruto que se extrae, nunca es la joya que se comercializa: al igual que el carbón que se extrae, los datos deben atravesar un proceso de refinamiento para llegar a ser lo que se necesita que sea

En t√©rminos simples, la Western Governors University define el data mining como ‚Äúel proceso por medio del cual las empresas convierten datos crudos (sin procesar) en informaci√≥n √ļtil‚ÄĚ. Para lograrlo se hace uso de distintos softwares que permiten detectar patrones en grandes conjuntos de datos con el fin de desarrollar estrategias, aumentar las ventas o realizar campa√Īas de marketing mejor focalizadas.

Data mining definición

Fuente: Pexels

Diferencias entre data mining y Big Data

Una de las grandes dudas al conocer el data mining es en qué se diferencia con la Big Data. Para saberlo debemos recordar qué es el Big Data: las grandes cantidades de información existente, no tiene estructura ni formato definido, y viene de muchísimas fuentes distintas

Frente a la enorme cantidad de datos, el software de data mining nos ayudará a segmentar, ordenar y analizar la información para volverla productiva.

La diferencia entre data mining y Big Data radica en que el primero consiste en análisis de los grandes datos para buscar y obtener una información concreta para, de este modo, poder ofrecer resultados que sirvan como solución para optimizar las actividades de una empresa.

En resumen, Big Data y data mining son dos conceptos estrechamente vinculados pertenecientes al √°mbito de la ciencia de datos, pero no son sin√≥nimos ni se refieren a la misma actividad. 

¬ŅCu√°les son los beneficios de la miner√≠a de datos?

¬ŅPara qu√© sirve la miner√≠a de datos? Los beneficios que el data mining le otorgar√° a tu empresa si es aplicado de forma correcta son muchos.

No solamente permite conocer cómo piensan los consumidores, sus preferencias y su comportamiento, lo que ayuda a predecir las necesidades que estos tendrán. También, las empresas que utilizan data mining se valen de sus herramientas para mejorar la optimización de procesos y recursos. Algunos de los principales beneficios de la minería de datos son los siguientes:

  • Descubrir informaci√≥n que no esperabas obtener. Esto se logra a partir de la utilizaci√≥n de algoritmos que se combinan y generan patrones nuevos.
  • Analizar bases de datos muy grandes. Como dijimos antes, la miner√≠a de datos se sirve de vol√ļmenes de informaci√≥n que son dif√≠ciles de trabajar de otra manera.
  • Comprobar datos. Antes de presentar los modelos, estos se pueden comprobar mediante estad√≠sticas para darles validez.
  • Recibir resultados simples. Los procesadores de data mining ofrecen an√°lisis completos y f√°cilmente entendibles. 
  • Mejorar la calidad del servicio al cliente gracias a la informaci√≥n obtenida.
  • Ahorrar costos y optimizar procesos. Una vez que el proceso de data mining funciona fluidamente en tu organizaci√≥n, podr√°s dedicar recursos a nuevas oportunidades de negocios.

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¬ŅC√≥mo se implementa el data mining?

Utilizar el data mining en una organización no será algo sencillo, pero los beneficios serán muchísimos. Las empresas que lo implementan lo hacen de acuerdo con sus necesidades y sus posibilidades particulares, siempre actuando en concordancia con sus objetivos y metas.

Para saber c√≥mo se implementa el data mining, tenemos que contemplar las instancias en las que este proceso se desarrolla, indicadas seg√ļn las caracter√≠sticas de la miner√≠a de datos.

Las etapas del data mining son, entonces, pasos fundamentales para que se lleve a cabo. Son las siguientes:

  • Determinaci√≥n de objetivos: en este paso, la empresa debe actuar delimitando los objetivos por los que implementar√° el programa, reuniendo el equipo de estrategia y desarrollo con un especialista en data mining.
  • Procesamiento de datos o exploraci√≥n: como su nombre lo indica, esta etapa del data mining se basa en la selecci√≥n y limpieza de los datos para transformarlos en algo nuevo. Este momento implica por lo menos la mitad del proyecto. El proceso de data mining debe empezar determinando la informaci√≥n √ļtil y desechando la que no lo es.
  • Determinaci√≥n del modelo o modelado: se construyen modelos estad√≠sticos para poder evaluar cual de ellos puede brindar las predicciones m√°s adecuadas. Luego, se analizan de forma estad√≠stica los datos generados y se arman visualizaciones gr√°ficas para poder tener una aproximaci√≥n. En esta instancia, los objetivos de las empresas que utilizan data mining tienen que empezar a verse concretados.
  • An√°lisis de resultados o despliegue: se verifican los resultados obtenidos y se determina si son coherentes o no y cu√°les son las posibilidades que brindan de acuerdo a su novedad y a su pertinencia. Aqu√≠ se pone a prueba el modelo estrat√©gico elegido, tanto con datos antiguos como nuevos, para generar proyecciones, predicciones y estimados de los resultados esperados.

Es posible que para implementar el data mining en tu empresa debas capacitar algunos de tus colaboradores. Para ello, descarga nuestra plantilla de necesidades de entrenamiento y comprende el estado de las competencias en tu equipo. 

Proceso de la minería de datos

Fuente: Pexels

¬ŅCu√°les son las t√©cnicas de la miner√≠a de datos?

El data mining puede ser utilizado con diversos fines, y para eso cuenta con distintas técnicas de aplicación. Vamos a revisarlas para ver cómo puede contribuir al éxito de una organización.

Clustering o agrupamiento

Este proceso permite identificar similitudes dentro de una base de datos de gran escala y agruparlos. El clustering a partir del data mining le puede ayudar a las empresas a comprender las semejanzas y las diferencias que existen en la información que tienen, con lo cual pueden mejorar su segmentación o construir a su customer persona de forma más adecuada, por ejemplo.

Clasificación

Este método permite extraer información de los datos a través de su división en categorías. Se trata de un tipo de análisis que es complementario al clustering.

Regresión

Por medio de esta técnica de minería de datos es posible estudiar la relación existente entre distintas variables. Analiza el efecto de cambiar el valor de una variable dentro de todo el conjunto de datos. De este modo, las empresas pueden comprender mejor las relaciones con sus clientes y mejorar su satisfacción.

Predicción

Se considera una de las t√©cnicas esenciales del data mining. La creaci√≥n de modelos predictivos busca convertir los datos en proyecciones de escenarios futuros. Estos modelos examinan la informaci√≥n de grandes conjuntos de datos para encontrar tendencias y patrones, y, a partir de ellos, calcular las probabilidades de que se presenten distintos escenarios. 

 

Patrones secuenciales

El objetivo de esta técnica es encontrar secuencias y regularidades dentro de la información que se analiza en un periodo específico de tiempo.

Visualización

Se trata de tabular los datos a manera de cuadros, diagramas, gráficas e imágenes. La visualización de datos es la principal forma en la que los científicos de datos presentan sus resultados y análisis.

Herramientas de la minería de datosFuente: Pexels

Herramientas de minería de datos para las empresas

Sin duda, la forma en la que operan las empresas hoy en día ha cambiado, y cada nueva tecnología que se incorpora implica la necesidad de introducir nuevas herramientas.

El caso del software de data mining es, sin dudas, de lo m√°s novedoso que se ha incorporado en los √ļltimos a√Īos y, por eso mismo, existe una curva de aprendizaje para el uso de las herramientas necesarias para realizar miner√≠a de datos.

A continuación enumeramos algunas de las herramientas de minería de datos que nos ayudarán a llevarlo a cabo de forma eficaz y eficiente:

  • Orange Data Mining. Permite realizar visualizaciones y gr√°ficas con la informaci√≥n que se ingrese.
  • DataMelt. Lleva a cabo c√°lculos, estad√≠sticas y visualizaciones de datos.
  • Rattle GUI. Ofrece estad√≠sticas y visualizaciones de los datos, tambi√©n permite preparar los datos para su modelado.
  • ELKI Data Mining Framework. Se centra en algoritmos y es una herramienta bastante amigable con los usuarios.
  • Weka 3. Es un software de machine learning para usos industriales, investigaci√≥n y ense√Īanza.

El trabajo de los exploradores del data mining: una profesión del futuro

Si nos gu√≠amos por las palabras del te√≥rico canadiense Nick Srnicek en su publicaci√≥n Capitalismo de plataformas, los datos se han convertido en la materia prima fundamental del siglo XXI. De all√≠ que su refinamiento se relacione estrechamente con el √©xito empresarial.  

El an√°lisis de datos en empresas que utilizan data mining se considera una profesi√≥n que lleg√≥ para quedarse. El papel de un experto en data mining se vuelve central a la hora de trabajar en el an√°lisis de bases de datos para evaluar la informaci√≥n y poder descartar lo que no es √ļtil o confiable.

Ya para 2017, en LinkedIn se preveía que los empleos más solicitados serían aquellos relacionados con análisis de datos, en especial en las empresas que utilizan data mining, por lo que nos enfrentamos frente a una profesión que será cada vez más demandada.

¬ŅQu√© realiza un experto de data mining? A la hora de llevar adelante el an√°lisis de los datos, los mineros o exploradores del data mining deben realizar cuatro pasos:

  • Determinar objetivos con la empresa
  • Procesar los datos
  • Visualizar los resultados
  • An√°lisis de los resultados

Estos pasos coinciden con las etapas del data mining ya que en ambos espacios se ponen en sintonía las necesidades de la empresa con la labor de los que analizan esos datos.

Qué es data mining

Fuente: Pexels

La expertise y el ojo entrenado en Big Data, informática y análisis de la información, son los pilares centrales del software de data mining. Como vemos, el data mining puede significar un cambio enorme para las empresas que usen la minería de datos como elemento competitivo.

A la vez, el data mining es solo una t√©cnica m√°s del an√°lisis de datos, pero no la √ļnica. Por lo tanto, te invitamos a revisar todos nuestros cursos en Data y Anal√≠tica. Cuando los termines, ser√°s un profesional de clase mundial en lo que refiere al procesamiento de datos, y podr√°s aportar mucho m√°s a la organizaci√≥n en la que te encuentres, que ser√° afortunada de contar contigo.

¡Hasta la próxima!