El concepto de la minería de datos es altamente popular. Pero, ¿sabes qué significa? A continuación hacemos un repaso por todo lo referente a big data y minería de datos, para que no te quedes con ninguna duda.
Qué es data mining
El data mining o minado de datos abarca una serie de técnicas y tecnologías para explorar grandes bases de datos, ya sea de forma automática o bien semiautomática. Curiosamente, este término se remonta a los años 60, a pesar de que empezó a consolidarse en los años 80.
El objetivo de la minería de datos es encontrar patrones que se repitan y que expliquen cómo se comportan dichos datos. De hecho, surgió para comprender los datos y así extraer una serie de conclusiones que ayuden a las empresas.
Para ello, se llevan a cabo una serie de técnicas y tecnologías para explorar las distintas bases de datos. Toda una serie de estadísticas o algoritmos de búsqueda ligados a la IA y a las redes neuronales. Así se pueden encontrar tendencias, patrones o reglas que expliquen el comportamiento de los datos.
Por todo esto es por lo que resulta importantísimo recopilar los datos, dado que son los datos los que nos ayudan a tomar mejores decisiones. Digamos que, los datos son el medio para llevar a conclusiones y transformarlos en información relevante, con el objetivo de que los negocios los implementen y consigan sus objetivos.
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Ejemplos del data mining
Buscar “data mining ejemplos” es habitual con el objetivo de comprender mejor su significado. La realidad es que nos encontramos con muchas opciones. Por ejemplo, en el área de la estadística computacional, los datos ayudan a las empresas a detectar patrones de conducta en sus clientes y predecir su comportamiento. Es así cómo puede dar lugar a nuevas oportunidades de mercado.
La realidad es que se puede aplicar a muchas áreas de negocio diferentes. Esto es, comercio y banca, medicina y farmacia, seguridad y detección de fraude, ciencias ambientales, planificación de ciudades, ciencias sociales, astronomía, etc.
Ventajas de la minería de datos
La minería de datos posee importantes ventajas para las empresas, entre ellas:
- Permite descubrir información nueva
- Permite analizar bases de datos
- Los resultados se pueden interpretar de manera sencilla
- Contribuye a captar, atraer y retener clientes
- La empresa puede mejorar la atención al cliente
- La empresa puede conocer productos o servicios que demandan sus clientes y que no ofrecen, pero que puede ser interesante para ofrecerlos en un futuro
- Permite ahorrar costes a la empresa
- Abre nuevas oportunidades de negocio a las compañías
¿Qué diferencia hay entre el minado de datos y el big data?
Aunque puedan tener similitudes, la realidad es que hablamos de conceptos diferentes pero que parten de la misma data.
En primer lugar, el Big Data es la tecnología que permite captar, gestionar y procesar los datos de manera veraz, por medio de herramientas que identifiquen patrones comunes.
¿Qué patrones comunes? Por ejemplo, características de los consumidores. De esta forma, pueden contribuir a que las empresas conozcan mejor a sus clientes y tomen mejores decisiones, pudiendo aumentar la rentabilidad y productividad de las compañías.
Por otro lado, tenemos el Data Mining. Esto es, el análisis de los grandes datos o Big Data con el objetivo de encontrar una determinada información y así ofrecer resultados que permitan optimizar las actividades de una empresa.
Por lo tanto, Big Data sería el activo y la Minería sería el manejo. Es una forma de verlo, dado que son completamente complementarios y necesarios ambos para trabajar con los datos en la actualidad y obtener información valiosa.
¿Cómo hacer minería de datos?
Ahora que sabes qué es el data mining. te puede interesar pasar a la acción y ver cómo se lleva a cabo la minería de datos. Estos son los pasos a seguir:
- Selecciona y prepara los datos. En primer lugar, toca seleccionar y recabar los datos que vamos a utilizar para el análisis.
- Crea los datos. En segundo lugar, se lleva a cabo la fase de preparación, donde se crea un modelo de minería a partir de una serie de datos de entrada. También se deben especificar sus decisiones.
- Prueba un modelo y analiza su calidad. En este punto, se puede hacer testeo con un modelo de Clasificación o Regresión y analizar su calidad.
- Utiliza un modelo con cierta información. A continuación, emplea un modelo que dé información sobre la visualización de los datos (para analizarlos e interpretarlos), la puntuación de los registros y el análisis de un modelo y preparación para futuros pasos del proceso.
Es así como se puede llevar a cabo el proceso de minería de datos. En cualquier caso, siempre es importante ponerse en manos de profesionales, para que consigas sacarle el máximo partido a tus datos y no tengas que preocuparte por nada. ¿Hablamos?
