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Minería de datos: técnicas y herramientas para transformar la información en conocimiento

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La creciente evolución tecnológica, sumado al incremento en el uso de sistemas computarizados en los hogares y las organizaciones, ha traído consigo una incalculable cantidad de información. La data digital no solo ha crecido de forma exponencial, también se ha convertido en un activo esencial para el entendimiento del comportamiento del consumidor, algo fundamental para el éxito de muchos negocios alrededor del planeta y es la minería de datos.

El concepto de descubrimiento de conocimientos en bases de datos, llamado hoy Minería de Datos, no es algo nuevo. El proceso de indagar en la data con la idea de encontrar correlaciones, descubrir conexiones y categorías comunes con el objetivo de predecir tendencias, ha sido usado por reconocidos estadistas desde los años 60. 

En los últimos 10 años la necesidad de almacenar las mencionadas grandes cantidades de información, ha motivado el desarrollo de sistemas más eficientes y con mayor capacidad. Los avances tecnológicos han llevado el procesamiento de datos a otro nivel, lo que nos ha permitido evolucionar de las antiguas prácticas rudimentarias que tomaban tiempos excesivos para un análisis, a poder explorar una recopilación de datos en microsegundos para analizarlos de forma automatizada en búsqueda de descubrir insights relevantes y generar nuevas oportunidades de mercado.

análisis de informes empresariales

¿Por qué es importante la minería de datos?

Actualmente nos encontramos en un momento histórico que se ha denominado como la “era de la información”. Hoy, casi que todas las actividades que realizamos en nuestro entorno generan datos que son un insumo muy importante para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y acertadas en importantes sectores de la economía, entre los que se encuentran: comerciantes, fabricantes, bancos, proveedores de telecomunicaciones, aseguradores, retailers, industria, construcción, entre otros. Para todos es de suma importancia el uso de la minería de datos como una estrategia que, correctamente implementada, les permite filtrar el ruido confuso y repetitivo de datos, entender qué es relevante y que no para poder hacer un buen uso de la información y acelerar el ritmo de la toma de decisiones estratégicas. Su implementación les asegura cierta efectividad en la planeación de los precios, promociones, riesgos, análisis de competencia, uso de medios sociales y todos los canales de comunicación o de transferencia que utilicen, y que si no tuvieran la atención necesaria, podrían llegar a afectar sus  modelos de negocio, ingresos, operaciones y relacionamiento con clientes, consumidores o sus audiencias en general.

¿Cómo aplicar la minería de datos?

Existen numerosas áreas donde la minería de datos se puede aplicar, prácticamente en todas las actividades y sectores que generen datos. Pero para lograrlo con éxito, primero hay que entender muy bien el concepto y adquirir el conocimiento necesario para una correcta explotación de los datos, en el buen sentido de la palabra. Esto requiere formación, saber de estadística, de programación, de negocios, de comportamiento del consumidor y de investigación de mercado o de psicología.

Lo primero que debemos entender es que su base se estructura a partir de tres disciplinas científicas entrelazadas: estadística (estudio numérico de relaciones de datos), inteligencia artificial (inteligencia similar a la humana exhibida por software y/o máquinas) y machine learning (algoritmos que pueden aprender de datos para hacer predicciones).

diagrama de data mining

Un proceso de minería de datos puede ser básico al contemplar una pequeña cantidad de etapas, pero también puede llegar a ser profundo, según la magnitud de la empresa y necesidad de la misma.

Como en cualquier proceso, para su implementación es clave llevar un orden lógico para ejecutarlo de forma ordenada y obtener resultados que beneficien el negocio. Aunque existen diversas técnicas y metodologías para cada caso en concreto, lo recomendado es:

  1. Fase de integración y recopilación de datos: decidir cuál será el insumo principal de datos, es decir, fuentes de información útiles con cantidades de data considerable y que den la posibilidad de unificarlos en un formato en común.
  2. Fase de selección, depuración y transformación: Los datos recopilados pueden contener errores en sus valores, o incluso puede que algunos de estos estén incompletos. En este punto se debe corregir, detectar patrones, tendencias, valores atípicos y datos descartables que no aportan a nuestro análisis para definir datos significativos en función de variables de predicción y cálculo.
  3. Fase de minería de datos: decidir cuál será la metodología con base en los objetivos establecidos: agrupar, clasificar, búsqueda y descubrimiento de patrones insospechados y de interés bajo modelos predictivos y descriptivos que estiman valores futuros o desconocidos, e  identifican patrones que explican o resumen los datos, respectivamente.
  4. Fase de evaluación o interpretación: la fase anterior debe dar como resultado la identificación de patrones. Por último se procede a la validación de los datos finales obtenidos, tras compararlos e interpretarlos, y a la elección de los más satisfactorios según los resultados obtenidos.

Cuando hablamos de minería de datos nos referimos a un mercado de grandes oportunidades. Estos son algunos ejemplos de aplicaciones y usos en las industrias más relevantes de la economía actual:

  • Comercio y banca: segmentación de clientes, previsión de ventas, análisis de riesgo.
  • Marketing: análisis de parámetros como edad de los clientes, género, gustos, comportamientos etc., para dirigir campañas personalizadas de fidelización o captación.
  • Medios de comunicación: registros de intereses, actividad y conducta de audiencias, como monitoreo a las  visualizaciones, retransmisiones y la programación de contenido.
  • Medicina y Farmacia: historial, exámenes y patrones de terapias para prescribir tratamientos más efectivos.
  • Supermercados: patrones de compra de productos para tomar decisiones sobre cómo situarlos en los pasillos y estanterías de los lineales.
  • Astronomía: identificación de nuevas estrellas y galaxias.
  • Minería, agricultura y pesca: identificación de áreas de uso con base en datos de imágenes de satélites.

Podemos concluir entonces que, en la actualidad, las organizaciones para sobrevivir en el mercado deben ser altamente competitivas. Para ser competitivas, deben saber obtener el mejor provecho de sus recursos y ser muy ágiles a la hora de tomar decisiones en los tiempos adecuados acudiendo a la minería de datos, para buscar y obtener información concreta y optimizar sus actividades económicas.

Administrador supervisa el trabajo de data mining

Cada día crece el problema de poder controlar e interpretar las grandes cantidades de datos que constantemente generamos. Afortunadamente hay muchos tipos de análisis que se pueden hacer para obtener información, la técnica utilizada y el impacto del análisis dependerá del tipo de problema que se quiera resolver u oportunidad que se quiera hallar, lo más importante es adoptar este concepto como oportunidad para estar informados y abiertos a los cambios de comportamiento del mercado o de los consumidores y poder así generar un mayor volumen de negocio.

Por eso en Interfaz como empresa experta en transformación digital y desarrollo de soluciones innovadoras, ponemos a disposición de socios estratégicos nuestro equipo de profesionales entrenados con el objetivo de optimizar su gestión de negocio, a través de la implementación de una metodología adecuada de minería de datos para la recopilación, depuración, análisis y transformación de éstos en nuevas oportunidades de negocio.

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