¿Qué es la Minería de Datos y como funciona?
data mining

Los datos para una empresa representan una gran oportunidad para adelantarse a las posibles situaciones que puedan presentarse en un futuro. Cuando se trata de una empresa pequeña, es posible que obtener y controlar dichos datos sea fácil, pero ¿Qué pasa cuando hablamos de una empresa gigantesca? ¿Qué sucede si tratamos con Big Data, una cantidad inhumana de datos que no es fácil controlar? ¿Qué pasa si queremos hacer Business Intelligence? Es entonces, cuando optamos por utilizar la tecnología de la minería de datos o Data Mining para poder controlar y obtener la información de manera certera y práctica.

¿Qué es el Data Mining o Minería de datos?

La Minería de Datos o Data Mining es un proceso mediante el cual se logra analizar, obtener y procesar la información que le es brindada al sistema y es parte del Business Intelligence. Este tipo de software usa inteligencia artificial y termina por adaptarse a las peticiones del usuario para cumplir las funciones necesarias. El mismo permite analizar todas las posibles dimensiones de los datos y resumir de manera técnica la información procesada.

Lo mejor de esta tecnología es que es capaz de analizar cantidades masivas de información, sin importar si se trata de Big Data.

 

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¿Cómo funciona la minería de datos o Data Mining

La minería de datos funciona de manera bastante simple, organizando los datos antes de procesarlos. Una vez los datos ya se encuentran almacenados, la minería de datos funciona de la siguiente forma:

Clasificación

Primero que nada, el sistema de minería de datos se encargará de dar una clase a cada objeto o dato que se encuentre. Este es el sistema de agrupación primario y básico del sistema y es necesario para los siguientes niveles. Por ejemplo, podemos situarnos en el caso de una empresa, la cual puede tener compras de personas naturales y jurídicas. El sistema se encargará de clasificar la información conforme el tipo de persona.

Agrupación

En esta parte, el sistema es capaz de agrupar diversos niveles de información en uno solo. Es decir, si la compra la hace una persona jurídica, el sistema podría analizar qué es lo que está comprando y por qué monto.

Asociación

El sistema también es capaz de asociar dos niveles de información en uno solo. Estas asociaciones son realizadas cuando los niveles de información son iguales. Por ejemplo, si hablamos de un sistema de minería de datos que busque analizar la información sobre las ventas realizadas a una persona natural desde un establecimiento, podría encontrar coincidencias y generar una asociación.

Estas asociaciones podrían ser por el porcentaje de veces que se compra un producto junto a otro, por ejemplo.

Aprendizaje de patrones

Una vez minados los previos datos, se procede a analizar los patrones de comportamiento y tendencias dentro de los datos. Por ejemplo, volvamos al mismo ejemplo de una tienda. En dicho caso de que ciertos productos sean vendidos con regularidad en ciertas fechas, el sistema aprenderá de estos patrones. Dichos patrones serán importantes para poder utilizar la información de forma certera.

Si seguimos el mismo ejemplo de un negocio que realice ventas, el mismo puede encontrar diversos patrones que puedan mejorar las ventas. Por ejemplo, si en dicha tienda, el 80% de los compradores que llevan pan, también llevan mantequilla, entonces la empresa podría ubicar ambos alimentos lo más cerca posible o bien venderlos juntos con una promoción u oferta.

Si resumimos todo esto, entonces el Data Mining se basa en 4 pasos importantes, los cuales son:

  • Extraer y clasificar la información.
  • Almacenar y manejar los datos dentro de las bases de datos.
  • Analizar la información y encontrar patrones.
  • Brindar la información de dichos patrones mediante estadísticas o gráficas.

Herramientas de análisis utilizadas por el Data Mining

Las herramientas utilizadas para el Data Mining son muchas, pero regularmente una de las más utilizadas son las redes neuronales artificiales y los algoritmos.

Algunas de las herramientas de aprendizaje del Data Mining son:

  • Redes neuronales artificiales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Árboles de decisión.
  • Inducción de reglas.
  • Visualización de datos.
  • Técnica del vecino próximo.

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Conclusión

La minería de datos no solo permite obtener y almacenar datos, sino que también procesar los mismos y aprovecharlos para tomar decisiones.

Es decir,  la minería de datos es una parte fundamental para el Business Intelligence de una empresa.

Como diría el dicho, si la vida te da limones, has limonada. Si tu empresa te brinda datos, úsalos para tomar las mejores decisiones posibles y mejorar tu rentabilidad.

 

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