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Técnicas y herramientas de minería de datos que cambiarán el rumbo de tu negocio

Andrea Flores - 07 Jun 21

Articulo

7 min.

¬ŅNecesitas organizar grandes cantidades de informaci√≥n? Las herramientas de miner√≠a de datos ser√°n la soluci√≥n. Con el desarrollo de la tecnolog√≠a y la cantidad de informaci√≥n que existe en la red, ser√≠a contraproducente analizar nuestra data de forma manual.¬†

En ese sentido, el big data y la minería de datos son actualmente los mejores amigos. Esto se debe a que las herramientas de minería de datos son perfectas para organizar, procesar y analizar toda la información de tu negocio o emprendimiento, aunque esta parezca demasiada. 

Para que tengas un panorama claro de las ventajas de la minería de datos, en esta nota conocerás 5 herramientas de minería de datos que te ayudarán en los procesos más complicados de análisis de información. Además, descubrirás cómo funciona la minería de datos y cuáles son las técnicas de minería de datos que puedes aplicar. 

¬ŅEst√°s listo para conocer las mejores t√©cnicas y herramientas de la miner√≠a de datos? Ponte c√≥modo y comencemos.¬†

¬ŅC√≥mo funciona la miner√≠a de datos?

Antes de ir directo a las herramientas de miner√≠a de datos, ¬Ņno te parece que debemos ahondar un poco en el funcionamiento de esta ciencia de an√°lisis de informaci√≥n? As√≠, podr√°s entender mejor c√≥mo te ser√°n √ļtiles los softwares de miner√≠a de datos que te compartiremos l√≠neas abajo.¬†

De acuerdo al significado de minería de datos, este es un conjunto de técnicas que tienen el objetivo de analizar de manera automática toda la data o información que se recopile en las distintas herramientas de minería de datos. 

Al hacerlo, sus operadores descubren nuevos conocimientos y patrones, los cuáles se pueden traducir más adelante en estrategias. Entonces, ahora que ya sabes qué es la minería de datos puedes entender lo que esta tecnología puede hacer por ti. 

Para entender mejor el proceso de la minería de datos en las empresas, este se puede resumir en 4 etapas. A continuación, te las describimos:

  1. Creación de conjuntos: selección de los datos que se necesitan.  
  2. Exploración de datos: identificación de la información. 
  3. Preparación de los datos: creación de reglas de segmentación, limpieza de datos, verificación de valores anómalos y gestión de valores perdidos. 
  4. Inicio de las funciones de los algoritmos de las minería de datos. 

Se podría decir que el concepto de minería de datos entra en acción en la etapa 4 del proceso, pues las anteriores sirven a modo de purificación o descarte de la información. Puedes darle un vistazo a estos ejemplos de minería de datos para que entiendas a detalle a qué nos referimos. 

En la etapa final, se hacen uso de las técnicas de la minería de datos en alguna de las herramientas que se tienen disponibles en el mercado. Hoy en día son cada vez más las empresas que aplican el data mining, o minería de datos en inglés, para mejorar sus procesos y volverse exitosas. 

Así que, si quieres triunfar en tu industria a través del correcto análisis de información, ¡no puedes perder de vista las aplicaciones de la minería de datos! 

Herramientas mineria de datosImagen: Unsplash

5 Herramientas de minería de datos

Ahora, comencemos, sin más preámbulo, con las 5 herramientas de minería de datos que te ayudarán a procesar toda la información de manera correcta. De esta manera, podrás ver el trabajo de la minería de datos en acción. 

Toma nota de las siguientes herramientas de minería de datos y, finalizando este apartado, podrás ver cuál de estas te brindaría un mejor resultado para tu caso en particular. 

1. Orange

¬ŅPara qu√© sirve la miner√≠a de datos con este programa? B√°sicamente, la primera de nuestras herramientas de miner√≠a de datos te ayudar√° a concretar lo siguiente:¬†

  • Clasificaci√≥n, regresi√≥n y clustering de datos.¬†
  • Visualizar los datos de manera atractiva y simple antes de procesarlos.¬†
  • Gr√°ficos f√°ciles de comprender, los cuales incluyen los siguientes: diagramas de dispersi√≥n, gr√°ficos de barras, √°rboles o redes y mapas de calor.¬†

‚짬†Debes considerar que utiliza los lenguajes de programaci√≥n C++ y Python.¬†

‚짬†Existen muchos tutoriales en l√≠nea sobre c√≥mo utilizar este programa de miner√≠a de datos, lo cual facilita su aprendizaje.¬†

‚짬†Adem√°s, este software de data mining aprende de las preferencias de qui√©n la utiliza y se adapta para proporcionar una mejor experiencia.¬†

2. KNIME

El segundo software en nuestra guía de herramientas de minería de datos es una de los más populares entre los programadores y científicos de datos. Los puntos más destacables del software KNIME en minería de datos son los siguientes:

  • 1,000 m√≥dulos y paquetes de aplicaciones para procesar datos.¬†
  • Permite descubrir estructuras ocultas de informaci√≥n.¬†
  • Analizar datos de forma integrada.¬†
  • Tratamiento previo de los datos: extracci√≥n, transformaci√≥n y carga.¬†
  • Enfoque en el flujo de datos.¬†

‚짬†Utiliza el lenguaje de programaci√≥n Java y est√° desarrollado sobre la plataforma Eclipse.¬†

‚짬†¬ŅBuscas un software de miner√≠a de datos gratis? Buenas noticias: KNIME cuenta con dos versiones, gratis y de pago.¬†

‚짬†Si decides optar por la de pago, tendr√°s funciones adicionales para que puedas aprovechar a√ļn m√°s los beneficios de la miner√≠a de datos.¬†

 

3. SAS

El tercer software en nuestra guía de herramientas de minería de datos es el favorito del sector negocios. De esta manera, el programa SAS en minería de datos suele ser considerado el ideal para las grandes organizaciones. 

Sus características esenciales te permitirán aplicar la minería de datos en los negocios, ya que puedes realizar las siguientes acciones:

  • Realizaci√≥n de pron√≥sticos con tecnolog√≠a avanzada.¬†
  • Visualizaci√≥n interactiva de los datos.¬†
  • Escalabilidad: cuenta con recursos de software para aumentar su eficiencia de manera progresiva.¬†
  • Uso de una interfaz gr√°fica de usuario para quienes no tienen muchos conocimientos t√©cnicos en miner√≠a de datos.

‚짬†Este programa de miner√≠a de datos es de pago.¬†

‚짬†Posee un software de inteligencia empresarial para ayudar a los profesionales que se dedican a la ciencia de datos en la industria de los negocios.¬†

 

4. WEKA

El cuarto software de nuestra gu√≠a de herramientas de miner√≠a de datos es un programa de c√≥digo abierto que surge a mitad de los a√Īos noventa.¬†

A través de este software, se pueden aplicar diversas funciones de minería de datos o data mining: 

  • An√°lisis de cl√ļsteres, de correlaci√≥n o de regresi√≥n.¬†
  • Clasificaci√≥n de datos a trav√©s de las redes de neuronas artificiales, √°rboles de decisi√≥n y algoritmos ID3 o C4.5.¬†

‚짬†Este software de miner√≠a de datos es gratis.¬†

‚짬†Utiliza el lenguaje de programaci√≥n Java y ofrece conexi√≥n a bases de datos con SQL.¬†

‚짬†Debes tener en cuenta que el an√°lisis de cl√ļsteres o clustering en miner√≠a de datos no es su fuerte, ya que solo ofrece algunos de los procedimientos m√°s importantes.¬†

‚짬†No es muy eficiente cuando se trata de analizar grandes cantidades de datos.¬†¬†

5. RapidMiner

El √ļltimo software de nuestra gu√≠a de herramientas de miner√≠a de datos es la m√°s utilizada por las startups actualmente. A trav√©s de ella, puedes lograr los siguientes objetivos de la miner√≠a de datos:¬†

  • An√°lisis de sentimiento o miner√≠a de opini√≥n.¬†
  • Integraci√≥n de datos de diversas fuentes como Excel y SPSS.¬†
  • Visualizaci√≥n clara de los resultados.
  • Preparaci√≥n de datos antes del an√°lisis mediante la transformaci√≥n y detecci√≥n de valores an√≥malos.¬†
  • Optimizaci√≥n de los datos para lograr un procesamiento efectivo y r√°pido.¬†
  • Uso de la funci√≥n predictiva de la miner√≠a de datos: se pueden predecir comportamientos futuros a trav√©s de los datos recolectados.¬†

‚짬†Utiliza el lenguaje de programaci√≥n Java. ¬Ņ Conoces los c√≥digos de Java? Sin duda, ser√°n esenciales si quieres enfocarte en el data mining en el futuro.¬†

‚짬†Cuenta con tres m√≥dulos: Studio, Server y Radoop, los cuales est√°n especializados en cumplir distintos algoritmos de la miner√≠a de datos.¬†

‚짬†RapidMiner cuenta con una versi√≥n gratuita y de pago para sus tres m√≥dulos.¬†

‚짬†No es necesario tener mucho conocimiento en programaci√≥n para operar esta herramienta de data mining.¬†

Usos mineria de datosImagen: Unsplash

Técnicas de la minería de datos

¬°Muy bien! ¬ŅQu√© te ha parecido nuestra gu√≠a de herramientas de miner√≠a de datos? Como has podido ver, existe un amplio abanico de opciones que puedes aprovechar para aplicar los usos de la miner√≠a de datos en tu empresa.¬†

Sin embargo, ¬Ņcu√°les son los procedimientos que utilizan las herramientas de miner√≠a de datos para llevar a cabo su funci√≥n? Para que tengas una idea m√°s clara, debes conocer cu√°les son las t√©cnicas de la miner√≠a de datos.¬†

A continuación, las enumeramos: 

1. Agrupamiento o clustering

¬ŅPara qu√© sirve la miner√≠a de datos? A trav√©s del clustering, la miner√≠a de datos busca encontrar relaciones entre todas las variables del conjunto. El objetivo de este algoritmo de la miner√≠a de datos es detectar patrones distintos en la base de datos y agruparlos.¬†

‚짬†Usualmente, se utilizan criterios de distancia o similitud.¬†

2. Algoritmo jer√°rquico

Este método de la minería de datos tiene el objetivo de elaborar un orden entre los grupos de datos. El orden puede ser tanto ascendente como descendente, pues es alterable a criterio del usuario. 

3. Análisis de regresión

En minería de datos, esta regresión busca encontrar relaciones entre una variable dependientes y una o más variables independientes. El objetivo de este método de minería de datos es realizar una serie de pronósticos sobre la variable dependiente. 

4. An√°lisis predictivo

En este caso, la metodolog√≠a de la miner√≠a de datos se enfoca en realizar predicciones y encontrar tendencias futuras a partir de la informaci√≥n analizada. Debido a que es un an√°lisis complicado, la miner√≠a de datos act√ļa en conjunto con otras disciplinas.¬†

‚짬†Esta es la funci√≥n de la miner√≠a de datos m√°s valorada por algunas instituciones.¬†

5. Clasificación

El trabajo de la minería de datos, a través de esta técnica, es clasificar los datos en categorías específicas que han sido definidas previamente por el usuario del software. 

‚짬†Se recomienda utilizar los √°rboles de decisi√≥n en la miner√≠a de datos para obtener mejores resultados con la t√©cnica de clasificaci√≥n.¬†

6. Análisis de valores atípicos

La importancia de la minería de datos se ve reflejada en esta técnica pues es la que se encarga de identificar los objetos o variables que no cumplen con las reglas de dependencia determinadas por el conjunto de datos. 

‚짬†Con esta t√©cnica de miner√≠a de datos es posible encontrar la causa de las desviaciones.¬†

Técnicas minería de datosImagen: Unsplash

¬ŅPor qu√© utilizar las t√©cnicas y herramientas de miner√≠a de datos?

Ahora que ya sabes cuáles son las herramientas de minería de datos más importantes de la industria, así como las técnicas de data mining, probablemente te estás preguntando por qué deberías usarlas. 

En pocas palabras, las herramientas de minería de datos potenciarán en gran medida el rendimiento de tu organización. Esto se logra debido a que, al procesar la información, y no tenerla simplemente acumulada en el almacenamiento de datos, podrás crear estrategias, mejorar procesos y predecir comportamientos futuros. 

A través de estas acciones, tu organización o emprendimiento será capaz de amoldarse mejor al entorno en el que se encuentra, lo cual te permitirá aprovechar las oportunidades de manera eficiente. 

Para incorporar la minería de datos a tu organización, te recomendamos contactar profesionales capacitados como los científicos de datos, que conocen los procesos de data mining y cómo aplicar cada técnica que te hemos compartido correctamente. 

Minería de datos aplicacionesImagen: Unsplash

Hemos llegado al final de nuestra nota de hoy y ahora sabes cuáles son las herramientas de minería de datos que te ayudarán a potenciar el manejo de grandes cantidades de información en tu organización. 

Con ayuda de las técnicas de minería de datos, serás capaz de aprovechar al máximo cada una de las herramientas de minería de datos que te compartimos previamente. No olvides que es importante contar con un profesional para analizar esta data, ya que, al principio, ver grandes cantidades de información puede ser abrumador. 

Sin embargo, siempre está la opción de capacitarte en temas relacionados para que puedas prescindir de terceros. Por lo tanto, si decides aprender cómo manejar grandes cantidades de información, te recomendamos darle un vistazo a nuestros cursos Big data: en la mente del consumidor y Big data aplicada a los negocios. 

¬ŅEst√°s listo para potenciar tu organizaci√≥n? ¬°Grandes cambios te esperan!¬†