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¿Qué es la data mining?

La data mining o también conocido como minería de datos, es un proceso que extrae información importante de bases de datos significativos, esta información determina la eficiencia de la empresa por medio de tendencias y factores para que el usuario logre resolver cualquier dificultad de la empresa generando beneficios competitivos.

Las herramientas de este proceso pueden llegar a pronosticar las perspectivas nuevas y las posibles situaciones futuras de la empresa, lo que muy importante en la toma de decisiones de forma proactiva.

Las técnicas de la data mining buscan descubrir de forma automática todo el contenido de la información que se encuentra almacenada ordenadamente en significativas bases de datos.

El objetivo de estas técnicas es descubrir perfiles, tendencias y patrones por medio de los análisis de los datos a través del uso de la tecnología que reconocen redes, lógica, patrones y otras técnicas de análisis avanzadas.

Etapas principales de la data mining

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A pesar de que en este tipo de proceso cada caso puede ser diferente al anterior, el procedimiento de todos, cuenta con las siguientes etapas principales:

Determinación de los problemas u objetivos

Todo proyecto con este tipo de proceso, empieza con el conocimiento del problema comercial. Los expertos en minería de datos, en dominios y negocios colaboran trabajando con dedicación con el fin de determinar los requisitos y objetivos de proyectos visualizándolos de forma comercial.

El objetivo de un proyecto define el problema, por lo tanto, en esta fase no se requiere de las herramientas de este tipo de proceso de datos.

Búsqueda de datos

Los expertos en dominios saben que la meta de datos, se basa en la recopilación, descripción y búsqueda de datos, del mismo modo pueden determinar los problemas de los datos. En tal sentido, es muy importante que los expertos empresariales y los másteres en minería de datos realicen intercambios de la definición del problema.

En la fase de búsqueda de datos, las herramientas de análisis estadísticos se usan para realizar la dicha búsqueda.

Organización de los datos

Los expertos de dominio diseñan un modelo de datos para llevar a cabo el proceso modelado. Pueden recopilar y formatear los datos, ya que existen funciones de minería que únicamente aceptan datos en formatos específicos.

En el proceso de esta fase, se modifican varias veces los datos. La organización de los datos para la herramienta de modelado, se escoge por medio de registros, tablas y atributos. Los expertos en minería hacen una selección y aplican diferentes funciones para el mismo problema con la recopilación de datos determinados.

Modelado

En esta fase conjuntamente con la evaluación, se pueden repetir varias veces para realizar cambios de las medidas hasta lograr alcanzar eficaces valores, por lo tanto, al finalizar esta fase, se habrá logrado culminar un modelo de calidad.

Evaluación

Los expertos con máster en data mining realizan evaluaciones del modelo. En caso de que el modelo no logre las expectativas, es necesario volver a la fase de modelado y se tendrá que diseñar de nuevo, haciendo modificaciones en los parámetros hasta que se consigan mejores valores. Una vez que se adapten al modelo, se podrán obtener las explicaciones de la empresa.

Proceso

Para finalizar, utilizan todos los resultados exportándolos en diferentes bases de datos o en cualquier otro tipo de aplicación.

Técnicas de la data mining

Este tipo de proceso se basa en diferentes técnicas, estas son:

  • Regla de inducción: Se refiere a la derivación de un conjunto de reglas que pueden determinar el problema. Estas reglas, son totalmente independientes y suelen ser parecidas al árbol de decisiones, sin embargo, no tienen que ser parte de él.
  • Agrupamiento: Es un tipo de técnica que busca encontrar vinculaciones entre la variable objetivo y la variable descriptiva que no tiene vinculación.
  • Redes neurales artificiales: Consiste en el comportamiento de las neuronas humanas, lo que indica que se basan en una cantidad de unidades y las neuronas artificiales que se relacionan entre sí con la finalidad de transmitirse diversas señales.
  • Algoritmo jerárquico: Se trata de una técnica que busca crear cierta jerarquía de grupos. Las estrategias que se utilizan para este tipo de agrupamiento se determinan como acercamiento ascendente o acercamiento descendente.

Ventajas que comprende la data mining

Los análisis de datos que se realizan a través de la data mining pueden generar grandes ventajas a las empresas con el fin de mejorar su desarrollo, también para captar y fidelizar a sus clientes que son los que permiten el aumento de ventas. Entre sus ventajas más relevantes se encuentran:

  • Tiene la capacidad de realizar análisis de las bases de datos a través de grandes cantidades de datos.
  • Ayuda a encontrar y también a retener clientes.
  • Antes de utilizar cualquier modelo, se pueden comprobar a través de diferentes estadísticas con la finalidad de verificar la validez de las predicciones obtenidas.
  • La identificación de patrones permite que la empresa logre diseñar mejores soluciones para que sean ofertadas en el mercado, bien sea creando productos innovadores o mejorando los existentes.
  • Permite obtener informaciones no esperadas, ya que tiene un funcionamiento con algoritmos debido a la ejecución de diferentes combinaciones.
  • Les brinda la oportunidad a las empresas de ofrecer a sus clientes los productos o servicios que estos necesitan.
  • En conjunto con la disminución de costos, las tasas de conversión pueden ir aumentando significativamente gracias a la personalización asertiva de las ofertas, dando como resultado un retorno óptimo de inversión.
  • Los resultados son sencillos de interpretar y no requiere de grandes conocimientos informáticos.

La data mining se presenta como un proceso tecnológico que procede de diferentes beneficios, por una parte, resulta de la relación que existe entre los investigadores y las personas vinculadas con el sistema empresarial y por la otra, permite el ahorro de grandes sumas de dinero en una empresa y ayuda a que se generen nuevas oportunidades de negocios.

Es indudable que realizar un trabajo con este tipo de tecnología, requiere de una serie de detalles, ya que se involucra la toma de decisiones en el producto final.

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