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

¿Conoces lo que es el data mining? ¿Sabes que es una de las tendencias que ha cobrado mayor fuerza en los últimos años dentro del ámbito empresarial? 

El trabajo con grandes volúmenes de datos a través del data mining permite que las grandes empresas reúnan información valiosa para poder tomar decisiones estratégicas de forma correcta. Por lo tanto, empresas que usan data mining para sustentar sus operaciones con la información y datos que recaban, logran minimizar riesgos y errores, al mismo tiempo que maximizan el rendimiento y el crecimiento de la organización.

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: ¿Cuál es la importancia de la minería de datos? Para llegar a responder esa pregunta, en el artículo de hoy te vamos a contar qué es el data mining, cómo y por qué lo utilizan las empresas y de qué manera el data mining contribuye a su productividad, rendimiento y éxito.

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¿Qué 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 minería de datos  puede ser de mucha utilidad, ya sea para crear nuevos productos acordes a las necesidades específicas 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 términos simples, la Western Governors University define el data mining como “el proceso por medio del cual las empresas convierten datos crudos (sin procesar) en información útil”. 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 campañas de marketing mejor focalizadas.

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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 ámbito de la ciencia de datos, pero no son sinónimos ni se refieren a la misma actividad. 

¿Cuáles son los beneficios de la minería de datos?

¿Para qué sirve la minería de datos? Los beneficios que el data mining le otorgará 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 información que no esperabas obtener. Esto se logra a partir de la utilización de algoritmos que se combinan y generan patrones nuevos.
• Analizar bases de datos muy grandes. Como dijimos antes, la minería de datos se sirve de volúmenes de información que son difíciles de trabajar de otra manera.
• Comprobar datos. Antes de presentar los modelos, estos se pueden comprobar mediante estadísticas para darles validez.
• Recibir resultados simples. Los procesadores de data mining ofrecen análisis completos y fácilmente entendibles. 
• Mejorar la calidad del servicio al cliente gracias a la información obtenida.
• Ahorrar costos y optimizar procesos. Una vez que el proceso de data mining funciona fluidamente en tu organización, podrás dedicar recursos a nuevas oportunidades de negocios.

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¿Cómo 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 cómo se implementa el data mining, tenemos que contemplar las instancias en las que este proceso se desarrolla, indicadas según las características de la minería de datos.

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

• Determinación de objetivos: en este paso, la empresa debe actuar delimitando los objetivos por los que implementará el programa, reuniendo el equipo de estrategia y desarrollo con un especialista en data mining.
• Procesamiento de datos o exploración: como su nombre lo indica, esta etapa del data mining se basa en la selección 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 información útil y desechando la que no lo es.
• Determinación del modelo o modelado: se construyen modelos estadísticos para poder evaluar cual de ellos puede brindar las predicciones más adecuadas. Luego, se analizan de forma estadística los datos generados y se arman visualizaciones gráficas para poder tener una aproximación. En esta instancia, los objetivos de las empresas que utilizan data mining tienen que empezar a verse concretados.
• Análisis de resultados o despliegue: se verifican los resultados obtenidos y se determina si son coherentes o no y cuáles son las posibilidades que brindan de acuerdo a su novedad y a su pertinencia. Aquí se pone a prueba el modelo estratégico elegido, tanto con datos antiguos como nuevos, para generar proyecciones, predicciones y estimados de los resultados esperados.

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¿Cuáles son las técnicas de la minería 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 técnicas esenciales del data mining. La creación de modelos predictivos busca convertir los datos en proyecciones de escenarios futuros. Estos modelos examinan la información 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.

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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 más novedoso que se ha incorporado en los últimos años y, por eso mismo, existe una curva de aprendizaje para el uso de las herramientas necesarias para realizar minería 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 gráficas con la información que se ingrese.
• DataMelt. Lleva a cabo cálculos, estadísticas y visualizaciones de datos.
• Rattle GUI. Ofrece estadísticas y visualizaciones de los datos, también 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, investigación y enseñanza.

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

Si nos guíamos por las palabras del teórico canadiense Nick Srnicek en su publicación Capitalismo de plataformas, los datos se han convertido en la materia prima fundamental del siglo XXI. De allí que su refinamiento se relacione estrechamente con el éxito empresarial.  

El análisis de datos en empresas que utilizan data mining se considera una profesión que llegó para quedarse. El papel de un experto en data mining se vuelve central a la hora de trabajar en el análisis de bases de datos para evaluar la información y poder descartar lo que no es útil 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.

¿Qué realiza un experto de data mining? A la hora de llevar adelante el análisis 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
• Análisis 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.

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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 técnica más del análisis de datos, pero no la única. Por lo tanto, te invitamos a revisar todos nuestros cursos en Data y Analítica. Cuando los termines, serás un profesional de clase mundial en lo que refiere al procesamiento de datos, y podrás aportar mucho más a la organización en la que te encuentres, que será afortunada de contar contigo.

¡Hasta la próxima!