¿Qué es la minería de datos y por qué es importante?

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de análisis cuidadoso de grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante que se pueda usar con un fin específico. La minería de datos, que es fundamental para la ciencia de los datos y la inteligencia comercial, se centra fundamentalmente en patrones.

Después de obtener y almacenar los datos, el siguiente paso es interpretarlos; de lo contrario, esta tarea no tendría sentido. El análisis de datos se lleva a cabo de muchas maneras, incluido el uso de conceptos como aprendizaje automático, en el que se utilizan algoritmos adaptativos complejos para analizar los datos de manera artificial.

Los métodos de minería de datos más tradicionales implican la participación de científicos de datos (expertos formados específicamente para interpretar información compleja), quienes se encargan de generar informes para que los equipos de administración tomen decisiones.

¿Cómo funciona la minería de datos?

La minería de datos implica la evaluación y el análisis de grandes volúmenes de información para encontrar patrones y tendencias importantes. En el proceso se recopilan datos, se crea una meta y se aplican técnicas de minería de datos. Si bien las tácticas seleccionadas pueden variar según la meta, el proceso empírico de la minería de datos es el mismo. Un proceso de minería de datos típico podría tener los siguientes pasos:

Define tu meta: por ejemplo, ¿quieres obtener más información sobre el comportamiento de los clientes? ¿Quieres reducir los costos o aumentar las ganancias? ¿Quieres identificar el fraude? Es importante definir un objetivo claro al comienzo del proceso de minería de datos.

Recopila tus datos: los datos que recopilas dependen de tu objetivo. Por lo general, las organizaciones tienen datos almacenados en varias bases de datos; por ejemplo, de información que los clientes enviaron a través de transacciones, etc.

Depura los datos: después de seleccionar los datos, es probable que necesites depurarlos, reformatearlos y validarlos.

Interroga los datos: en esta fase, los analistas se familiarizan con los datos mediante la ejecución de análisis estadísticos y la creación de gráficos y tablas visuales. El objetivo es identificar variables importantes para la meta de la minería de datos y formular una hipótesis inicial que derive en un modelo.

Desarrolla un modelo: hay diferentes técnicas para la minería de datos (que se especifican debajo) y, en esta etapa, el objetivo es encontrar un enfoque a la minería de datos que produzca los resultados más útiles. Los analistas pueden optar por usar uno o más de los enfoques que se resumen en la próxima sección, según su meta. El desarrollo de modelo es un proceso iterativo que puede requerir que se repita el formateo de los datos, ya que algunos modelos exigen que los datos se formateen de maneras específicas.

Valida los resultados: en esta etapa, los analistas examinan los resultados para verificar si los hallazgos son precisos. Si no lo son, se debe rehacer el modelo y volver a intentarlo.

Implementa el modelo: las apreciaciones que se descubrieron pueden utilizarse para cumplir la meta que se definió al comienzo del proceso.

Tipos de minería de datos

Hay diversas técnicas de minería de datos y la que elijas dependerá de tu objetivo general. Existen diferentes modelos de datos y cada uno se basa en diferentes técnicas de minería de datos. Los principales modelos de datos se denominan descriptivo, predictivo y prescriptivo:

Modelo descriptivo

Descubre similitudes o agrupaciones dentro de datos históricos para comprender los motivos detrás del éxito o el fracaso, como la clasificación de clientes por preferencias de productos u opinión. Las técnicas de muestra incluyen las siguientes:

Reglas de asociación: también se las conoce como análisis de canastas del mercado. Este tipo de minería de datos busca relaciones entre variables. Por ejemplo, las reglas de asociación podrían analizar el historial de ventas de una empresa para ver cuáles son los productos que se compran juntos con mayor frecuencia. La empresa puede usar esta información para realizar la planificación, la promoción y el pronóstico.
Análisis de agrupamiento: el agrupamiento tiene como fin identificar similitudes dentro de un conjunto de datos, separando en subconjuntos los puntos de datos que comparten rasgos comunes. El agrupamiento es útil para definir rasgos dentro de un conjunto de datos, como la segmentación de clientes en función de su conducta de compra, necesidad, etapa de vida o preferencias en la comunicación de marketing.
Análisis de valores atípicos: este modelo se utiliza para identificar anomalías; es decir, datos que no siguen un patrón. El análisis de valores atípicos es particularmente útil en la detección de fraudes, la detección de intrusiones en la red y las investigaciones criminales.

Modelo predictivo

Este modelo va más allá para clasificar eventos en el futuro o calcular resultados desconocidos; por ejemplo, usar una calificación crediticia para determinar la probabilidad que tiene alguien de pagar un préstamo. Las técnicas de muestra incluyen las siguientes:

Árboles de decisión: se utilizan para clasificar o predecir un resultado en función de una lista definida de criterios. Un árbol de decisión se utiliza para pedir respuestas a una serie de preguntas en cascada que ordenan el conjunto de datos en función de las respuestas proporcionadas. Un árbol de decisión, que a veces se presenta como un gráfico con forma similar a la de un árbol, facilita las indicaciones específicas y los aportes del usuario cuando se desglosan cada vez más los datos.
Redes neuronales: procesan los datos a través del uso de nodos. Estos nodos están compuestos por entradas, pesos y una salida. De manera similar a la forma en que está interconectado el cerebro humano, los datos se trazan a través de un aprendizaje supervisado. Este modelo puede adaptarse para ofrecer valores límite a fin de determinar la precisión del modelo.
Análisis de regresión: el análisis de regresión tiene como fin comprender los factores más importantes dentro de un conjunto de datos, qué factores se pueden ignorar y cómo interactúan esos factores.
Clasificación: implica la asignación de puntos de datos a grupos, o clases, en función de una pregunta o un desafío específicos que se deben abordar. Por ejemplo, si un comerciante quiere optimizar la estrategia de descuento de un producto específico, puede observar los datos de venta, los niveles de inventario, las tasas de canje de cupones y los datos conductuales de los consumidores para orientar su decisión.

Modelo prescriptivo

Con el crecimiento de los datos no estructurados de Internet, correos electrónicos, campos de comentarios, libros, archivos PDF y otras fuentes de texto, también creció considerablemente la adopción de la minería de textos como disciplina relacionada con la minería de datos. Los analistas de datos necesitan la capacidad de analizar, filtrar y transformar los datos no estructurados para incluirlos dentro de los modelos predictivos y así obtener una predicción más precisa.

Tipos de datos en la minería de datos

Entre los tipos de datos que se pueden minar se incluyen los siguientes:

Datos almacenados en una base de datos o en un almacén de datos
Datos de transacciones; por ejemplo, reservas aéreas, clics de sitios web, compras en tiendas, etc.
Datos de diseño técnico
Datos de secuencia
Datos gráficos
Datos espaciales
Datos multimedia

¿Por qué es importante la minería de datos?

La mayoría de las organizaciones se están volviendo más digitales. Como resultado, muchas empresas descubren que están ante enormes cantidades de datos que, si se analizan de forma adecuada, tienen el potencial de ser tan valiosos como sus productos y servicios principales.

La minería de datos les da a las empresas una ventaja competitiva, ya que les permite encontrar percepciones en los datos de las transacciones digitales. Al comprender el comportamiento de los clientes en mayor profundidad, las empresas pueden crear nuevos productos, servicios o técnicas de marketing. Estas son algunas de las ventajas que la minería de datos puede aportar a una empresa:

Fijación de precios optimizada:

mediante el uso de la minería de datos para analizar diferentes variables en la fijación de precios, como demanda, elasticidad, distribución y percepción de la marca, las empresas pueden fijar precios a un nivel que maximice las ganancias.

Marketing optimizado:

la minería de datos permite que las empresas segmenten a sus clientes por comportamiento y necesidad. A su vez, pueden ofrecer anuncios personalizados que funcionan mejor y sean más relevantes para los clientes.

Mayor productividad:

analizar los patrones de comportamiento de los empleados puede contribuir a las iniciativas de RR. HH. para mejorar la productividad y el compromiso de los empleados.

Mayor eficiencia:

de los patrones de compra de los clientes al comportamiento de los precios de los proveedores, las empresas pueden usar la minería de datos y el análisis de datos para mejorar las eficiencias y reducir los costos.

Mayor retención de clientes:

la minería de datos puede descubrir información que te permita comprender a tus clientes en mayor profundidad. A su vez, esto puede mejorar tus interacciones con los clientes, lo que aumenta la retención.

Productos y servicios mejorados:

utilizar la minería de datos para encontrar y solucionar áreas donde la calidad no está a la altura puede disminuir las devoluciones de productos.

Uso de la minería de datos

La minería de datos se utiliza para muchos fines, según cada organización y sus necesidades. A continuación, se mencionan algunos usos posibles:

Ventas

La minería de datos puede ayudar a aumentar las ventas. Por ejemplo, piensa en un terminal de punto de venta de una tienda de moda. Para cada venta, el comerciante registra la hora de compra, qué productos se vendieron juntos y qué productos son los más populares. El comerciante puede usar esta información para optimizar su línea de productos.

Marketing

Las empresas pueden usar la minería de datos para mejorar su actividad de marketing. Por ejemplo, la información que se extrae de la minería de datos se puede usar para comprender dónde los posibles clientes ven anuncios, a qué sector se debe dirigir el anuncio, dónde colocar los anuncios digitales y qué estrategias de marketing funcionan mejor con los clientes.

Fabricación

Para las empresas que producen sus propios bienes, la minería de datos se puede usar para analizar el costo de las materias primas, si los materiales se usan de la forma más eficiente, cómo se invierte el tiempo a lo largo del proceso de fabricación y qué obstáculos tienen un impacto en el proceso. La minería de datos se puede usar para respaldar la logística justo a tiempo al predecir cuándo se deben pedir nuevos suministros o cuándo se deben reemplazar equipos.

Detección de fraudes

El objetivo de la minería de datos es encontrar patrones, tendencias y correlaciones que unan los puntos de datos. Una organización puede usar la minería de datos para identificar valores atípicos o correlaciones que no deberían existir. Por ejemplo, una empresa puede analizar su flujo de caja y descubrir pagos recurrentes a una cuenta desconocida. Si esto es inesperado, la empresa puede investigar si se trata de un posible fraude.

Recursos humanos

Los departamentos de RR. HH. a menudo tienen una amplia variedad de datos para procesar, incluidos datos sobre la retención del personal, ascensos, rangos salariales, prestaciones de la empresa y su uso, y encuestas de satisfacción de los empleados. La minería de datos puede correlacionar esta información para entender mejor por qué los empleados se marchan de la empresa y qué motiva a los reclutados a unirse.

Atención al cliente

La satisfacción del cliente está moldeada por una variedad de factores. Por ejemplo, piensa en un minorista que envía mercancías. Un cliente puede estar insatisfecho con el tiempo de entrega, la calidad de la entrega o la comunicación de las expectativas sobre la entrega. Ese mismo cliente puede sentirse frustrado por las respuestas lentas por correo electrónico o los largos tiempos de espera por teléfono. La minería de datos recopila información operativa sobre las interacciones de los clientes y resume los hallazgos para determinar puntos débiles, así como áreas en las que la empresa tiene un buen rendimiento.

Retención del cliente

Las empresas pueden usar la minería de datos para identificar características de los clientes que se van a la competencia y luego compartir ofertas especiales para retener a otros clientes con las mismas características.

Seguridad

Las técnicas de detección de intrusiones utilizan la minería de datos para identificar anomalías que podrían ser intrusos intentando entrar a la red.

Entretenimiento

Los servicios de streaming implementan la minería de datos para analizar qué ven o escuchan los usuarios a fin de realizar recomendaciones personalizadas en función de sus hábitos.

Atención médica

La minería de datos permite que los médicos diagnostiquen enfermedades, traten a los pacientes y analicen radiografías y resultados de otros diagnósticos por imágenes. La investigación médica también depende en gran medida de la minería de datos, el aprendizaje automático y otras formas de análisis.

El futuro de la minería de datos

Las tecnologías de informática en la nube han tenido un gran impacto en el crecimiento de la minería de datos. Pese a los problemas y desafíos relacionados con la seguridad de la nube, las tecnologías en la nube están hechas para las grandes cantidades de datos de alta velocidad semiestructurados y no estructurados que muchas organizaciones recopilan en la actualidad. Los recursos elásticos de la nube se adaptan para satisfacer las demandas de estos grandes volúmenes de datos. Por consiguiente, debido a que la nube puede contener más datos en varios formatos, requiere más herramientas para que la minería de datos convierta esa información en conocimientos. Además, las formas avanzadas de minería de datos, como la IA y el aprendizaje automático, se ofrecen como servicios en la nube.

Los futuros desarrollos en la informática en la nube probablemente seguirán alimentando la necesidad de tener herramientas de minería de datos efectivas. La IA y el aprendizaje automático están creciendo, así como la cantidad de datos. La nube se usa cada vez más para el almacenamiento y el procesamiento de datos a fin de mejorar el valor comercial. Parece probable que los enfoques de minería de datos dependan cada vez más de la nube.

Preguntas frecuentes sobre la minería de datos

Las preguntas frecuentes sobre la minería de bases de datos, cómo funciona la minería de datos y la importancia de la minería de datos incluyen las siguientes:

¿Dónde se usa la minería de datos?

La minería de datos se utiliza para explorar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones y conocimientos que se pueden usar con fines específicos. Estos fines podrían incluir mejorar ventas y marketing, optimizar la fabricación, detectar fraude y mejorar la seguridad. La minería de datos se utiliza en una amplia variedad de sectores, como banca, seguros, atención médica, ventas minoristas, apuestas, atención al cliente, ciencia, ingeniería y muchas más.

¿Cómo funciona la minería de datos?

Por lo general, los analistas de datos siguen un flujo determinado de tareas junto con el proceso de minería de datos. Un proceso de minería de datos típico podría comenzar al definir la meta del análisis de datos y luego trabajar para comprender dónde están almacenados los datos, cómo se recopilan y qué análisis se requiere. Los siguientes pasos son preparar los datos para el análisis, desarrollar el modelo, evaluar los hallazgos del modelo y luego implementar el cambio y supervisar los resultados.

¿Por qué se usa la minería de datos?

La minería de datos se usa para identificar los desafíos y las oportunidades de la organización. Podría utilizarse para optimizar la fijación de precios de un producto, mejorar la productividad, impulsar las eficiencias, mejorar la atención al cliente y la retención, y ayudar al desarrollo de productos. La minería de datos les da a las empresas una ventaja competitiva, ya que les permite encontrar percepciones en los datos de las transacciones digitales.

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