El data mining o minería de datos es la exploración y análisis de una gran base de datos a través de diferentes técnicas con el objetivo de extraer información que previamente se desconocía y es potencialmente útil para el negocio. Este procedimiento busca encontrar patrones significativos que expliquen el comportamiento de esos datos y puedan contribuir a la mejora y al crecimiento de la compañía.
La minería de datos permite a las empresas tener una mirada mucho más contextualizada de los comportamientos de sus clientes, usuarios, entre otros. A través de la obtención de diferentes insights, se pueden comprender rápidamente grandes volúmenes de datos, optimizando la toma de decisiones y potenciando su efectividad.
¿Cuáles son las ventajas del data mining?
El data mining tiene una gran importancia en la visión estratégica de una empresa dado que le permite tener un panorama general y contextualizado de lo que sucede con los datos de la compañía. Asimismo, permite:
- analizar una enorme cantidad de datos a través de procesos automáticos o semiautomáticos;
- descubrir patrones desconocidos y significativos sobre el comportamiento de clientes, usuarios y colaboradores;
- obtener resultados fáciles de interpretar y gestionar;
- detectar tendencias y predecir comportamientos futuros;
- mejorar productos y/o servicios para adaptarse al mejor uso de los clientes;
- optimizar gestiones internas de ventas o atención al cliente;
- reducir los costos operativos para poder descubrir nuevas oportunidades de negocio.
¿Cuáles son las etapas de la minería de datos?
Lo principal antes de iniciar con un proceso de minería de datos es definir un objetivo claro basado en un plan muy bien estructurado de inteligencia de negocios o business intelligence. Cuantas mayores sean las definiciones estratégicas previas, mayor será la precisión para establecer las herramientas más adecuadas.
Luego de contemplar y analizar estas directrices, las etapas se podrían enumerar en las siguientes:
- Selección y preparación de los datos: la primera fase consiste en seleccionar las fuentes de datos más pertinentes para el análisis, buscar dónde residen y cuáles son los campos más apropiados. No todos los datos tienen el mismo potencial para el objetivo que se quiere cumplir, por lo que hay que ser estrictamente minuciosos a la hora de elegirlos, limpiarlos, enriquecerlos y transformarlos para obtener los resultados esperados.
- Exploración de datos y prueba del modelo: según el objetivo y las fuentes de datos seleccionadas, las técnicas de minería de datos serán diferentes. Se pueden realizar análisis estadísticos para tener una primera aproximación y luego aplicar diferentes algoritmos que permitirán identificar patrones, correlaciones y predecir futuros datos.
- Evaluación de los resultados obtenidos: para esta fase los datos ya fueron transformados en información, por lo que habrá que verificar si los resultados obtenidos son coherentes con el modelo aplicado. Asimismo, se buscará medir la eficacia del algoritmo obtenido para luego transformar la información en conocimiento útil para la toma de decisiones del negocio.
La visión de nuestros especialistas
El conjunto de técnicas y tecnologías para explorar grandes bases de datos, también llamado Data Mining, ha tomado un gran impulso en los últimos años motivado por la gran digitalización de los datos, siendo estos el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información relevante.
En Nosis se vienen aplicando estas técnicas a lo largo del último tiempo para generar un valor agregado a toda la información disponible. Dicha información puede ser utilizada en los distintos servicios de Nosis, como así también para la toma de decisiones internas de la empresa.
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