¿Qué es el data mining o minería de datos?

Si te preguntas qué es el data mining o la minería de datos, debes saber que se ha convertido en una herramienta excepcional para las compañías. Tanto, que se espera que elmercado mundial de herramientas de softwareorientadas a la minería de datos alcance un valor de mercado de 1039,1 millones en 2023, es decir, un crecimiento a una tasa anual compuesta del 11,9 % de 2018 a 2023.

De hecho, tanto por su similitud como por  su increíble potencial, muchos comparan esta actividad con la extracción de petróleo del siglo XX o la fiebre del oro del XIX. Gracias a esta técnica es posible encontrar auténticos pozos de sabiduría escondidos entre los datos. Y esto ofrece nuevas oportunidades de negocio que quizás antes no habrías contemplado.

¿Te interesa descubrir más acerca de la minería de datos? A continuación te contamos qué es el data mining y para qué sirve. También te mostramos cuáles son las principales técnicas de minería de datos y  cómo funciona este proceso.

¿Qué es el data mining o la minería de datos?

La minería de datos o data mining ofrece un conjunto de tecnologías y técnicas que permiten analizar grandes volúmenes de datos. Este proceso puede ser tanto automático como semiautomático, dependiendo de la calidad de los datos, los objetivos y las necesidades.

Junto a la IA, al aprendizaje automático, a la analítica de datos y a la estadística, el data mining permite explorar bases de datos enormes para extraer patrones ocultos, descubrir relaciones, anomalías, tendencias y conclusiones.

La explosión del data mining viene dada por el rápido avance de la computación. Esta técnica empezó a aplicarse en grandes universidades o multinacionales en los años 80. Sin embargo, en la última década la computación en la nube ha hecho los procesos de data mining más accesibles.

¿Para qué sirve el data mining?

Ahora que ya sabes qué es el data mining, es probable que quieras saber más sobre su utilidad en el mundo empresarial. Esta innovación tecnológica ayuda a las empresas a entender mejor grandes conjuntos de datos y cómo estos pueden aportar información valiosa para los negocios. Esto permite a las compañías seleccionar los datos más valiosos y, extraer información más precisa para, tomar mejores decisiones, predecir los acontecimientos futuros y explotar aprovechar nuevas oportunidades de negocio.

El data mining se puede aplicar a multitud de áreas y sectores. Desde la banca, la sanidad o la industria agroalimentaria, hasta los medios de comunicación, el marketing o la publicidad. Gracias a la minería de datos es posible obtener conocimientos únicos. Veamos algunos ejemplos:

• Marketing: en el mundo de la mercadotecnia es habitual utilizar data mining para mejorar la segmentación del mercado, conocer el comportamiento de compra o predecir futuras tendencias de consumo.

• Banca: los analistas financieros acuden al data mining con el objetivo de comprender mejor lo que está ocurriendo en el mercado, para la calificación crediticia o estudiar la rentabilidad de sus acciones.

• Medicina:durante la pandemia, varios países y organizaciones de salud utilizaron minería de datos para comprender mejor cómo avanzaba el virus, cuál iba a ser la incidencia en la población a corto plazo y mejorar la toma de decisiones.

• Seguros: las aseguradoras recurren al data mining para detectar fraudes, mejorar la segmentación de productos o predecir qué clientes son más susceptibles a no pagar sus primas.

¿Cómo funciona el proceso de la minería de datos?

Después de entender qué es el data mining y dónde se emplea, es probable que te estés preguntando cómo funciona. Se trata de un proceso que se divide en varias fases:

1. Investigación: el primer paso es establecer qué quieres averiguar durante tu proceso de minería de datos y cuáles son tus objetivos. Esto te permitirá identificar qué tipos de datos necesitas o qué herramientas y técnicas debes utilizar.

2. Recopilación y análisis de la calidad de los datos: en la segunda fase empiezas a recoger los datos que necesitas. Debes revisar que estos sean de calidad, correctos y que no existan anomalías.

3. Limpieza: es probable que encuentres información redundante o innecesaria. Tendrás que limpiar, enriquecer, reducir y transformar los datos para conseguir una base limpia y óptima para trabajar.

4. Transformación: en esta fase debes eliminar el ruido, unir las diferentes fuentes de datos, ponerlas en el mismo formato, limitarlas a los rangos establecidos y construir el conjunto de datos definitivo.

5. Modelado: en la quinta fase debes implementar modelos matemáticos y estadísticos que permitan identificar patrones ocultos, relaciones entre los datos o crear predicciones a través de distintas técnicas.

6. Análisis e interpretación: con un modelo creado y probado, es hora de interpretar qué significa todo esto para la empresa. Para ello debes trasladar los resultados a soluciones prácticas y gráficas que faciliten la comprensión de dichos resultados.

Técnicas de minado de datos

El data mining es un mundo increíble que ofrece un sin fin de posibilidades a las empresas. Para conseguir buenos resultados, puedes utilizar distintas técnicas de minado:

• Asociación: permite descubrir relaciones entre distintos elementos. Por ejemplo, qué productos se compran juntos o qué variables están relacionadas entre ellas.

• Clustering: crea agrupaciones de datos que tienen algunas características en común. Esta técnica es útil para identificar comportamientos similares entre los usuarios.

• Clasificación: clasifica los datos en diferentes grupos para aprender cómo funcionan y predecir valores. Las inteligencias artificiales que identifican imágenes utilizan esta técnica.

• Predicción: a través del análisis de valores independientes y dependientes permite predecir su relación. Esto permite predecir las ganancias futuras a partir de las pasadas, por ejemplo.

• Patrones secuenciales: esta técnica busca comprender qué patrones se repiten en los datos. Por ejemplo, qué productos suelen comprarse de manera consecutiva o cómo se comporta el mercado financiero antes de una bajada.

Data mining: utilizar la tecnología y los datos a nuestro favor

El data mining es igual a utilizar la tecnología y los datos a nuestro favor. La minería de datos ofrece un puñado de herramientas y técnicas que, bien empleadas, permiten aumentar la competitividad de las empresas en el mercado.

El valor de los datos y la tecnología es simplemente inmenso. Se trata de un mar lleno de peces esperando a ser pescados o un pozo que rebosa petróleo. Las ventajas que ofrece son múltiples:

• Mejora de los procesos empresariales

• Incremento de la eficiencia operativa

• Reducción de errores

• Mayor conocimiento del mercado

• Reducción de costes

• Personalización de la experiencia

• Mejor soporte posventa

• Toma de decisiones basada en datos

• Nuevas oportunidades de negocio

• Posibilidad de predecir resultados para tu negocio

El data mining permite desvelar los secretos que ocultan tus datos. Y en Incentro nos encantan los escapes rooms. Si nos invitas al tuyo, te ayudaremos a encontrar esos secretos y sacarles el máximo provecho. 

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