¿Qué es data mining o minería de datos?

Dejar un comentario

La minería de datos o data mining es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones, con la finalidad de resolver problemas a través de su análisis.

Minería de Datos

De acuerdo con Microsoft , Data mining utiliza análisis matemáticos para derivar patrones y tendencias, las cuales no pueden depurarse mediante procesos de análisis de datos tradicionales, puesto que las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiada información.

Procesos de data mining

Asimismo, la compañía integradora de soluciones de TI, Logicalis, refiere que la minería de datos comprende cinco elementos que ayudarán a las empresas a potencializar sus actividades de negocio:

  • Procesos ETL (Extract, Transform y Load). Permite extraer, transformar y cargar datos transaccionales en los sistemas de almacenamiento.
  • Almacén de datos. Este factor ayudará a las empresas a recopilar y gestionar información de relevancia para el negocio mediante un sistema de base de datos multidimensional. En este punto, es relevante señalar que un servicio de nube proporciona la elasticidad que requieren las organizaciones para almacenar su información y facilitar el proceso de administración de los datos.
  • Acceso a los datos. Ayuda a proporcionar un alcance a datos específicos para que los analistas de negocio, profesionales de tecnología de información y usuarios autorizados, puedan emplearlos para conocer el entorno de consumo de potenciales clientes y el comportamiento del mercado.
  • Análisis de datos. Examinar los datos de todas las aplicaciones.
  • Presentación. Facilita a los profesionales de TI el depurar un volumen de información de una manera más comprensible a través de formatos más útiles, como gráficos, tablas, entre otros, con el fin de interpretar de mejor manera este tipo de contenido.

Beneficios de data mining

Los beneficios de la minería de datos provienen de la capacidad de descubrir patrones ocultos y relaciones en datos que se pueden usar para hacer predicciones que impacten de forma positiva a las empresas.

Según TechTarget, los beneficios específicos varían según el objetivo y la industria a la que pertenezca la empresa. Por ejemplo, los departamentos de Ventas y Marketing pueden extraer datos de los clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing personalizadas.

Por otra parte, los datos sobre los patrones de ventas históricos y los comportamientos de los clientes pueden emplearse para construir modelos de predicción para ventas futuras, nuevos productos o servicios.

Aplicaciones de data mining

Microsoft refiere que los patrones y tendencias analizadas mediante la minería de datos, ayudan a recopilar y definir modelos que se pueden aplicar a escenarios más específicos como:

  • Pronóstico: estimación de ventas, predicción de cargas o tiempo de inactividad del servidor
  • Riesgo y probabilidad: permite elegir los mejores clientes para envíos dirigidos, determinar el punto de equilibrio probable para escenarios de riesgo, asignar probabilidades a diagnósticos u otros resultados.
  • Recomendaciones: ayuda a determinar qué productos es probable que se vendan juntos, proporcionando tips para otros.
  • Encontrar secuencias: analiza las selecciones de los clientes en un carrito de compras y ayuda a predecir los próximos eventos probables.

Finalmente, el proceso de construcción de un modelo de minería de datos abarca aspectos como la definición de un problema, exploración y preparación de datos analizados, para que al final se puedan estudiar, validar e implementar estos modelos, con la finalidad de que las empresas aprovechen su información de una forma mucho más asertiva.


Nube Pública VS Nube Privada

Ingresa para comentar