El data mining, o también conocido como la minería de datos, es un algoritmo que utilizan las organizaciones para aprovechar información que podría estar perdiéndose, ya que no se entiende o no resulta relevante al ojo humano. Gracias al mundo digital, y la revolución de la tecnología, la investigación ha conseguido un punto de prestigio al mecanismo automático y semi-automático de las computadoras.
Por ejemplo, cuando se trata de encontrar clientes o aprender más sobre los que ya se tiene, esta estrategia de análisis de patrones mediante un software, resulta realmente efectiva. Ya que evalúa un conjunto de información y anomalías que pudiesen predecir resultados en el futuro. Sabiendo qué es lo que sucede, puede dirigir su negocio hacia la consecución de objetivos, aumento de ingresos, reducción los costos en el proceso.
Sin embargo, no es una tarea fácil entender de qué va el data mining y en qué se basa todo su funcionamiento. Por lo que hemos decidido hablar en profundidad sobre lo que es, cómo se diferencia de otras herramientas y cómo podría ayudarlo en su investigación u organización. ¿Intrigado? Aprovechar los recursos de la tecnología es un aspecto fundamental para conseguir el éxito y tú debes saberlo. ¡Vamos por ello!
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¿Qué es el Data Mining?
En pocas palabras, la minería de datos es un proceso que consiste en explorar datos y analizarlos posteriormente con la finalidad de extraer patrones relevantes y tendencias relacionadas a los fines de una organización o una investigación significativa. En el área empresarial, se aprovecha para entender el comportamiento de los clientes y es un aliado común del marketing de base de datos.
El Data Mining puede definirse como un software que trabaja para extraer información de una base de datos y ayudar en la preparación de un proyecto coherente. Después de todo, hay tanta información que se pasa por alto, y a veces se cataloga como irrelevante. Cuando en realidad podría ser la clave para captar más clientes y tener éxito económico en el proceso.
¿En qué consiste el Data Warehouse?
El Data Mining debe extraer la información de algún lugar y ese es el Data Warehouse. Que no es más que el lugar donde las empresas o las entidades almacenan toda su información para posteriormente ser analizada con el algoritmo de extracción de datos.
El Data Warehouse constantemente colecciona bastante información desprendida de distintos niveles de la empresa que por si solas podrían no ser gran cosa, pero una vez que se compara con la de otro departamento, sí resulta beneficioso y explica una tendencia de los clientes o trabajadores.
¿Para qué sirve la minería de datos?
La función principal de la minería de datos es detectar la información que podría significar una tendencia o anomalía importante en las organizaciones, pero que para los humanos sería muy complejo desentrañar por sí solos. O bien sea porque hay tanta, que no se podría realizar con el esfuerzo continuo de trabajadores.
Gracias a este proceso se puede clasificar la información en áreas donde las respuestas del comportamiento de los clientes son escasos. Reuniendo datos que anticipen al comportamiento de los individuos y apoyen a la elaboración de campañas de marketing organizacional específicas.
Sin embargo, aunque en las organizaciones se utiliza para buscar y entender a los clientes, otras áreas de investigación también lo aprovechan. Como los profesores en un aula donde hay demasiados estudiantes y no se tiene claro cuál estrategia utilizar.
O en las compañías para resolver problemas muy complejos. Tal como el fraude en los seguros crediticios, o los riegos de mercado en una empresa que invierte en la bolsa de valores.
Diferencias del Data Mining y Big Data
El proceso de la minería de datos y Big Data en ocasiones son confundidos y relacionados. Aunque los dos tienen sus bases en la evaluación de los datos, se diferencian en su objetivo final.
Cuando hablamos de Big Data nos referimos al almacenamiento de los datos para encontrar patrones. Mientras que con el Data Mining buscamos identificar qué es lo que sucede con esos datos.
También influye cómo podemos utilizarlos para predecir eventos futuros, resolver eventos complejos y apoyar conclusiones en proyectos organizacionales.
Métodos para la minería de datos
La verdad es que los métodos que se utilizan para la minería de datos son variados y se emplean junto a una gran variedad de ciencias estadísticas. Por ejemplo, un método común y necesario del Data Mining es el agrupamiento de vectores de una determinada área donde se buscan características comunes de distintos datos.
Otro es el de modelos estadísticos, que reúne una gran cantidad de datos no procesados, pero que están en misma igualdad de contexto, con el que se logra entender las razones de un comportamiento y cómo influyen en un proceso correspondiente. Y así sucesivamente, sobre todo resaltando la base de la inteligencia artificial. Que utiliza la predicción de las reglas establecidas para responder en torno a ello.
Al final del día, el método es el mismo y no varía demasiado. Primero se seleccionan los datos, comienza el análisis de agrupamiento estadístico y posteriormente se visualizan los resultados. Donde finalmente se analiza qué es lo que se extrajo y cómo se le puede dar coherencia en nuestro modelo de negocios.