Índice
¿En algún momento te has detenido a pensar cómo Amazon, Facebook y Google consiguen presuponer tantas cosas sobre nosotros y nuestros intereses? La respuesta está relacionada con el data mining o minería de datos, concepto que ha abierto todo un mundo de posibilidades para los negocios.
Este campo de la estadística computacional relaciona millones de datos aislados y sirve para detectar patrones de conducta en sus clientes y predecir su comportamiento. Interesante, ¿no es así? En este post, te hablaremos de mucho más al respecto.
Sigue leyendo y conocerás su significado, las posibles aplicaciones y algo muy importante: Es un campo que te puede brindar excelentes oportunidades a nivel laboral. ¿Preparado entonces? ¡No te lo pierdas!
La minería de datos o data mining (conocida también como knowledge discovery en database) es un proceso técnico, automático o semiautomático que busca el análisis de grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento, busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados mediante la elaboración de algoritmos. Su utilización ofrece múltiples ventajas. Las aplicaciones o utilidades que se le pueden atribuir son numerosas y abarcan muchos campos, a continuación te damos a conocer las más resaltantes.
En el mundo del Big Data y la inteligencia artificial, el Data Mining o minería de datos es una técnica clave. Consiste en sacar información útil de grandes cantidades de datos para encontrar patrones y generar conocimientos que ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones.
El Data Mining, conocido también como minería de datos, se define como el proceso de explorar grandes bases de datos de manera automática o semiautomática para identificar patrones significativos y reglas que gobiernan estos datos. Utiliza una variedad de técnicas provenientes de la estadística, la machine learning y la inteligencia artificial, incluyendo árboles de decisión, redes neuronales, y reglas de asociación.
En una época en la que la información y la tecnología han cobrado tantísima relevancia entre todo el baile de datos que existe, el data mining o minería de datos se presenta como un activo muy útil para las empresas. Así pues, aplicar prácticas de data mining en un negocio tiene los siguientes beneficios:
Les permite a las compañías recoger información fiable.
No obstante, el data mining también puede traer algunas desventajas que dificulten su aplicación o que no resulten del todo rentables. Algunos de los inconvenientes que presenta la minería de datos son:
La capacidad de predictives analytics ha revolucionado el diseño de estrategias empresariales. Ahora se puede entender el presente para anticiparse al futuro. Estas son algunas de las aplicaciones después de saber qué es data mining en la industria actual:
Se utiliza para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado analizando parámetros como edad de los clientes, género, gustos entre otros aspectos. Buscan predecir su comportamiento y así dirigir campañas de marketing personalizadas de fidelización o captación. En el caso de Amazon Web Services (AWS) quien provee servicios en la nube tales como recursos de computación, almacenamiento de bases de datos y machine learning entre muchos otros, tiene como finalidad favorecer a los empresarios al no invertir en una infraestructura física.
Los bancos recurren al data mining para entender mejor los riesgos del mercado. Es habitual que se aplique a la calificación crediticia (rating) y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes.
La minería de datos favorece diagnósticos más precisos al contar con toda la información del paciente logrando así prescribir tratamientos más efectivos. También posibilita predecir enfermedades en ciertos segmentos de la población o pronosticar la duración del ingreso hospitalario.
Hay cadenas que aplican la minería de datos en tiempo real a sus registros de audiencia en televisión online y radio. Estos sistemas recaban y analizan sobre la marcha información anónima de las visualizaciones, las retransmisiones y la programación de los canales. Gracias al conocimiento de data mining o minería de datos se pueden emitir recomendaciones personalizadas a los radioyentes y telespectadores.
Estas prácticas consiste en el análisis de datos en busca de establecer correlaciones y de encontrar variables dependientes unas de otras. Así pues, dentro de un gran conjunto de datos se pueden extraer datos y derivar conclusiones sobre el comportamiento de los consumidores. Por ejemplo, si observamos que un producto equis se suele comprar en conjunto con uno y griega, podemos tomar una decisión empresarial en la creación de un producto híbrido que genere más ingresos.
Es una de las técnicas más comunes. Consiste en organizar los datos en categorías predefinidas. Por ejemplo, un banco podría usar la clasificación para determinar si un cliente es de alto o bajo riesgo crediticio. Se utilizan algoritmos para entrenar modelos con datos históricos, y luego estos modelos se aplican a nuevos datos para predecir la categoría a la que pertenecen.
También llamada agrupamiento, es similar a la clasificación, pero en este caso, las categorías no están definidas de antemano. Esta técnica busca agrupar datos en conjuntos basados en su similitud. Un ejemplo podría ser agrupar clientes por patrones de compra similares sin tener un objetivo específico de antemano.
Se reúnen datos de audiencias en función de algún atributo semejante. Por ejemplo, aunque podamos tener audiencias divididas por países, si las analizamos por sexo o edad podemos descubrir una audiencia y, por tanto, nuevas tendencias y oportunidades de negocio.
Se usa para predecir valores numéricos continuos. Por ejemplo, podría predecir el precio de venta de una casa basándose en características como el tamaño, la ubicación y la edad de la propiedad. Los modelos de regresión analizan la relación entre variables para hacer estas predicciones.
Es una de las técnicas de minería de datos más populares. Contrasta variables dispares para intentar establecer correlaciones y determinar variables dependientes e independientes. Mediante una serie de modelos matemáticos complejos, se pueden detectar tendencias dentro de nuestra audiencia objetiva que pueden ayudar tanto en lo que respecta a la generación de ingresos o de promoción de marca.
Esta técnica se utiliza para identificar casos raros o errores que no se ajustan al comportamiento estándar en un conjunto de datos. Es útil en la detección de fraude, como identificar transacciones inusuales en cuentas bancarias que podrían indicar actividad fraudulenta.
Ayudan a tomar decisiones basadas en el análisis previo de conjuntos de datos. Funcionan creando un modelo que predice el valor de una variable objetivo en función de otras variables disponibles.
Imitan el procesamiento neuronal del cerebro humano y son especialmente útiles en el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos.
Estas reglas son útiles para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos, como patrones de compra en una cesta de la compra.
A pesar de sus múltiples beneficios, el Data Mining enfrenta desafíos como la calidad de los datos, la privacidad de la información y la necesidad de un marco ético claro para la manipulación de datos personales. La seguridad de los datos y la ética en su manipulación son vitales para mantener la confianza del cliente y cumplir con regulaciones legales.
El Data Mining es indudablemente una piedra angular para cualquier Business Intelligence Analyst que desee hacer uso eficiente de los datos disponibles para impulsar decisiones estratégicas. Sin embargo, su éxito depende del uso ético y seguro de la información.
Hoy en día la búsqueda, el análisis y la gestión de datos representan un mercado de grandes oportunidades laborales. El profesional de data mining trabaja las bases de datos para evaluar la información y descartar la que no sea útil o confiable. Para ello, debe contar con conocimientos sobre big data, data warehousing, data lake y a su vez ser capaz de manejar diferentes tipos de software de análisis de datos.
Te invitamos a que le eches un vistazo a los cursos sobre minería de datos, análisis de datos y big data de Euroinnova, institución educativa internacional de calidad. En ellos te enseñaremos a aplicar técnicas de minería de datos, funciones matemáticas aplicadas al análisis de datos y otros conocimientos valiosos en el ámbito de la analítica digital.
Puede que te interese leer sobre:
Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
Nuestra Formación
Nuestro porfolio se compone de cursos online, cursos homologados, baremables en oposiciones y formación superior de posgrado y máster.
Ver oferta formativa
¡Muchas gracias!
Hemos recibido correctamente tus datos. En breve nos pondremos en contacto contigo.
Online
200h 
