El proceso de la minería de datos
El proceso de la minería de datos consiste en descubrir patrones, cambios y relaciones de grandes conjuntos de datos para resolver problemas de negocio por medio del análisis (analítica de datos).
De acuerdo con la firma de investigación de mercados Markets And Markets, los casos de uso y herramientas de la minería de datos o data mining ya alcanzaban el equivalente a 519.3 millones de dólares en el 2017 y para 2023 superarán los 1.020 millones de dólares a nivel global. ¿Cuál es la importancia de la minería de datos?
Simplemente que la minería de datos es un proceso de descubrimiento o revelación de información, en donde se reúnen, procesan y analizan los datos para encontrar patrones o modelos útiles para la toma de decisiones.
Se relaciona con la Big Data como campos de la analítica pero difieren el alcance, metodologías e implementación. Conozca en esta entrega el concepto de la minería de datos, su importancia, casos de uso y beneficios.
¿Qué es la minería de datos?
La reconocida firma de consultoría e investigación en Gartner define la minería de datos como el proceso de develar correlaciones, patrones y tendencias de valor, filtrando y depurando grandes cantidades de datos almacenados.
La minería de datos hace uso de tecnologías de reconocimiento de patrones, algoritmos, así como técnicas estadísticas y matemáticas, para recabar, depurar y develar la información relevante o pertinente para los procesos comerciales.
A diferencia de la analítica descriptiva o predictiva, la minería de datos no hace uso de métodos de visualización y busca recopilar información histórica que permita que los análisis puedan tener resultados concretos y exactos.
SelectHub resalta como la minería de datos forma parte del abanico de la analítica de datos y puede considerarse como una función de ésta última empleada para la recopilación y extracción de información relevante.
En otras palabras, la minería de datos es un paso fundamental para obtener los datos para realizar análisis de datos y sin los análisis descriptivos o predictivos los datos recopilados a través de la minería de datos no tendrían ninguna utilidad.
La minería de datos como metodología o función de la analítica genera el qué, es decir, los datos relevantes. Otras funciones de la analítica como Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) generan los cómo y los por qué.
Para tener cierta claridad en los conceptos, el proceso de la minería de datos puede implicar el uso de big data cuando se trata de enormes volúmenes de información.
Ambas, big data y data mining, describen interacciones con fuentes de datos expansivas y pertenecen al ámbito de la analítica de datos, pero la primera, big data, está más relacionada al manejo de conjuntos de datos que superan las bases y arquitecturas de datos convencionales. Como por ejemplo, los datos que no se pueden manejar en simples hojas de cálculo de Excel.
De acuerdo con TechTarget:
“A un nivel más granular, la minería de datos es un paso en el proceso de descubrimiento y conocimiento de bases de datos, una metodología de la ciencia de datos para recopilar, procesar y analizar información de valor”.
La minería de datos es una función de la analítica de datos
Conozca qué es la analítica de datos, su alcance e importancia
¿Por qué es importante la minería de datos?
Hoy se vive la era de la transformación digital, buena parte del día a día se transforma en datos. La rápida y masiva generación de datos hace que se cree mucho ruido y caos, que dificultan los análisis.
La minería de datos permite organizar y filtrar la información para poder tomar lo más interesante y que apoye a la toma de decisiones organizacionales.
De acuerdo con SAP, el proceso de la minería de datos puede detectar relaciones y patrones realmente sorprendentes en fragmentos de información aparentemente no relacionados y hoy con más y más datos disponibles, de fuentes tan variadas como las redes sociales, sensores remotos, dispositivos inteligentes y monitores cada vez más detallados sobre el movimiento de productos y la actividad del mercado, la minería de datos ofrece las herramientas para explotar al máximo este colosal flujo de información.
La minería de datos permite a las empresas crear valor con información furtiva y trivial, cuyo valor puede no ser fácilmente visible. Los modelos de datos pueden ser complejos, pero pueden producir resultados interesantes, descubrir tendencias ocultas e incluso sugerir estrategias únicas.
Algunos beneficios del proceso de la minería de datos
Un proceso de la minería de datos efectivo:
- Ayuda en varios aspectos de la planificación de estrategias, procesos comerciales y la gestión de operaciones.
- Garantiza que las empresas recopilen y analicen datos fiables.
- Por lo tanto, argumenta y mejora las acciones y tácticas orientadas al cliente o usuario como marketing, publicidad, ventas y atención al cliente, además de fabricación, gestión de la cadena de suministro, finanzas y recursos humanos.
- Facilita la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la planificación de la seguridad cibernética.
- También juega un papel importante en la atención médica, la investigación científica, las matemáticas, los deportes, la gestión del gobierno y más.
- En un mercado saturado y competitivo las empresas se preocupan por diferenciarse cada vez más, las respuestas para ello a menudo se encuentran en los datos de sus consumidores.
Desafíos y limitaciones del proceso de minería de datos
La minería de datos no está exenta de limitaciones y desafíos que puedan llevar a resultados ineficaces, SAP expone cómo estos circundan en torno a la complejidad de las herramientas y la calidad de las fuentes usadas.
Complejidad
La complejidad de la minería de datos es uno de los mayores inconvenientes del proceso.
Aunque las herramientas de data mining se ensamblan en interfaces cada vez más intuitivas, el análisis de datos a menudo requiere habilidades específicas y conocimiento del software. Algunas empresas más pequeñas pueden encontrar esto como una barrera de entrada.
Calidad y disponibilidad de los datos
Recordando que hoy se tiene hasta ‘papeleras o lentes inteligentes’; una gran cantidad de información y fuentes nuevas, pueden traer consigo gran cantidad de datos incompletos, incorrectos, engañosos, fraudulentos, dañados o simplemente inútiles.
Las herramientas pueden ayudar a resolver estas trabas, pero los usuarios deben estar conscientes de los riesgos y veracidad de la fuente de los datos, su credibilidad y confiabilidad.
Las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de la información también son importantes, tanto en términos de la adquisición, proveniencia de los datos como del cuidado y manejo una vez que están en poder del personal de la empresa o consultora contratada.
Resultados no siempre efectivos
La minería de datos no siempre garantiza resultados. Las empresas pueden realizar análisis estadísticos, sacar conclusiones basadas en datos duros, implementar cambios y no siempre obtener ganancias.
Producto de:
- Resultados inexactos
- Cambios inesperados en el mercado
- Data no depurada o inexacta
- Errores del modelo
- Interpretaciones inadecuadas, entre otras razones.
La minería de datos puede orientar las decisiones, pero no garantizar los resultados.
Accesibilidad y costos
Las implementaciones de minería de datos también tienen un componente de costo.
Las herramientas de datos pueden requerir suscripciones de forma continua que podrían no estar al alcance de presupuestos limitados.
Incluso el acceso a bases de datos o servidores de información puede ser costoso. Los problemas de seguridad y privacidad se pueden abordar, pero la infraestructura de TI adicional también puede representar inversiones adicionales.
La minería de datos también puede ser más eficiente con grandes conjuntos de datos. Sin embargo, estos conjuntos de datos deben almacenarse y el análisis requiere mucha potencia informática y todo ello suma al presupuesto representando barreras de entrada.
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Casos de uso de la minería de datos
Actualmente, el data mining está siendo aplicado en las más grandes industrias alrededor del mundo de la siguiente manera:
Telecomunicaciones y medios
De acuerdo con SAS, las empresas de telecomunicaciones y marketing pueden usar modelos analíticos para comprender mejor a sus clientes, ayudándolas a predecir su comportamiento y ejecutar campañas altamente especializadas y efectivas.
Banca y finanzas
Algoritmos automatizados ayudan a los bancos a analizar su base de clientes, así como los miles de millones de transacciones que fluyen a diario en el sistema financiero.
La minería de datos ayuda a las empresas de servicios financieros:
- A obtener una mejor visión de los riesgos del mercado o crediticios
- Detectar fraudes más rápidamente
- Gestionar las obligaciones de cumplimiento normativo
- Y obtener rendimientos óptimos de sus inversiones.
Industria aseguradora
Bajo el insumo del data mining, las aseguradoras pueden resolver problemas complejos relacionados con el fraude, el cumplimiento, la gestión de riesgos y la rotación.
Las empresas de este sector utilizan técnicas de minería de datos para fijar las primas de sus coberturas de forma más eficaz en diversas áreas empresariales e individuales y encontrar nuevas formas de ofrecer productos competitivos a su base de clientes según sus patrones de riesgo.
TechTarget alude como las implementaciones de minería de datos en la industria aseguradora pueden extenderse incluso a la predicción, el modelado y la gestión de riesgos para clientes potenciales.
En la educación
Con datos del progreso de los estudiantes, facilitadores y docentes pueden predecir y diagnosticar mejor su desempeño, desarrollando o modificando las estrategias de intervención y evaluación para mantener a los estudiantes encaminados.
La minería de datos ayuda a profesores y docentes en distintos niveles a acceder a los datos de los estudiantes, predecir el rendimiento e identificar a estudiantes o grupos que necesitan una atención adicional.
Industria Manufacturera
Data mining en el sector de fabricación posibilita:
- Alinear los planes de suministro con las previsiones de demanda
- Detección temprana de averías o problemas
- Predecir el desgaste de los activos de producción y anticipar el mantenimiento
- Mejorar y acelerar los controles de calidad
- Mejorar la planeación de la producción
- Optimizar capacidades y minimizar ocios
- Optimizar niveles de inventarios
- Engranar mejor las cadenas de suministro.
Retail y comercio electrónico
Las colosales bases de datos de clientes contienen información oculta que puede ayudar a mejorar las relaciones, optimizar las campañas de marketing y pronosticar las ventas.
A través de procesos de minería de datos, las empresas minoristas pueden ofrecer campañas más específicas, propiciar la venta cruzada, detectar los segmentos más rentables y encontrar la oferta que tenga el mayor impacto en el cliente mejorando sus tasas de conversión.
El proceso de Minería de Datos
Para ser más efectivos, los analistas de datos generalmente siguen un cierto flujo de tareas a lo largo del proceso de minería de datos.
IBM recalca cómo el proceso de la minería de datos agrupa una serie de pasos que van desde la recopilación, pasando por la preparación y depuración hasta la visualización que permite extraer información valiosa de estos grandes conjuntos de información dispersa.
Paso 1: Recopilación de datos
En minería de datos la información puede provenir de numerosas fuentes, desde bases estructuradas hasta datos no estructurados provenientes, por ejemplo, de redes sociales o dispositivos IoT.
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 pueden contener una combinación de datos estructurados y no estructurados, además de utilizar fuentes de datos externas.
Independientemente del origen de los datos, un científico de datos o personal familiarizado con el uso de software particular, a menudo los traslada a un banco de datos para los pasos restantes del proceso.
Los datos relevantes para una aplicación de análisis se identifican y se agrupan.
Paso 2: Preparación de datos
Esta fase implica una serie de pasos para preparar los datos para la minería en sí.
Comienza con la exploración, creación de perfiles y preprocesamiento de datos, seguido de la limpieza de datos para corregir errores, depurar información atípica y otros problemas de calidad de datos.
SAP destaca como los datos en sus fuentes pueden necesitar depuración «limpieza» para eliminar la duplicación, las inconsistencias, los registros incompletos o los formatos obsoletos.
La preparación y limpieza de datos puede ser una tarea continua a medida que nuevos proyectos o datos de nuevos campos de investigación se vuelven de interés.
Paso 3: Construcción de modelos y minería de patrones
Una vez que los datos están listos, el científico de datos o personal a cargo selecciona una técnica de minería adecuada y luego implementa uno o más algoritmos para realizar la minería.
Estas técnicas pueden involucrar:
- Regresiones simples o múltiples, lineales o no lineales
- Pruebas lógicas
- Árboles de decisión, análisis de secuencias o caminos
- Redes neuronales
- Algoritmos de aprendizaje profundo
- Simulaciones basadas en los datos.
Las implementaciones pueden ser parciales y progresivas. TechTarget recuerda cómo en las aplicaciones de aprendizaje automático, un algoritmo generalmente debe entrenarse en un conjunto de datos de muestra para encontrar la información que está buscando antes de ejecutarse en el conjunto de datos completo.
Paso 4: Análisis e interpretación de datos
Los resultados de la minería de datos se utilizan para crear modelos analíticos que ayudan a guiar la toma de decisiones y otras actividades comerciales.
A los científicos de datos u otros miembros del equipo de ciencia de datos también se les exige a menudo que utilicen técnicas de visualización de datos, gráficos, tablas y narración de datos para comunicar los hallazgos a los gerentes y usuarios comerciales.
De acuerdo con IBM, estos reportes y resultados deben cumplir con criterios de coherencia, validez, revelación suficiente y comprensión para que la plana gerencial o directiva pueda usar este conocimiento en sus metas y estrategias.
El proceso de la minería de datos – Conclusión
En la era de la digitalización, sacar provecho a los datos más que un lujo o una tendencia es cuestión de competitividad. La minería de datos es la captura de información valiosa y todas las empresas manejan datos, por lo tanto, deben reconocer la importancia de sus datos.
El poder de revelar tendencias y patrones ocultos entre los datos furtivos y casuales no es exclusivo de las grandes corporaciones; las empresas emergentes y las Pymes también pueden lograr excelentes implementaciones en data mining y analítica de datos con la asesoría y el acompañamiento adecuado.
Potencialice el impacto de sus decisiones a partir de los datos
