Al igual que un buscador de minerales remueve la tierra para encontrar pepitas de oro, la minería de datos es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante y aprovechable para una finalidad específica. Como una subdisciplina de las ciencias de la informática, la minería de datos se centra fundamentalmente en patrones.

Después de que se han obtenido y almacenado los datos, el siguiente paso se centra en su interpretación; de lo contrario, se trataría de una tarea sin 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.

Métodos más tradicionales implican la participación de científicos de datos (expertos formados específicamente para interpretar información compleja), quienes se encargan de generar informes para que la administración tome decisiones.

¿Quiénes se dedican a la minería de datos?

En su forma segura y legal, la minería de datos es una práctica extendida y utilizada en diversos sectores, desde el mundo financiero hasta las ventas minoristas.

Cuando se navega por Internet, los datos del usuario se registran en función de los sitios web que se visitan, las búsquedas realizadas, los datos personales introducidos y los productos explorados.

Los datos (creados por millones de usuarios), y examinados en un nivel más detallado por las empresas, permiten tomar decisiones fundadas sobre el funcionamiento y el marketing.

¿Qué usos se le puede dar a la minería de datos?

La minería de datos se utiliza para muchos fines, según cada empresa y sus necesidades. Entre algunos de sus usos posibles se incluyen los siguientes:

  • Pronósticos y riesgos: analizar datos para determinar el origen de desaciertos pasados (por ejemplo, la cantidad de visitantes web que no compraron un determinado artículo después de examinarlo) podría ayudar a un minorista a tomar mejores decisiones sobre las adquisiciones de inventario en el futuro. Del mismo modo, determinar la hora del día en que un sistema experimentó una sobrecarga de tráfico web en el pasado podría ayudar a un negocio a estar mejor preparado mediante la asignación de más recursos o la inversión en actualizaciones de servidor.
  • Agrupación: los datos proporcionados por los clientes les permiten a las empresas agrupar usuarios de muchas maneras; por ejemplo, demográficamente en función del sexo, la edad, los ingresos, el lugar en el que viven y sus hábitos de consumo. Esto les permite dirigirse eficientemente a los usuarios adecuados con ofertas o mensajes específicos.
  • Análisis de comportamiento: examinar los datos les permite a las empresas comprender el tipo de estímulos a los que los clientes responden. ¿Responden ciertos grupos a ofertas específicas o correos electrónicos a una determinada hora del día o en un día determinado de la semana, por ejemplo? O bien, quizá proporcione claridad sobre qué motiva a los usuarios a visitar un sitio web y no otro, o sobre por qué desisten de comprar en el último minuto. El análisis ayuda a determinar qué se puede hacer para evitar los comportamientos negativos de los consumidores que perjudican a su empresa.

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