El data mining es una técnica que se usa para analizar conjuntos de datos enormes con la intención de determinar y descubrir patrones, fenómenos, anomalías, tendencias y correlaciones entre ciertos grupos de información.
Dicho proceso se hace de manera automática con herramientas como la IA, la estadística y el machine learning para facilitar la manera como se interpreta y determina dicho conocimiento.
En general, la minería de datos es una excelente herramienta para las empresas; se puede usar para hacer una toma de decisiones más acertada, basada en la información recogida. Además, tiene cabida en diferentes sectores empresariales para ayudar a mejorar y optimizar procesos en el ámbito financiero, operacional, marketing, RR. HH., entre otros.
Para lograr implementar y usar el data mining de manera eficiente y enfocarlo con los objetivos de tu empresa, es indispensable contar con los conocimientos y la formación adecuada. De esta forma, podrás usar las herramientas de manera correcta y aplicar las metodologías necesarias para aprovechar todas sus ventajas.
La Universidad Internacional de La Rioja – UNIR te ofrece la Maestría en Ciencia de Datos con la que podrás entender y aplicar todos los métodos adecuados para aprovechar los conjuntos de datos o big data para el funcionamiento de tu empresa, proyectos y operaciones cotidianas.
¿Qué es el data mining o minería de datos?
Gutiérrez afirma que “el proceso de extracción de patrones a partir de datos se llama minería de datos (data mining). Es reconocida como una herramienta esencial de los negocios modernos, ya que es capaz de convertir los datos en inteligencia de negocios – Business Intelligence (BI) -, dando así una ventaja de información. Actualmente, es ampliamente utilizado en las prácticas de perfil, como vigilancia, comercialización, descubrimientos científicos y detección de fraudes”. 1
Considerando esto, se puede afirmar el beneficio que ofrece la información para las empresas, especialmente cuando estas retienen una gran cantidad de datos. En las diferentes disciplinas, esto es muy útil para hacer que la empresa pueda desarrollar nuevas estrategias o tomar decisiones que puedan dar ventaja frente a la competencia y obtener mejores resultados con la fidelización y captación de clientes.
Principales técnicas de data mining utilizadas en el análisis de datos
Para la analítica de datos se usan diferentes técnicas que facilitan obtener la información relevante y de utilidad para el desarrollo, funcionamiento y crecimiento de la empresa. Cada una de estas se usa, basada en los objetivos de la compañía; por ello, te mencionaremos algunas de las más importantes en la actualidad:
Técnicas predictivas:
- Regresión
- Análisis de la varianza y covarianza
- Series temporales
- Métodos bayesianos
- Algoritmos genéticos
- Clasificación ad hoc
Técnicas descriptivas:
- Clasificación post hoc
- Asociación
- Dependencia
- Reducción de la dimensión
- Análisis exploratorio
- Escalamiento multidimensional
Técnicas alternativas
- Proceso Analítico de Transacciones (OLAP)
- SQL y herramientas de consulta
- Reporting 1
Considerando lo que es la minería de datos, podemos tener en cuenta la gran variedad de técnicas que se pueden basar en sus resultados enfocados al descubrimiento o a la verificación de información relevante para la compañía. Estas técnicas de data mining se aplican por medio de ciertos tipos de algoritmos para soluciones de lo que es la minería de datos.
Aplicaciones del data mining en empresas de salud y tecnología
Las aplicaciones del data mining son variadas; su implementación puede ser útil en los diferentes sectores comerciales. Uno de los ejemplos de data mining se puede ver en empresas que manejan grandes cantidades de datos o big data; se puede usar con fines de marketing y ventas para poder segmentar a los clientes, personalizar estrategias o predecir las tendencias de los usuarios.
Es posible implementar el data mining para el análisis de datos de historiales médicos, para la realización de diagnósticos más acertados, prevención y predicción de enfermedades y para la administración de los recursos de salud. Esta también se puede usar para efectos prácticos de la seguridad informática o ciberinformática para la detección de riesgos y la configuración de redes más seguras, o para finanzas, buscando mejorar la rentabilidad de los entes financieros en el futuro.
Diferencias entre data mining, big data y analítica avanzada
Entender cuál es la diferencia entre big data y data mining es muy sencillo, pues el big data se refiere a la recopilación y gestión de información en grandes volúmenes. En el caso de data mining, esta se centra principalmente en extraer el valor de los datos disponibles para identificar diferentes aspectos de esta. 2
En el caso de la analítica avanzada, se puede definir como una herramienta que usa diferentes técnicas avanzadas para el análisis de datos de manera más especializada, buscando patrones ocultos, mejorando la toma de decisiones en tiempo real o para ser capaz de predecir tendencias futuras.
Referencias bibliográficas:
1 Gutiérrez, J., Molina, B. (2014). Identificación de técnicas de minería de datos para apoyar la toma de decisiones en la solución de problemas empresariales. Universidad CES. Tomado de: https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8705527.pdf
2 López, S. (2024). Big Data vs Data Mining. Tomado de: https://bambu-mobile.com/big-data-vs-data-mining/
