Minería de Datos o Data Mining: técnicas principales y ejemplos

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos o data mining es una técnica por computación que se utiliza en los análisis de procesamientos de los datos a través de una serie de herramientas o aplicaciones por las cuales las organizaciones pueden descubrir patrones ocultos en los datos.

Básicamente transforma los datos en bruto en información valiosa que puede manejarse para resolver problemas, conocer aspectos relevantes para la toma de decisiones o incluso impulsar el negocio.

Se trata de una rama de los análisis de datos o una estrategia de análisis que se utiliza para encontrar modelos ocultos o previamente desconocidos en los datos.

Al avanzar ampliamente el big data en los últimos años, se ha acelerado la adopción de técnicas de data mining para transformar los datos sin procesar en información de valor que suponga una ventaja para la empresa u organización.

En suma, su principal finalidad radica en explorar, mediante la tecnología, enormes volúmenes de datos de manera automática.

Breve historia de la minería de datos

El término data mining surgió en los años 60, al igual que conceptos como data fishing o data arqueology.

Sin embargo, no fue hasta los años 80 del pasado siglo cuando empezó a consolidarse como técnica para knowledge discovery in databases.

Pero es en los últimos diez años cuando realmente ha despegado como un potencial para eliminar los procesamientos manuales de la analítica de los datos a través de la automatización.

La minería de datos arranca con tres disciplinas científicas entrelazadas: la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, si bien, continúa en plena evolución para adaptarse al potencial ilimitado de los macrodatos y ofrecer una información esencial para el desarrollo de empresas y negocios.

¿Por qué es importante?

Los datos no estructurados suponen el 90%, un volumen que se duplica constantemente, por lo que su control y aprovechamiento requieren de técnicas analíticas.

La minería de datos permite filtrar ese volumen, comprender qué es lo más relevante para conseguir resultados fiables y acelerar la toma de decisiones basada en una información real.

Por este motivo, es crucial en el análisis de los datos. Una minería de datos eficaz es altamente útil para aspectos como la planificación del negocio o la gestión de las operaciones.

Las organizaciones pueden dar buen uso del descubrimiento de este conocimiento para fidelizar a los clientes, encontrar nuevas fuentes de ingreso y lograr mayor desarrollo, siempre con el fin de conseguir nuevos objetivos.

¿Cómo funciona el data mining?

El proceso de minería de datos comprende una serie de pasos que van desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.

Los científicos de datos, o los profesionales encargados, describen los datos mediante la observación de patrones, asociaciones y correlaciones para realizar una clasificación.

Después, agrupan en clúster los datos por medio de métodos de esa clasificación e identifican valores atípicos para los casos de uso.

La minería de datos cuenta con diversos métodos o técnicas que se utilizan en diferentes capacidades analíticas para abordar las necesidades de cada organización.

• Así, el modelado descriptivo descubre similitudes o agrupaciones compartidas en datos históricos para determinar razones detrás del éxito o el fracaso, como la clasificación de clientes por preferencias de productos.

• Por su parte, el modelado prescriptivo también desempeña un papel importante ante el incremento de las fuentes de texto.

Consiste en analizar, filtrar y transformar con éxito datos no estructurados para incluirlos en modelos predictivos para mejorar la precisión de las predicciones.

¿Cuáles son las fases de la minería de datos?

Una primera fase hace referencia al objeto del área de investigación; se necesita previamente una compresión general del campo a trabajar donde entran en juego los datos internos y externos que deben formar parte de esta exploración.

Seguidamente, se procede a la recopilación de los datos, que se reúnen en un almacén específico o bien se utiliza un modelo y diversas herramientas para vincular los datos.

Posteriormente, se procede a la preparación y comprensión de los datos, una fase donde se definen y categorizan los datos para su organización.

En este paso puede necesitarse realizar cierta ‘limpieza’ para eliminar duplicados, registros incompletos o formatos antiguos.

También, en la fase de modelado, los mineros de datos los introducen ya preparados en el software específico para estudiar los resultados, y finalmente, tras la creación de modelos, se procede a la evaluación para implementar la información obtenida en los objetivos empresariales.

Ventajas y desventajas de la minería de datos

El análisis de los datos mediante minería aporta innumerables ventajas para la optimización de la gestión de las empresas y ahorro de tiempo, pero también para descubrir información que previamente se desconocía.

Ello es debido a su funcionamiento a través de algoritmos que permite hace diferentes combinaciones.

Además, analiza bases de datos enormes y los resultados son fáciles de interpretar, sin deber tener demasiados conocimientos previos, y puede encontrar, atraer y retener clientes mejorando la atención de estos a partir de la información obtenida.

Igualmente, ofrece la posibilidad de ofertar producto o servicios más adaptados a las necesidades de los clientes, y verifica los modelos para confirmar que las predicciones obtenidas son correctas, mientras ahorra costes a la empresa.

En ocasiones, la inversión inicial puede ser elevada para obtener las tecnologías necesarias para la recopilación de datos

En cuanto a los inconvenientes, solamente hay que destacar que, dependiendo del tipo de datos que se quiera recopilar, puede ser mucho trabajo, o a veces la inversión inicial puede ser elevada para obtener las tecnologías necesarias para la recopilación de datos.

Técnicas en minería de datos

De forma general, existen una serie de técnicas que se precisa conocer para llevar a cabo la minería de datos.

Asociación

La más utilizada de ellas es la Asociación, que consiste en relacionar los elementos se utilizan para identificar un patrón

Agrupación

La Agrupación o clustering crea agrupaciones de objetos significativos que comparten las mismas características, y que a veces puede confundirse con la clasificación si no se diferencian las dos técnicas.

Clasificación

Otra técnica es precisamente la Clasificación, cuto origen está en el maching learning. Su misión pasa por clasificar elementos o variables en un conjunto de datos, en grupos o clases predefinidas.

Predicción

También, la técnica de Predicción que adelanta la relación que existe entre las variables dependientes y las independientes.

Patrones secuenciales de la minería de datos

Y, finalmente, la técnica de patrones secuenciales, que utiliza datos de transacciones para posteriormente identificar tendencias, patrones y eventos similares en ellos durante un período de tiempo concreto.

Empresas que utilizan la minería de datos

Para muchas industrias, la minería de datos es esencial en sus procesos de analítica.

Así, en sectores de alta competencia como Telecomunicaciones utilizan esta técnica para mejorar el servicio de atención al cliente, basándose en los patrones de comportamiento, y poder ofrecerles campañas más ajustadas a sus preferencias.

Los algoritmos automatizados también ayudan a la Banca a comprender su base de clientes, además de los miles de millones de transacciones que constituyen la parte fundamental del sistema financiero.

Además, les acompaña para tener una mejor panorámica de los riesgos del mercado, a detectar el fraude con rapidez y gestionar el cumplimiento de la normativa correctamente.

Asimismo, en la Industria puede utilizarse para proporcionar un análisis en tiempo real y predictivo de la eficacia general de los equipos, los niveles de servicio, la calidad de los productos y la eficiencia de la cadena de suministro.

La fabricación en general puede predecir el desgaste de los activos de producción y anticipar el mantenimiento, lo que puede maximizar el tiempo de actividad y mantener la línea de producción dentro de los plazos.

Otros sectores donde la minería de datos está apoyando al avance del negocio son: Seguros, Educación, Retail, Medios de Comunicación y Tecnología.

Tipos de datos que pueden ser minados

Pero no todos los datos pueden ser minados. Por ejemplo, sí puede utilizarse esta técnica de analítica en los datos almacenados en una base.

Estas cuentan con un conjunto de herramientas de software que se utilizan para gestionar datos y proporcionar un fácil acceso a la información.

Su utilidad es amplia ya que incluso disponen de la estructura necesaria para asegurar que la información está almacenada correctamente.

También, los almacenes de datos o data warehouse son indicados para esta tarea. Cuando los datos se almacenan en este sistema pueden ser limpiados al tiempo que se someten a una integración, carga y actualización.

O las bases de datos transaccionales que almacenan registros que se capturan como transacciones con una identidad única y que disponen igualmente de todos los elementos que han proporcionado la transacción.

Otros tipos de datos que se utilizan habitualmente en la minería son: datos de diseño de ingeniería, datos de secuencia, flujos de datos, gráficas, datos espaciales y multimedia.

Diferencias con Big Data

Aunque pueden pasar por iguales, se trata de dos conceptos diferentes.

El Big Data tiene la capacidad tecnológica de capturar, gestionar y procesar cualquier tipo de dato utilizando herramientas de software indicadas para identificar patrones comunes.

Sus beneficios para las empresas son amplios pues ayuda en su desarrollo gracias a una mayor rentabilidad y productividad.

Sin embargo, Data Mining es el análisis del Big Data para buscar y obtener una información concreta que permita obtener unos resultados que sirvan para optimizar el negocio. Podría decirse que el Big Data es el activo y la minería de datos el manejo de datos concretos.

Algunos ejemplos de minería de datos

La minería de datos es fundamental para el análisis de opiniones, la optimización de precios, el marketing, la gestión de riesgos, la detección de fraudes, incluso los diagnósticos médicos y de salud, entre muchas de sus posibilidades en el mercado.

Es una herramienta eficaz para cualquier industria que actualmente necesite descubrir información valiosa para el progreso del negocio.

Así, por ejemplo, en el desarrollo de productos colabora identificando oportunidades para su mejora mediante el análisis de patrones de compra, o por datos económicos y geográficos.

En la fabricación, las firmas manufactureras pueden realizar un seguimiento de las tendencias de calidad, las tasas de producción o los datos de rendimiento del producto para identificar puntos también de mejora.

Y en el sector servicios, los usuarios pueden aprovechar las diversas opiniones de otros clientes para obtener más referencias.

Desafíos de la minería de Datos

Es ya algo evidente que el volumen de datos que manejamos aumenta día a día y eso ofrece nuevas oportunidades a la minería de datos.

Por eso es necesario para las organizaciones disponer de herramientas adecuadas para extraer del Big Data todo su valor, especialmente por la amplia variedad de datos no estructurados que surgen diariamente.

Estas herramientas están diseñadas para apoyar a los usuarios y a los responsables de la toma de decisiones en extraer la información estratégica que se almacena.

No obstante, y aunque se trata ya de aplicaciones más sencillas, el usuario debe comprender los datos y el contexto empresarial para sacar un mayor beneficio.

Las herramientas para data mining contribuyen a descubrir datos incompletos, fraudulentos, o sencillamente que no son útiles; si bien los usuarios deben ser conscientes de la fuente de los datos, de su veracidad y fiabilidad.

La privacidad de los datos también es un factor importante en este entono tanto para usuarios como empresas y clientes.