26 de Abril

¿Qué es el data mining o minería de datos?

Universitat Carlemany

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Los datos se han vuelto imprescindibles para la mayoría de empresas, sobre todo para aquellas con presencia en Internet. Así, analizarlos para encontrar respuestas e información útil para la toma de decisiones es vital para que puedan 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 para poder moverse por dichos datos y trabajar con ellos siguiendo algún tipo de sistema y método, tener una gran cantidad no es de utilidad para las compañías porque no podrán conseguir la información que necesitan. Esto es precisamente lo que evita el data mining, una de las disciplinas que se estudian en los grados superiores relacionados con la ciencia y el trabajo con datos. Pero, ¿en qué consiste? Te lo mostramos.

¿Qué es el data mining y para qué sirve?

El data mining, o minería de datos, es el conjunto de tecnologías y técnicas dedicadas a la exploración de grandes cantidades de información y bases de datos. Pero esta exploración no se produce de manera manual, sino que se lleva a cabo de manera automática, si no en todo, al menos en parte. Su objetivo es localizar diversos patrones y repeticiones que puedan explicar el comportamiento de los datos analizados en cada momento.

A pesar de que puede parecer algo de aparición reciente, el data mining comenzó a utilizarse en la década de los 80 del siglo pasado. Pero no ha sido hasta hace unos 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. Son los únicos capacitados para extraer la información que necesitan las empresas de la inmensa cantidad de datos que muchas recogen a diario para sacarle partido y avanzar.

De esta manera, con la información extractada y segmentada para dar con los datos relevantes, las empresas podrán llegar 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 cuál es el comportamiento de los datos que las empresas van recopilando.

¿Cuáles son las características del data mining?

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 una empresa o un individuo. Para localizar estos datos, como hemos visto, se pueden desarrollar y utilizar diversos algoritmos de búsqueda apoyados en Inteligencia Artificial, e incluso en redes neuronales.

Otra de sus características es la posibilidad que ofrece de trabajar con cantidades enormes de datos. Esto lo consigue gracias a la automatización de búsqueda de patrones mediante el desarrollo de algoritmos específicos. Para lograr deducir cada tendencia o patrón en los datos que explora, el data mining emplea sistemas y operaciones de análisis matemático.

A la vista de estos detalles, puede afirmarse que estos patrones no se pueden encontrar explorando los datos a mano o mediante sistemas tradicionales. Bien porque su elevada cantidad lo hace imposible, o porque las relaciones entre los distintos datos son excesivamente completas.

Aparte de esto, el data mining también permite localizar información sin necesidad de hacer preguntas concretas para ello. El minado de datos se encarga de todo, y al tratarse de una tecnología predictiva, permite conocer qué puede pasar y qué se puede hacer a partir de los datos. Para ello, los sistemas de data mining generados emplean tanto la estadística como la probabilidad. Con su ayuda, descubren la información oculta a ojos de los humanos. Por ejemplo, las relaciones entre objetos y elementos aparentemente dispares y sin vínculos.

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.

¿Cómo es el proceso de minería de datos?

El proceso de data mining se divide habitualmente en cuatro fases. La primera 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.

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.

Cuando concluye, 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.

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.

¿Dónde se aplica la minería de datos?

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!