En què consisteix el Data Mining o Mineria de dades?

Què és el data mining?

En els últims anys, les bases de dades s’han convertit en una eina essencial que tota empresa necessita i les quals ens brinden la possibilitat de dur a terme una gestió molt més precisa de la informació, millorar la qualitat de les dades, etc.

Però com bé sabem, avui dia comptem amb una gran quantitat de dades que han de ser transformades en informació útil perquè així ens aportin coneixement real i d’aquesta forma puguem prendre decisions molt més segures i òptimes.

La clau d’utilitzar el data mining radica en el fet que ens permet treure-li la màxima eficàcia a la informació descobrint patrons o algoritmes que ens ofereixen la possibilitat de focalitzar-nos en la informació que realment ens és útil.

Què significa la mineria de dades o data mining?

La mineria de dades són tot el conjunt de tecnologies i tècniques que ens permeten explorar de forma automàtica grans bases de dades per trobar patrons repetitius que ens expliquen el comportament d’aquestes dades.

Tot i que el concepte del data mining pugui semblar una innovació molt recent, en realitat aquest va aparèixer per primer cop als anys seixanta i es va consolidar als anys vuitanta.

Avantatges i inconvenients de la mineria de dades

Els anàlisis que realitzem mitjançant el data mining ens aporten molts avantatges sobre l’optimització del temps i la gestió d’aquest, però també ens podem trobar amb certs inconvenients al dur a terme aquestes tècniques depenent dels tipus de dades que vulguem recollir o investigar.

Avantatges:

·Descobriment d’informació que no esperàvem

·Capacitat d’analitzar i investigar grans bases de dades

·Anàlisis de fàcil interpretació

·Possibilitat de trobar, atreure i retenir clients

·Millora notòria de l’atenció que oferim als clients

·Oferir als clients propostes adequades a les seves necessitats

·Mesura estadística detallada

·Estalvi de costos

·Obertura a noves oportunitats de negoci

Inconvenients:

·Requereix molt treball

·Inversió inicial elevada

·Problemes amb la privacitat i la seguretat

·Necessitat de comptar amb personal especialitzat

Eines gratuïtes per la mineria de dades

Un cop tenim les BBDD actualitzades ens trobem davant d’un gran problema, el qual és que aquest procés és molt complex i no és gaire àgil. Per això, comptem amb un seguit d’eines i tècniques que ens ajuden a accelerar el procés d’exploració i anàlisi d’aquestes BBDD.

Integrate.io

Plataforma que facilita la preparació i recepció d’anàlisis de dades en la qual les empreses tenen la possibilitat de construir el seu propi pipeline de dades. Addicionalment, incorpora un servei de suport al client i moltes característiques que es poden personalitzar segons les necessitats.

https://www.youtube.com/watch?v=z07G72SnPZ0 

Weka

Weka és l’eina per excel·lència si el que volem és obtindre les dades d’una forma molt més visual, ja que la plataforma compta amb diferents eines visuals que ajuden a reforçar l’analítica de les dades recollides. Un dels requeriments que són necessaris per extreure el màxim potencial a l’eina és que tinguem les dades de manera plana. A més, la plataforma ens ofereix opcions de regressió, visualització i processament.

https://www.youtube.com/watch?v=tSq99yYK_DY 

Teradata

Aquesta és una de les opcions més adequades per a totes les empreses, ja que és una plataforma que recull dades específiques sobre les vendes, les preferències dels consumidors i la col·locació dels productes. Principalment, és utilitzada com a eina per optimitzar els processos comercials i conèixer amb més detall al públic objectiu.

https://www.youtube.com/watch?v=8ThOOl0X1Yc 

Revolution

D’entre totes les eines aquesta és la més senzilla d’usar i; tanmateix com integrate.io, d’interpretar ja que extreu la informació estadística de forma visual mitjançant gràfics, taules, etc. Aquesta es focalitza més en optimitzar l’anàlisi de les dades que en accelerar el minatge. 

Etapes d’una mineria de dades

El minatge de dades, com tot procés tecnològic, segueix les següents fases o etapes:

1.Comprensió empresarial

Inicialment hem de definir els objectius que volem assolir mentre alhora intercanviem i creuem tota la informació de la qual disposem sobre les tasques necessàries per complir les metes que ens hem marcat.

2.Comprensió de les dades

Un cop tinguem clars els objectius i la informació necessària, comprovarem la qualitat i fiabilitat d’aquestes dades fent-nos preguntes per tal de comprendre amb exactitud la seva finalitat.

3.Preparació de les dades

Tot seguit, codificarem les variables que considerem essencials segons les nostres necessitats. Aquesta fase és la que suposa una major càrrega de temps i treball en comparació a la resta de processos de la mineria de dades.

4.Modelatge

En aquesta fase durem a terme tots els procediments per obtindre els anàlisis i les respostes a les qüestions que prèviament ens havíem marcat mitjançant diversos paràmetres o models.

5.Avaluació

En aquest punt, compararem els models i paràmetres que hem utilitzat amb paràmetres de qualitat, eficàcia, precisió i rapidesa.

6.Desplegament dels resultats

Per finalitzar hem de processar, resumir i presentar els resultats que hem obtingut d’una forma molt més visual i comprensible per facilitar la lectura d’aquests.

Big data i el data mining

Tant el data mining com el big data estan relacionats amb les dades però d’una forma diferent. El Big data gestiona grans volums de dades i en canvi el data mining es focalitza més en l’extracció i anàlisi de les dades d’aquestes BBDD.

Així i tot, els dos conceptes també poden combinar-se per potenciar-se mútuament ja que per extreure el valor del Big data i descobrir patrons en les BBDD necessitem dur a terme la mineria de dades.

En conclusió, podem afirmar que les dues eines es poden compaginar perfectament considerant al Big data com l’eina i al data mining com les tècniques per aprofitar la gestió de les BBDD que ens facilita el Big data. 

0 replies

Deixa el teu comentari

Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà Els camps necessaris estan marcats amb *