Uno de los problemas al que muchas empresas se enfrentan hoy en día es a la dificultad de organizar de un modo eficiente sus repositorios de datos y, por tanto, sacarles partido para crear las estrategias de negocio más adecuadas para conseguir clientes nuevos o fidelizar a los que ya lo son.
Estos repositorios de datos, a veces, se vuelven difíciles de manejar o procesar debido a la recopilación masiva y acumulación de información que las compañías hacen de sus usuarios. Y es, en circunstancias así, cuando el Data Mining (o la Minería de Datos) pueden resultar especialmente útiles.
Si quieres saber qué es el Data Mining y para qué sirve, cómo implementar la Minería de Datos en tu negocio y cuáles son sus ventajas, sigue leyendo este artículo que hemos preparado.
El Data Mining es un conjunto de técnicas y tecnologías que se utilizan para explorar dentro de un repositorio de datos, con el objetivo de encontrar patrones de comportamiento, tendencias o reglas, comprenderlos y transformarlos en información relevante que las empresas e instituciones podrán emplear para implementar mejoras o buscar soluciones y, de esta forma, alcanzar sus metas de negocio.
Se trata de un proceso automático (o semiautomático) que combina, principalmente, analítica y estadística computacional, Inteligencia Artificial y Machine Learning (Aprendizaje Automático).
Algunas de las principales aplicaciones de la minería de datos las encontramos en el comercio minorista, el sector bancario y de los servicios financieros, así como en gestión sanitaria o estrategias de Marketing, entre otras.
Esta fase consiste en determinar los problemas o las posibilidades de mejora de una organización y así establecer un plan para llevar a cabo el Data Mining.
Una vez decidido qué datos se quieren reunir, es momento de recopilarlos y, con esto, conocer la situación actual del problema, el objetivo que se quiere alcanzar y qué se necesita para ello.
A continuación, se identifica si hay problemas de calidad en los datos (duplicidad o falta de información, incoherencias, etc.) para hacer limpieza o añadir algunos más, buscar patrones y darles el formato adecuado para la fase del modelado.
En esta etapa del proceso de Minería de Datos, estos son procesados mediante la implementación de algoritmos matemáticos, estadísticas, Inteligencia Artificial, etc., con la finalidad de establecer analogías.
Si por alguna de aquellas el sistema detectara algún problema con los datos, habría que volver atrás y realizar de nuevo el paso anterior.
Toca comprobar si los resultados del análisis son coherentes y ayudan a alcanzar la meta establecida previamente, o bien, facilitan información novedosa y relevante para la toma de decisiones.
Si bien ambos conceptos tienen mucho que ver con la gestión de grandes volúmenes de datos, lo cierto es que se utilizan para fines diferentes.
Big DataData Mining Recopilación y almacenamiento de grandes cantidades de datos para que estos estén disponibles para la empresa u organización. Análisis de los datos. Identificación y extracción de información relevante procedente del Big Data.
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