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¿Qué es la Minería de Datos?

La Minería de datos es lo que puede conocerse en la nueva era digital como el Data Mining. Por lo que tanto este término como el Big data comienzan a tener cada vez más relación y relevancia.

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    ¿Qué es la Minería de Datos? La Minería de datos es lo que puede conocerse en la nueva era digital como el Data Mining. Por lo que tanto este término como el Big data comienzan a tener cada vez más relación y relevancia. Sobre todo en el ámbito de los negocios que emplean la información como una herramienta para el crecimiento de la compañía.

    La búsqueda y extracción de información es un proceso que se conoce como minería de datos o Data Mining. Tratándose de un área extendida que emplea diversos recursos tecnológicos. Pues en el desarrollo de la Minería de Datos se enfrenta con complejos retos, debido a la magnitud de información resguardada en los Big Data. Así como, la forma en que esta debe ser procesada.

    Es por ello, que para trabajar con estas áreas es necesario contar con profesionales que manejen distintas disciplinas como programación, matemática y estadísticas. Además, de manejar aspectos claves de áreas sociológicas, como comportamiento, psicología, marketing y negocios en general.

    Por otro lado, es necesario señalar que el desarrollo de estas disciplinas ha habilitado un increíble acceso a la información. En donde permite alcanzar una amplia gama de posibilidades en distintos tipos de organizaciones, lo que repercute a su vez en la vida cotidiana de la mayoría de las personas.

    Utilidad de la Minería de datos y Big Data para las personas

    La Minería de datos suele ir más allá que el Big Data con respecto a la extracción y procesamiento de la información. Esto ocurre debido a que la misma permite simplificar, conocer y clasificar patrones de conducta que se generan en los datos.

    Asimismo, esta disciplina puede ser utilizada, básicamente, por cualquier persona y organización. Sobre todo, aquella que deseé sacar provecho de determinada información, mediante el análisis de los datos, conformando el centro de los esfuerzos analíticos.

    Estas áreas tienen una utilidad particular sobre el ámbito de los negocios y el marketing. Pues a través de los datos que las compañías van adquiriendo sobre sus clientes. Posibilita establecer una mejor relación con ellos, al identificar sus gustos además de sus necesidades. Igual sucede al ajustar los servicios que ofrece la empresa de acuerdo a los mismos.

    Lo mejor de esto, es que independientemente del tamaño de la compañía, la Minería de datos ofrece estos beneficios mientras se mantenga un empleo adecuado de la Data Science. Además, la inversión en estos sistemas generan un retorno rápido y positivo, pues mejora el rendimiento y alcance del negocio.

    Por otro lado, la posibilidad que genera la extracción de datos para manejar grandes magnitudes de datos, resulta útil también para establecer comportamientos de compra y la conducta de los consumidores, información que puede ser empleada para generar ofertas oportunas y exitosas.

    Adicional, en el área de Recursos Humanos se emplea para determinar de manera certera los periodos de contratación de servicios. Así como, predecir posibles fugas de personal o la exposición de la empresa ante estafas, registrando patrones de comportamiento sospechosos o fuera de lo común.

    Incorporación de la Minería de datos en Big Data

    El Big Data y la Minería de datos son dos disciplinas que interaccionan entre sí, pues se requiere de ambas para realizar el procesamiento y gestión de los datos (competencia del Big Data). Al igual que los análisis predictivo y la identificación de patrones de conducta en la información, de lo cual se encarga la minería de datos.

    De esta manera, en la Minería de datos se emplean diversos recursos tecnológicos para convertir la información obtenida a partir de la extracción de datos, en un aspecto de gran valor para la compañía. Esto permite aumentar la rentabilidad y operatividad del negocio a partir de la definición de estrategias, métricas y planificaciones.

    En otras palabras, la extracción o minería de datos permite sacarle un mejor provecho al Big Data, dándole un gran potencial a la Data Science en la organización.

    Etapas de la Minería de datos 

    El proceso de extracción de datos consta de varias etapas, que pueden simplificarse como:

    • Se establece el problema o área al que estará dirigido el análisis.
    • Con base en lo anterior, se identifican y seleccionan los datos que serán de utilidad para la resolución de los problemas.
    • Establecimiento de los modelos matemáticos necesarios para el procesamiento y análisis de los datos.
    • Los resultados obtenidos a partir de la Data Mining y Big Data deben ser entonces interpretados y comunicados.
    • Finalmente se realiza un compendio de resultados para generar las conclusiones finales.

    ¿Cómo funciona la Minería de datos?

    La Minería de datos funciona a través de una variedad de técnicas con diversos niveles de complejidad analítica, así como, se ha mencionado anteriormente. Permitiendo atender una gran diversidad de necesidades dentro de las organizaciones, al emplear la ciencia de los datos para responder interrogantes y mejorar el proceso de toma de decisiones.

    La extracción de datos en la Minería de datos trabaja bajo tres tipos de modelados básicos: descriptivo, predictivo y prescriptivo.

    Modelado descriptivo

    En este modelado se pueden determinar si existen agrupaciones de datos y las características mediante las cuales se agrupan los mismos.

    Estos grupos de datos pueden describir los motivos de las tendencias históricas de la compañía hacia el fracaso o el éxito. Por ejemplo, se clasifican a los usuarios según sus preferencias en cuanto a los productos o servicios ofrecidos. Según el tipo de sentimientos que han experimentado al realizar transacciones comerciales o interactuar de algún modo con la compañía.

    Modelado predictivo

    La Minería de datos también es capaz de generar predicciones de acuerdo a los historiales de datos y sus comportamientos. Este tipo de modelados utilizan información sobre el recambio de clientes y el impacto que han tenido las campañas y estrategias en el pasado.

    Modelado prescriptivo

    Mediante el modelado prescriptivo, se asocian las etapas de procesamiento y análisis de la información. Para determinar cuál es la mejor decisión y plan de acción que debe llevarse a cabo según cada circunstancia. En el marketing por ejemplo, este modelado permite que se generen estrategias personalizadas para cada tipo de usuario.

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