Data mining o minería de datos: su importancia en los tiempos que corren

La producción de datos de todo tipo, en los tiempos que corren, es abrumadora, se duplican cada dos años y en algunos casos aún más, pero sabemos que tener más datos no es sinónimo de tener más ni mejor información, y que tener más información no implica necesariamente contar con más conocimiento. Es por eso por lo que trabajar correctamente la minería de datos, o data mining, juega un papel central.

En un mundo acelerado y cambiante como el que vivimos, se nos requiere constante actualización, las tecnologías mutan, se renuevan, se perfeccionan y sea cual sea el área en la que nos desempeñemos, es seguro que contar con la información correcta y pertinente marcará la diferencia a la hora de obtener resultados. De ello hablaremos.

¿Qué es y por qué es importante la minería de datos o data mining?

 Empecemos por el principio. ¿Sabemos exactamente qué es la minería de datos?

Se trata de un proceso por medio del cual nos es posible encontrar, dentro de grandes volúmenes de datos, patrones, anomalías y correlaciones. Encontrarlos nos permite predecir resultados y eso es lo que constituye un diferencial clave en cualquier empresa, organización o sector en el que nos desempeñamos profesionalmente.

A partir del uso de una amplia gama de técnicas disponibles, esta información organizada nos permitirá mejorar la relación con nuestros clientes, reducir costos y riesgos, incrementar nuestros ingresos, entre muchas otras ventajas.

El concepto de minería de datos no es nuevo, pero, como todo, se perfecciona y potencia conforme sigue evolucionando.

Su base se sostiene en la vinculación de tres disciplinas: la estadística (es decir el estudio numérico de las relaciones de los datos), la inteligencia artificial (IA - inteligencia similar a la humana, opero a través de software) y aprendizaje automático (machine learning - es decir algoritmos que son capaces de aprender de los datos para realizar predicciones).

Su importancia y su alcance parecen casi ilimitados y dominar la información resultante nos dará, sin ninguna duda, una ventaja competitiva invaluable.

Avanzar hacia un análisis de datos fácil, rápido y automatizado, a diferencia de las prácticas manuales usadas con anterioridad, nos permite hoy acceder a conjuntos de datos cada vez más complejos que nos conducen a descubrir información cada vez más relevante para alcanzar nuestros objetivos estratégicos.

¿Para qué se utiliza la minería de datos y en qué ámbitos?

¿A qué nos referimos cuando hablamos de cantidades enormes de datos? A modo de ejemplo diremos que solo los datos no estructurados constituyen el 90 por ciento del universo digital. 

La minería de datos es troncal en el mundo de la analítica ya que ayuda a desarrollar modelos que pueden descubrir conexiones dentro de miles de millones de datos. A través de ella podremos examinar todo el caos de los datos obtenidos, muchas veces repetitivos, comprender qué es relevante y qué no, hacer un buen uso de la información para evaluar y predecir probables resultados y definitivamente acelerar el ritmo en la toma de decisiones bien informados.

¿Quiénes utilizan minería de datos y para qué?

Los sectores donde más se utiliza esta metodología suelen ser el bancario y financiero, telecomunicaciones, aseguradoras, los fabricantes (tanto mayoristas como minoristas), marketing o educación, entre muchas otros; ya que finalmente todos los sectores requieren contar con información precisa y pertinente para alcanzar sus resultados.

Lo central es descubrir las relaciones entre los datos y esto puede hacerse desde las promociones, la optimización de los precios, la competencia, la demografía, la economía, el riesgo, etc., y cómo todo ello afecta y/o se vincula con los propios modelos comerciales, las operaciones, los ingresos y egresos y la relación que mantenemos y/o podamos mantener con nuestros clientes.

¿A qué se llama warehouse y cómo es el proceso de transformación de datos?

Warehouse o almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos y su utilidad es realizar consultas y análisis de grandes volúmenes de datos históricos que provienen de múltiples fuentes.

Pero como ya dijimos, el dato por sí solo no alcanza.

Hablar de transformación de datos es hablar de un proceso y, como todo proceso, cuenta con varias etapas.

Tenemos por un lado la fase de extracción, en la cual se identifican primero y extraen después, los datos de los diversos orígenes con los que contamos, para mudarlos luego a un único repositorio. Si fuese necesario, los datos sin procesar deberán ser limpiados. Y finalmente se transforma el dato en lo que se llama “formato de destino” y que puede ser introducido o en un almacén de datos (warehouse), en sistemas operativos o en cualquier otro tipo de depósito o aplicación que permita a las empresas contar con él para su análisis.

La transformación de datos puede, y suele, implicar procesos habituales como el enriquecimiento de los datos de origen, la eliminación de datos duplicados o la conversión de diferentes tipos de datos, entre otros.

Es importante no subestimar el proceso de transformación de datos ya que resulta un elemento clave puesto que, cuando se realiza correctamente, garantiza un acceso a datos consistentes, seguros, de fácil acceso y, sobre todas las cosas, confiables.

Minería de datos y Big data, ¿son sinónimos?

Definitivamente no y es un tema que muchas veces se presta a confusión por eso vamos a aclararlo.

Cuando hablamos de Big Data nos referimos al almacenamiento de grandes volúmenes de datos y a aquellos procedimientos que se utilizan para identificar patrones dentro de esos grandes volúmenes. Con esta tecnología es posible adquirir y procesar rápido y de manera eficiente los datos, y nos ayuda a organizar mejor nuestros recursos digitales y tener control del tiempo.

Por su parte, data mining refiere a la identificación de toda la información relevante que se extrae de grandes cantidades de datos y con esta extracción lo que se busca es descubrir tendencias y patrones estructurando la información obtenida de modo que resulte comprensible para su utilización.

No son sinónimos, no son lo mismo, aunque estén, desde luego, vinculados.

El proceso de data mining, como vimos, es clave para toda empresa u organización ya que permite tomar decisiones acertadas basadas en datos, y sus relaciones, confiables y seguros.

En el Máster en Business Intelligence de OBS vemos este tema en profundidad para que puedas conocer los procesos y tecnologías que se constituirán en tus aliados a la hora de tomar las decisiones más inteligentes y acertadas en tu organización.