¿Qué es el data mining?

El data mining es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones que pueden ayudar a resolver problemas comerciales a través del análisis de los mismos. Las técnicas y herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir tendencias futuras y tomar decisiones comerciales más informadas.

A un nivel más granular, el data mining es un paso en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), una metodología de ciencia de datos para recopilar, procesar y analizar información.

¿Por qué es importante el data mining ?

El data mining es un componente crucial de las iniciativas analíticas exitosas en las organizaciones. La información que genera se puede utilizar en inteligencia empresarial (BI) y aplicaciones de análisis avanzado que implican el análisis de datos históricos, así como aplicaciones de análisis en tiempo real que examinan la transmisión de datos a medida que se crean o recopilan.

El data mining efectivo ayuda en varios aspectos de la planificación de estrategias comerciales y la gestión de operaciones. Eso incluye funciones orientadas al cliente, como marketing, publicidad, ventas y atención al cliente, además de fabricación, gestión de la cadena de suministro, finanzas y recursos humanos. 

El data mining admite la detección de fraudes, la gestión de riesgos, la planificación de la seguridad cibernética y muchos otros casos de uso empresarial críticos. También juega un papel importante en la atención médica, el gobierno, la investigación científica, las matemáticas, los deportes y más.

Proceso de minería de datos: ¿Cómo funciona?

El data mining generalmente la realizan científicos de datos y otros profesionales calificados de BI y análisis. Pero también puede ser realizado por analistas de negocios, ejecutivos y consultoras de marketing.

Sus elementos centrales incluyen el aprendizaje automático y el análisis estadístico, junto con las tareas de administración de datos realizadas para preparar los datos para el análisis. El uso de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de inteligencia artificial (IA) ha automatizado más el proceso y ha facilitado la extracción de conjuntos de datos masivos, como bases de datos de clientes, registros de transacciones y archivos de registro de servidores web, aplicaciones móviles y sensores.

El proceso de data mining se puede dividir en estas cuatro etapas principales:

• Recopilación de datos: Los datos relevantes para una aplicación de análisis se identifican y ensamblan. Los datos pueden estar ubicados en diferentes sistemas de origen, un almacén de datos o un lago de datos, un repositorio cada vez más común en entornos de big data que contienen una combinación de datos estructurados y no estructurados. También se pueden utilizar fuentes de datos externas. Independientemente del origen de los datos, un científico de datos a menudo los traslada a un lago de datos para los pasos restantes del proceso.
• Preparación de datos: Esta etapa incluye un conjunto de pasos para preparar los datos para ser extraídos. Comienza con la exploración de datos, la creación de perfiles y el pre procesamiento, seguido del trabajo de limpieza de datos para corregir errores y otros problemas de calidad de datos. La transformación de datos también se realiza para que los conjuntos de datos sean consistentes, a menos que un científico de datos busque analizar datos sin procesar sin filtrar para una aplicación en particular.
• Minería de datos: Una vez que se preparan los datos, un experto en datos elige la técnica de minería de datos adecuada y luego implementa uno o más algoritmos para realizar la minería. En las aplicaciones de aprendizaje automático, los algoritmos generalmente deben entrenarse en conjuntos de datos de muestra para buscar la información que se busca antes de que se ejecuten con el conjunto completo de datos.
• Análisis e interpretación de datos: Los resultados de la minería de datos se utilizan para crear modelos analíticos que pueden ayudar a impulsar la toma de decisiones y otras acciones comerciales. El científico de datos u otro miembro de un equipo de ciencia de datos también debe comunicar los hallazgos a los ejecutivos de negocios y usuarios, a menudo a través de la visualización de datos y el uso de técnicas de narración de datos.

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