Big Data

Qué es Data Mining o minería de datos

El Data Mining es el proceso de ahondar en una base de datos masiva en busca de patrones y correlaciones que permitan extraer información relevante para una empresa. Te contamos más sobre este tema.

Por Redacción España, el 27/01/2020

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El Data Mining o minería de datos es el proceso de ahondar en una base de datos masiva en busca de patrones y correlaciones que permitan extraer información estratégica relevante para una empresa. Este procedimiento se lleva a cabo gracias a la tecnología, a través de algoritmos programados para procesar todos esos datos y encontrar los nexos. En B12, de la mano de nuestro socio tecnológico, Strategy Big Data, te explicamos qué es Data Mining.


En qué se basa el Data Mining

El Data Mining se basa en Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y estadística computacional para analizar enormes bases de datos (Big Data) sin relación aparente. Explicado de forma sencilla, se crean algoritmos que entran en los grandes lagos de datos e indagan hasta encontrar los patrones, gracias a la IA. Una vez los localizan, además de mostrar los resultados de la búsqueda, aprenden de ellos (Machine Learning).


Minería de datos

Imagina una mina tradicional. El trabajo de los mineros es excavar y crear túneles hasta encontrar los minerales. En minería de datos, la mina es un enorme batiburrillo de datos sin ningún nexo aparente. Los mineros son los algoritmos de la IA, que exploran ese batiburrillo hasta encontrar los minerales, que en este caso serían los patrones y correlaciones.

Los científicos desarrollan esos algoritmos con el objetivo de elaborar una clasificación y segmentación dentro del batiburrillo del que hablábamos. Con los patrones, se pueden elaborar hipótesis basadas en modelos probabilísticos que sirven para la toma de decisiones en diferentes campos, desde el empresarial hasta el de la investigación o la salud, por ejemplo.


Data Mining y Big Data

El Big Data es la recopilación, la gestión y el análisis de un conjunto masivo de datos. Partiendo de ahí, el Data Mining forma parte del Big Data. Una vez localizados y almacenados los millones y millones de datos, entra en juego la minería de datos, una pieza clave de la ciencia de datos dentro del gran engranaje de la gestión de datos masivos.


Datos e información

Los datos por sí mismos son entes sin ningún significado. Es al encontrar los patrones y correlaciones cuando se convierten en información significativa y potencialmente útil para la toma de decisiones en una compañía. Se trata de una labor muy complicada, por diferentes motivos:

  • El volumen: hablamos de enormes cantidades de datos.
  • La actualización continua: esos datos están en constante actualización. El Big Data nunca duerme. El proceso de búsqueda y almacenamiento de datos es continuo.
  • La complejidad: los datos proceden de diferentes fuentes y son de distinta naturaleza (estructurados y no estructurados). Encontrar patrones entre elementos tan dispares implica una gran complejidad.
  • El tiempo real: con frecuencia todo este procesamiento debe llevarse a cabo en tiempo real, y aportar resultados al momento.
  • La automatización: la clave para conseguir esto es que el proceso esté automatizado, esto es, que sea la propia tecnología la que indague en los datos, encuentre los patrones y los muestre directamente a los especialistas de la compañía, que los utilizarán para tomar las decisiones más adecuadas para el negocio.

Metodologías en la Minería de Datos

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En base a su objetivo, los algoritmos de la Minería de Datos pueden ser descriptivos, predictivos o prescriptivos. En función de eso, diremos que elaboran diferentes tipos de analítica.

Analítica descriptiva

Los algoritmos descriptivos buscan nexos que sirvan para describir datos. Esto es, identifican y muestran patrones de comportamiento en los datos históricos, y hacen una foto de una realidad concreta que sirve para conocer más a fondo la situación en la que se encuentra una empresa, un mercado o un sector, por ejemplo.


Analítica predictiva

Los algoritmos predictivos dan un paso adelante con respecto a los descriptivos. No solo toman la foto de la situación, sino que, a partir de datos reales, extraen modelos de comportamiento que permiten prever cómo va a evolucionar, cuáles van a ser las tendencias en esa empresa, ese mercado o ese sector, por ejemplo.

La estadística y el aprendizaje automático tienen especial protagonismo en este contexto. Su papel es fundamental en la exactitud de las predicciones, siempre basadas en la combinación de los datos y la matemática avanzada, para que las predicciones están cimentadas en secuencias históricas.


Analítica prescriptiva

Los algoritmos prescriptivos de Data Mining llevan la analítica al siguiente nivel. La tecnología, en este caso, utiliza los datos históricos y las predicciones extraídas de la analítica predictiva para hacer recomendaciones sobre las decisiones que se deberían tomar. En términos de negocio, es la manera más fiable de reducir los costes e incrementar las ventas.

Con la analítica prescriptiva, la toma de decisiones se automatiza, basándose en cálculos fiables que combinan la optimización matemática con los sistemas de gestión empresarial, esto es, la información que revelan los datos históricos y los procesos intrínsecos a la gestión de una compañía, desde los recursos hasta los precios de los productos o servicios.


Cómo aplicar el Data Mining

El Data Mining se puede adaptar a múltiples campos. Lo más importante es entender que cada uno de esos campos necesita un estudio determinado. Hay que entender la realidad de cada área, sus ventajas, problemas y objetivos. Después, los científicos ahondan en los datos: de dónde proceden, cuál es su naturaleza. En base a eso, elaboran modelos matemáticos específicos.


Machine Learning

En la minería de datos, el Machine Learning tiene especial protagonismo. Como decíamos, los científicos crean algoritmos de Data Mining específicos para cada campo. Después, esos algoritmos se perfeccionan a sí mismos en base al aprendizaje que extraen de cada procesamiento; por eso se conoce como aprendizaje automático.

De este modo, la minería de datos es cada vez más sofisticada. Las decisiones extraídas del procesamiento de la información a través de la búsqueda de patrones incrementan su nivel de precisión a medida que avanza el tiempo y el número de datos procesados. Así, la minería de datos no solo sirve para tomar mejores decisiones, sino que también hace mejor a la propia minería.

Explicado de forma sencilla, un algoritmo se sumerge en un data lake, estudia los datos de acuerdo con su programación inicial y extrae un patrón. Después, aprende de ese patrón, se reprograma. La siguiente vez que entra en el data lake, busca ese patrón de nuevo, pero además, busca otros patrones derivados de ese patrón que encontró inicialmente. Digamos que los algoritmos están sumidos en una espiral de aprendizaje.


Data Mining y negocio

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La relación de Data Mining y negocio es clara. Las empresas generan datos. Los clientes y clientes potenciales de las empresas generan datos también: haciendo clic en su página web, llamando a un teléfono de contacto, mostrando interés en productos o servicios similares, etcétera. Si conseguimos transformar los datos en información, tendremos las herramientas para:

  • Incrementar la productividad dentro de la empresa: gestión de stock y materias primas, personal, etcétera.
  • Conocer las virtudes y debilidades de los productos o servicios que ofrece, explotando las primeras y corrigiendo las segundas.
  • Conocer a los clientes actuales.
  • Conocer a los clientes potenciales.
  • Conocer nuevos nichos de mercado.
  • Con todo ello, crear estrategias de marketing dirigidas a microtargets muy específicos.
  • Incrementar las ventas.
  • Incrementar los beneficios.
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