El Data Mining consiste en analizar grandes volúmenes de datos para descubrir tendencias y correlaciones. Descubre todo lo que tienes saber sobre ella: definición, funcionamiento, usos, profesiones y formación, etc.
Para resolver sus problemas y descubrir nuevas oportunidades, las empresas de todos los sectores analizan enormes volúmenes de datos. Los Data Scientists y otros analistas se encargan de buscar información valiosa en grandes bases de datos.
Además, este proceso se parece al de perforar una montaña en busca de minerales raros. En ambas situaciones, se está explorando un vasto volumen de material para encontrar un valor oculto. Por eso se llama Data Mining o minería de datos.
¿Para qué sirve el Data Mining?
El Data Mining permite responder a preguntas y resolver problemas que tradicionalmente llevan demasiado tiempo y son demasiado complejos. Para ello, los datos se analizan mediante una serie de técnicas estadísticas.
Este proceso permite identificar tendencias y relaciones entre los datos que habrían pasado desapercibidas a primera vista. Los descubrimientos realizados de este modo se pueden utilizar para predecir los acontecimientos más probables y actuar en consecuencia.
El Data Mining combina varias ramas de la informática y el análisis de datos. Una de sus características clave es la automatización, mediante el uso de Machine Learning o de herramientas de bases de datos para acelerar el proceso analítico y descubrir información relevante con mayor rapidez.
Etapas y métodos del Data Mining
El proceso de Data Mining puede dividirse en varias etapas. Comienza con la captura y el almacenamiento de los datos.
A continuación, los datos se clasifican en categorías. Después se analizan para descubrir tendencias o correlaciones.
Se pueden utilizar varios métodos analíticos. El análisis en clúster consiste en buscar tendencias y patrones recurrentes en grupos de datos. La técnica de regresión se utiliza para predecir los resultados más probables a partir de variables conocidas.
La detección de anomalías se utiliza para detectar fenómenos inusuales en un conjunto de datos. La minería de patrones secuenciales pretende descubrir las conexiones y dependencias entre los datos.
¿Cuáles son sus usos?
La minería de datos se utiliza en gran cantidad de sectores. Sea cual sea el sector, puede suponer una importante ventaja competitiva. Las empresas pueden conocer mejor a sus clientes, desarrollar estrategias de marketing más eficaces, crear nuevos productos y aumentar sus ingresos.
En el sector minorista, el Data Mining permite seguir los hábitos de consumo de los clientes, identificar sus marcas favoritas y examinar sus gastos. De este modo, las empresas pueden conocer mejor a sus compradores.
En ciencia e ingeniería, el Data Mining se utiliza mucho para analizar grandes conjuntos de datos cuyas tendencias son difíciles de observar a simple vista.
¿Cuáles son las profesiones relacionadas con la minería de datos y cómo formarse para ellas?
El proceso de Data Mining puede repartirse entre varios profesionales dentro de un equipo. El Data Engineer recopila y prepara los datos, mientras que el Data Scientist y el Data Analyst los analizan y crean informes y visualizaciones de datos basados en los resultados.
En un momento en que las empresas se desmoronan bajo el peso de ingentes volúmenes de datos sin explotar, estos distintos perfiles profesionales están muy solicitados. Hay muchas oportunidades de contratación y los salarios son muy atractivos.
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¿Cuáles son las ventajas del Data Mining?
El Data Mining es el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Y ofrece innumerables ventajas:
- Puede aplicarse a muchos escenarios empresariales diferentes.
- Permite gestionar y organizar de forma más eficiente la información de una empresa.
- Ayuda a ahorrar costes y tiempo en los procesos.
- Ayuda a prevenir futuras situaciones adversas a partir de información útil.
- Al mostrar información clave, contribuye a la toma de decisiones estratégicas.
- Facilita la identificación de los usuarios, sus gustos, preferencias y comportamientos.
- Ayuda a optimizar productos o servicios a partir de información sobre el comportamiento de los clientes.
- Permite desarrollar estrategias para encontrar y atraer nuevos clientes.
- Ayuda a mejorar la gestión de las relaciones con los clientes a partir de análisis predictivos.
¿Qué técnicas se utilizan habitualmente en Data Mining?
Las técnicas de minería de datos utilizadas en un proyecto de Data Mining proceden de la propia inteligencia artificial y estadística. Se trata de algoritmos que se aplican a un conjunto de datos procedentes de una fuente (por ejemplo, Data Warehouse) con el objetivo de mejorar la calidad de los datos y obtener resultados.
Redes neuronales
Se trata de un paradigma de aprendizaje y procesamiento automatizado inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso humano. Este sistema permite que las neuronas estén interconectadas en una red (red neuronal) que colabora para producir estímulos de salida.
Árboles de decisión
Se trata de un modelo de predicción utilizado en el campo de la Inteligencia Artificial, a partir de una base de datos que contiene diagramas de construcción lógica. Es similar a la predicción basada en reglas. Se utilizan para representar una serie de condiciones que se dan sucesivamente en la resolución de problemas.
Técnicas estadísticas
Se trata de una expresión simbólica en forma de igualdad que se utiliza en el diseño experimental y la regresión. Sirve para identificar los factores que modifican la variable.
Agrupación (clustering)
Es la agrupación de una serie de vectores en función de determinados criterios, de los cuales, el más considerado es la distancia. Se trata de ordenar los vectores de entrada para que estén más cerca de los que tienen características comunes.
