Data Mining o la minería de datos a menudo se entiende como la extracción y recuperación de datos, pero en realidad no es tan simple. En este artículo te explicamos el proceso de la minería y sus técnicas, y descubriremos para qué sirve y quién la necesita.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de convertir grandes cantidades de datos no procesadas en información útil. Existe también el término de “descubrimiento de conocimientos en datos” o KDD (knowledge discovery in databases) que también se usa para esta tecnología.

Si el término Big Data hace referencia a los datos masivos, tanto procesados ​​como sin procesar, entonces el Data Mining representa un proceso de profundización en estos datos para extraer conocimientos clave.

Las empresas pueden crear estrategias de marketing, gestionar el riesgo crediticio, detectar fraudes, filtrar spam o incluso detectar el estado de ánimo de los usuarios, encontrando patrones en enormes cantidades de datos mediante el uso de un software.

La minería de datos depende de la eficiencia de la recopilación, el almacenamiento y un buen procesamiento de los datos. La minería de datos se considera una disciplina separada dentro del campo de la ciencia de datos.

El término «minería de datos» ya había aparecido en revistas académicas en los años 70, pero no se hizo popular hasta la década de los 90 con la llegada de Internet. En aquella época, las empresas necesitaban analizar grandes cantidades de datos de diferentes tipos para encontrar patrones poco convencionales y aprender a predecir el comportamiento de los clientes. Los modelos estadísticos corrientes no resultaron ser eficaces ante esta tarea. Es aquí cuando surgieron los primeros sistemas de minería de datos, que se diseñaron para procesar datos de ventas en supermercados, analizando ciertos parámetros, incluidos el volumen de ventas por región y tipo de producto.

Técnicas de la minería de datos

Las técnicas de minería de datos se aplican para diferentes tipos de tareas:

Determinación de interconectividad

Este método es el más utilizado en la minería de datos y ayuda a identificar qué tan frecuentes son los registros de objetos entre muchos conjuntos. Ayuda a determinar el contenido del carrito de compras del consumidor y mostrar información sobre productos relacionados en la tienda en línea.

Clustering (agrupamiento)

Esta técnica de minería de datos combina objetos que tienen las mismas características en grupos. Por ejemplo, la segmentación de datos de clientes de una tienda online por edad, sexo o preferencias, el clustering ayuda a crear ofertas especiales para cada segmento.

Clasificación

Tiene su origen en el aprendizaje automático (machine learning) y define una categoría para cada objeto de estudio. En el campo de las tecnologías financieras, dicha tarea será evaluar la solvencia de los prestatarios potenciales. Esto ayudará a reducir el riesgo de perder fondos al trabajar con clientes que no son solventes.

Predicción

Permite identificar posibles nuevos valores en una determinada secuencia numérica. En el comercio electrónico, esta tarea se soluciona preestableciendo precios según temporadas y tendencias. Gracias a esto, se puede predecir el nivel de ventas.

Análisis de secuencia

Con ayuda de esta técnica se pueden identificar patrones en eventos secuenciales. Este análisis se puede utilizar para rastrear las páginas de un sitio web, en las que la mayoría de los visitantes interrumpen su navegación. Esta forma de trabajar con datos permite eliminar las deficiencias de los sitios y aumentar su tráfico.

Análisis de variaciones

Es la especificación de datos que difieren significativamente de la norma. Sirve para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas bancarias y ofrecen una protección garantizada para los clientes.

El proceso de Data Mining

El proceso más aceptado de minería de datos consta de seis pasos.

Definición de objetivos comerciales

Primero, define los objetivos comerciales generales de tu proyecto y entiende cómo la minería de datos te ayudará a lograrlos. En esta etapa, debes desarrollar un plan que incluya cronogramas, acciones y asignaciones de roles.

Comprensión de datos

En la segunda etapa, se recopilan los datos necesarios de diversas fuentes. Usa las herramientas de visualización para examinar las propiedades de los datos y asegúrate de que estos te ayuden a alcanzar tus objetivos comerciales. En esta etapa y en la siguiente, las herramientas de Java son las que se usan con mayor frecuencia, en consecuencia, necesitarás un programador especializado en este lenguaje.

Preparación de datos

Después, filtra y complementa los datos para asegurarte de que la matriz esté lista para la extracción de la información. Dependiendo del volumen de datos que estés analizando y la cantidad de fuentes de los datos, el procesamiento puede tardar mucho tiempo. Por eso, para trabajar con la información, usa sistemas modernos de gestión de bases de datos (SGBS) para el procesamiento de datos, lo que te permitirá acelerar el proceso de análisis en profundidad.

Modelado de datos

En esta etapa, para encontrar regularidad o patrones en los datos, aplica herramientas especiales y modelos matemáticos.

Evaluación

Después , evalúa los resultados y compáralos con los objetivos comerciales para determinar si los datos obtenidos permiten alcanzarlos.

Despliegue

En la etapa final, integra los datos obtenidos como resultado de los pasos anteriores en las operaciones comerciales. En calidad de instrumento para implementar la información obtenida, a menudo se usan varias plataformas de inteligencia de negocios (Business Intelligence).

¿Dónde se aplica la minería de datos?

Educación

La minería de datos permite predecir los niveles de desempeño de los estudiantes, identificar grupos que necesitan mayor atención y desarrollar programas especiales para los estudiantes, a fin de evitar retrasos académicos en el plan de estudios. De tal manera, los profesores tienen la oportunidad de predecir los resultados de sus alumnos incluso antes de que empiecen a dar clases.

Bancos

Los éxitos obtenidos de la tecnología en la minería de datos se usan en la banca para resolver los siguientes problemas:

• Detección de fraude con tarjetas de crédito. Al analizar las transacciones pasadas que resultaron ser fraudulentas, el banco identifica algunos patrones de dicho fraude.
• Segmentación de clientes. Al dividir a los clientes en diferentes categorías, los bancos hacen que su política de marketing sea más específica y efectiva, ofreciendo diferentes tipos de servicios a diferentes grupos de clientes.
• Predecir los cambios de clientela. La minería de datos ayuda a los bancos a construir modelos de valor predictivo de sus clientes y atender a cada categoría de manera individual.

Seguros

Las compañías de seguros analizan grandes cantidades de datos para identificar riesgos y reducir pérdidas por indemnizaciones, además de ofrecer servicios relevantes a los clientes.

Por ejemplo, la aseguradora privada australiana HCF logró en cuatro meses reducir el costo de sus envíos publicitarios en un 25% gracias al análisis de datos. Los analistas identificaron con precisión a los clientes que tenían más probabilidades de comprar un servicio más caro y crearon una lista de correo separada para ellos.

Venta al por menor

Las empresas minoristas recopilan información detallada sobre cada compra por separado, utilizando tarjetas de crédito bajo la marca de la tienda y sistemas de pago automatizados.

Estas son las tareas típicas que se pueden resolver mediante la minería de datos en la industria minorista:

• Análisis del carrito de compras: diseñado para identificar productos que los compradores tienden a comprar en conjunto.
  Conocer el carrito de compras de los clientes es fundamental para mejorar las tácticas de publicidad y desarrollar una estrategia para almacenar y distribuir las mercancías dentro de una tienda.

• Investigación de patrones de tiempo: ayuda a los minoristas a tomar decisiones relacionadas con el inventario. Brinda respuestas a preguntas como «Si un cliente compró un teléfono inteligente hoy, ¿cuándo comprará nuevos auriculares y un cargador?»
• Creación de modelos predictivos: permite a los minoristas conocer las necesidades de diferentes categorías de clientes que tienen determinado comportamiento, por ejemplo, de los que adquieren ropa de diseñadores famosos o de los que compran en épocas de rebajas. Este conocimiento es necesario para desarrollar actividades promocionales muy específicas y rentables.

Comunicaciones

En el campo de las telecomunicaciones, los métodos de minería de datos ayudan a las empresas a impulsar sus programas de marketing con más fuerza para mantener a los clientes existentes y atraer nuevos usuarios. Lo que hacen es:

• Analizar los registros detallados de las llamadas

El propósito de dicho análisis es identificar categorías de clientes con estereotipos similares de uso de sus servicios y desarrollar paquetes atractivos de precios y servicios.

• Revelar la lealtad del cliente

La minería de datos se puede usar para determinar las características de los clientes que, una vez que compren los productos o servicios de una empresa determinada, tengan más probabilidades de permanecer fieles a ella. Como resultado, los fondos asignados para el marketing podrán ser gastados donde el rendimiento sea mayor.

Medicina

En medicina, los modelos de minería de datos sirven para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle diversas enfermedades en función de los factores de riesgo. Para ello, se recopilan y analizan datos demográficos, familiares y genéticos. En los países en desarrollo con grandes poblaciones, estos modelos han empezado a implementarse recientemente para diagnosticar a los pacientes y priorizar la atención médica, incluso antes de la llegada de los médicos y el examen personal.

Lo más importante sobre Data Mining

La minería de datos es el proceso de encontrar en los datos sin procesar una interpretación útil y accesible del conocimiento. Se aplica en varios campos y permite identificar patrones, predecir el desarrollo de eventos, evaluar riesgos y tomar decisiones estratégicamente correctas, lo que, en última instancia, aumenta la eficiencia y ahorra dinero.