Data mining: definición, técnicas, fases y aplicaciones

Los datos se han vuelto imprescindibles para la mayoría de empresas; así, analizarlos para encontrar respuestas e información útil para tomar decisiones es vital para avanzar, pero muchas tienen un problema. La cantidad de datos que tienen para analizar y para extraer información y conseguir que ésta sea accesible y comprensible, es ingente. Por ello, si no se emplean técnicas especiales, tener una gran cantidad de datos no es útil para las compañías porque no podrán conseguir la información que necesitan. Esto lo evita el data mining, una de las disciplinas que se estudian en un Bachelor en Data Science. 

¿En qué consiste el data mining?

El data mining, o minería de datos, son las tecnologías y técnicas dedicadas a la exploración de grandes cantidades de información y bases de datos. Esta exploración se lleva a cabo de manera automática. Su objetivo es localizar diversos patrones y repeticiones que expliquen el comportamiento de los datos analizados en cada momento. El data mining comenzó a utilizarse en la década de 1980. Pero no ha sido hasta hace pocos años, con la eclosión de Internet de las Cosas, especialmente a nivel industrial, cuando la demanda de profesionales del data mining se ha disparado. 

Así, con la información extractada y segmentada para dar con los datos relevantes, las empresas llegarán a conclusiones que les lleven a mejorar sus operaciones y sus resultados, consiguiendo mejoras en ventas y fidelizar clientes y suscriptores. Pero siempre a través de la búsqueda de patrones, tendencias o reglas que lleven a deducir el comportamiento de los datos.

Características de la minería de datos 

Entre las principales características del data mining está el uso de los datos para llegar a conseguir su objetivo: encontrar información de utilidad para quien la necesite, ya sea empresa o individuo. Para ello, se desarrollan y utilizan diversos algoritmos de búsqueda apoyados en Inteligencia Artificial, e incluso en redes neuronales. El text mining, aquí, también toma importancia. 

Otra característica es la posibilidad que ofrece de trabajar con cantidades enormes de datos gracias a la automatización de búsqueda de patrones mediante el desarrollo de algoritmos específicos; para lograr deducir cada tendencia o patrón, el data mining emplea sistemas y operaciones de análisis matemático. Además, el data mining también permite localizar información sin necesidad de hacer preguntas concretas para ello; el minado de datos se encarga de todo y permite conocer qué puede pasar y qué se puede hacer a partir de los datos, empleando tanto la estadística como la probabilidad. Finalmente, la minería de datos también se emplea para predecir cosas que pueden pasar en el futuro con base a los patrones localizados, y apoyándose para ello en la probabilidad y la estadística.

Fases del proceso de minería de datos 

El proceso de data mining se divide habitualmente en cuatro fases cronológicas. Veamos:

Fase 1

La primera fase se centra en el establecimiento de los objetivos a conseguir con el proceso. Para ello se tienen en cuenta las necesidades de la empresa que va a utilizarlo, o del cliente que encarga el análisis y proceso de datos a un profesional de la minería de datos. Generalmente, el experto se encarga de aconsejar a la compañía o al cliente en el establecimiento de estos objetivos. De esta manera indicará cuáles se pueden conseguir y cuáles no, para que sean realistas.

Fase 2

Una vez elegidos los objetivos se da paso a la segunda fase, en la que se lleva a cabo un procesado previo de los datos que se van a analizar. Durante esta fase se realiza una selección de las bases y conjuntos de datos que se analizarán, además de transformarlos.

Fase 3

Cuando se concluye el procesado, se concreta el modelo que se utilizará para analizar los datos, y en primer lugar se realiza un análisis utilizando herramientas de estadística. También diversos algoritmos en los que tiene más o menos peso la Inteligencia Artificial. Cuando finaliza este análisis ya se puede presentar un primer borrador de la visualización de la información obtenida.

Fase 4

La última fase del proceso se centra en el análisis y estudio de los resultados conseguidos en el data mining. Se comprueba que sean coherentes, y se establecen comparaciones con otros extraídos de diferentes maneras. En esta etapa suele participar el cliente, o diversos departamentos de la empresa que analiza los datos para conseguir información. De esta manera, los directivos de la misma encargados de tomar las decisiones pueden indicar si la información obtenida resulta útil, y qué parte de la misma lo es. 

Técnicas de data mining más utilizadas

En los últimos años, se han implementado distintas técnicas de data mining. Estas son las que se utilizan más:

• Asociación: básicamente, lo que hace es encontrar relaciones entre variables. 
• Clasificación: asigna ítems a varias categorías predeterminadas. De esta manera, se aporta orden.  
• Regresión: se infiere un valor numérico constante. 
• Agrupamiento: agrupación de un conjunto de datos. 
• Secuencias: se usan datos de secuencias para inferir determinados patrones. 
• Predicción: se pueden inferir comportamientos futuros con los datos de que se dispone.

Hay que señalar que la minería de datos es dinámica, así que aparecen nuevas técnicas. No en vano, el Big Data da lugar a estas situaciones. 

Aplicaciones empresariales del data mining

En la actualidad, el data mining se emplea en prácticamente todos los sectores. Es especialmente útil para los departamentos encargados de la mejora o el lanzamiento de productos y servicios. También, para evaluar la eficacia de diferentes campañas y programas de publicidad y marketing, y optimizarlas mediante los datos obtenidos de cara al futuro. Asimismo, se utiliza en la creación de distintos escenarios para una empresa o un proceso de negocio, de manera que se puedan elegir los más convenientes.

En definitiva, el data mining es cada vez más importante en el seno de la empresa. Por eso, sus profesionales tienen muchas salidas profesionales en todos los sectores y áreas en los que el trabajo se basa en datos. Así que, si te gustaría trabajar con datos y conseguir que lo que haces tenga mucho peso en las decisiones que toman las empresas ¡fórmate como experto en ciencia de datos!