Data Mining: ¿qué es la minería de datos?

Tener una base de datos es sinónimo de tener clientes. Algo fundamental para todas las empresas. Y una base de datos actualizada va a permitir que la gestión, visualización de datos y comprensión de esa información sea mucho más ágil y sencilla. Es aquí donde entra la importancia del Data Mining o Minería de Datos.

¿Qué es el Data Mining? ¿En qué te puede ayudar dentro del día a día de tu empresa? ¿Cómo hacer minería de datos? Vamos por pasos mejor…

Qué es el Data Mining

El Data Mining o minería de datos es el conjunto de tecnologías que va a permitir que el análisis de datos sea mucho más accesible. Con el Data Mining va a ser posible realizar una extracción de datos para detectar patrones de comportamiento concretos gracias al uso de distintos algoritmos matemáticos.

Por lo tanto, estamos dentro de una técnica de Big Data que ayuda a comprender esa cantidad ingente de datos con los que las empresas se encuentran día a día almacenados en el Data Warehouse, o almacén de datos.  Con el uso del Data Mining, la exploración y entendimiento de esos datos es mucho más sencilla.

Ventajas del Data Mining

Entre las ventajas del Data Mining nos encontramos varias oportunidades para las empresas, no solo como técnica de Big Data para aumentar ventas, también para ganar clientes, fidelizar a los ya existentes o incrementar la optimización de tiempo.

Atento a las ventajas del Data Mining, porque si todavía no tienes a un experto en minería de datos, vas a querer tener uno en tu equipo en cuanto termines de leer.

• Extraer información de los datos que en un primer momento no hubiéramos detectado. El uso de algoritmos y técnicas matemáticas para la extracción de datos permite detectar información y conocimiento que sin este proceso sería imposible tener.
• Posibilidad de analizar bases de datos con gran información. Ese uso de fórmulas matemáticas permite que el Data Mining se adentre en bases de datos muy grandes y con demasiada información.
• Detectar patrones de comportamiento concretos. Como ya hemos mencionado, el análisis de la información de esa base de datos, va a permitir que se puedan sacar conclusiones y la empresa puede trabajar en base a ellas en el futuro.
• Abrir nuevas oportunidades de negocio. Un análisis tan concreto de una base de datos, permite detectar nuevas vías de trabajo para las empresas que quizá no se estaban teniendo en cuenta previamente.
• Mejorar la atención al cliente y aumentar la fidelización. Al entender mejor el comportamiento de los clientes con estos análisis, la empresa va a ser capaz de ofrecer productos o servicios concretos en base a las necesidades del usuario.

Desventajas del Data Mining

Pero como todo lo que reluce no es oro, dentro del Data Mining o minería de datos también nos encontramos con ciertos inconvenientes. Pese a ser una estrategia que lleva entre nosotros muchos años (décadas incluso), todavía existen empresas que no cuentan con ello.

Por eso, una de las desventajas del Data Mining pasa por la alta inversión inicial que es necesaria para contar con todas las tecnologías y softwares que requiere este desarrollo. Otro posible inconveniente que nos encontramos al hablar del Data Mining es que dependiendo de cómo sea una base de datos de grande, el tiempo que va a necesitar invertir tu experto en minería de datos va a ser bastante alto.

Pero te aseguramos que el esfuerzo, la espera y el tiempo de trabajo, merecen la pena. Tener la información mascadita y concreta va a permitir que las decisiones sean mucho más sencillas de tomar.

Cómo hacer minería de datos

Dentro del Data Mining existen distintos procesos o técnicas con los que hacer ese análisis y extracción de datos para detectar patrones concretos.

• Técnica de asociación o relación. En este proceso de Data Mining se utilizan los distintos elementos y una transacción concreta para detectar un patrón concreto. Por ejemplo, si queremos saber si podemos hacer productos combinados en nuestro e-Commerce, esta técnica de Data Mining nos va a ayudar a saber cuáles son los productos que los usuarios suelen adquirir juntos habitualmente.
• Técnica de clasificación. A través del Machine Learning y la programación lineal, va a ser posible clasificar elementos o variables en grupos predefinidos previamente. Por eso, se utilizan también estadísticas, árboles de decisión, redes neuronales…
• Técnica de agrupación. Si bien es parecida a la anterior, la agrupación en Data Mining es la clasificación de elementos u objetos con características similares. Al desarrollar esta técnica, se definen los grupos de clasificación, que no son predefinidos como en la técnica de clasificación.
• Técnica de predicción. Como su propio nombre indica, esta técnica se basa en el uso de los datos, ya sean variables dependientes o independientes, para hacer predicciones de comportamiento.
• Técnica de patrones secuenciales. Aquí juega un papel muy importante el periodo de tiempo elegido para este análisis de datos. Se usan los datos de transacciones para identificar patrones o tendencias similares, logrando que se pueden comparar periodos de un año a otro e identificar posibles oportunidades de negocio.

Como ves, la información es muy complicada de entender si no se cuenta con los recursos necesarios. Si te interesa esta rama del Big Data, nuestro equipo especializado en servicios de Data & Analytics puede ayudarte con soluciones integrantes de consultoría estadística y análisis de datos personalizadas, como por ejemplo con soluciones Big Data para el sector turístico.