Las bases de datos son una herramienta esencial para las empresas, puesto que les permiten crear estrategias para conseguir nuevos clientes o fidelizar a los habituales. Aquí entra el data mining, un término de moda que, a veces, se utiliza de manera incorrecta. En este post, te despejaremos todas las dudas acerca del data mining y las distintas técnicas de este proceso.
¿Qué es el data mining?
La minería de datos o data mining es un proceso técnico, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento.
Entre sus funciones destacan las siguientes: busca anomalías, descubre patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el SAS Institute, uno de los referentes mundiales en analítica de negocios.
En el actual contexto de generación de datos, el data mining es una práctica estratégica considerada importante por casi el 80% de las organizaciones que aplican inteligencia empresarial (business intelligence), según Forbes.
Gracias a la acción conjunta de analítica y data mining, que combina estadística, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (Machine Learning), las empresas pueden crear modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. El data mining hace posible, entre otros aspectos:
- Limpiar los datos de ruido y repeticiones.
- Extraer la información relevante y utilizarla para evaluar posibles resultados.
- Tomar mejores decisiones de negocio con mayor rapidez.
Técnicas de minería de datos
El data mining permite encontrar información escondida en los datos que no siempre resulta clara, debido al gran volumen de datos existentes, una parte importante de esos datos nunca serán analizados.
Las técnicas de data mining pueden ser de dos tipos:
Métodos descriptivos
Buscan patrones interpretables para describir datos, donde podemos encontrar los siguientes: clustering, descubrimiento de reglas de asociación y descubrimiento de patrones secuenciales.
Este tipo de métodos se han utilizado, por ejemplo, para ver qué productos suelen adquirirse conjuntamente en el supermercado.
Métodos predictivos
Usan algunas variables para predecir valores futuros o desconocidos de otras variables, donde podemos encontrar los siguientes: clasificación, regresión y detección de la desviación.
Los métodos predictivos pueden emplearse en tareas como en encontrar oportunidades de negocio.
Al igual que otros procesos, el data mining tiene su propio estándar, el CRISP-DM (Cross-Industry Standar Process for Data Mining), que establece los seis pasos a seguir para aplicar data mining:
- Entender el área en el que queremos usar data mining para definir con claridad el problema.
- Recolectar y entender los datos.
- Preparación de los datos: hacer tablas con los campos requeridos, eliminar datos innecesarios.
- Selección de la técnica de modelado, construcción del modelo y puesta a prueba del modelo. Data mining.
- Evaluación de los resultados y revisión del proceso.
- Despliegue: implementación de un proceso de data mining repetible.
Tipos de datos que pueden ser minados
¿Crees que todos los datos pueden ser minados? Siento decirte que no. No todos los modelos de datos pueden ser minados. A continuación, te indicamos cuáles sí:
Datos almacenados en una base de datos
Una base de datos puede denominarse sistema de gestión de bases de datos o DBMS. Cada DBMS almacena datos que están relacionados entre sí de una manera u otra.
También tiene un conjunto de programas de software que se utilizan para administrar datos y proporcionar un fácil acceso a ellos. Estos programas de software sirven para muchas acciones, donde se puede incluir la definición de la estructura de la base de datos o para asegurarte de que la información almacenada permanezca segura y consistente.
Data warehouse
Un almacén de datos o data warehouse es una única ubicación de almacenamiento de datos que recopila datos de varias fuentes y luego los almacena en forma de plan unificado. Cuando los datos se almacenan en estos sistemas se someten a una limpieza, integración, carga y actualización.
Data transaccional
La base de datos transaccional almacena registros que se capturan como transacciones. Por ejemplo, reservas de vuelos, compras, clics en un sitio web, etcétera. Cada registro de transacciones tiene una identidad única. También engloba todos los elementos que la han convertido en una transacción.
Hemos explicado que es un data mining o minado de datos, una técnica que está estrechamente relacionado con el big data. Asimismo, te hemos expuesto las diferentes técnicas que existen para el minado de datos y los distintos tipos de datos que pueden analizarse.
¿Por dónde seguir?
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