¿En qué consiste el data mining o minería de datos?

En los últimos años, las bases de datos se han convertido en una herramienta esencial que toda empresa necesita y que nos brindan la posibilidad de llevar a cabo una gestión mucho más precisa de la información, mejorar la calidad de los datos, etc.

Pero como bien sabemos, hoy en día contamos con una gran cantidad de datos que deben transformarse en información útil para que nos aporten conocimiento real y así podamos tomar decisiones mucho más seguras y acertadas.

La clave del data mining está en que nos permite sacar el máximo partido a la información descubriendo patrones o algoritmos que nos ofrecen la posibilidad de centrarnos en la información que realmente nos es útil.

¿Qué significa la minería de datos o data mining?

La minería de datos es todo el conjunto de tecnologías y técnicas que nos permiten explorar de forma automática grandes bases de datos para encontrar patrones repetitivos que explican el comportamiento de esos datos.

Aunque el concepto del data mining pueda parecer una innovación muy reciente, en realidad apareció por primera vez en los años sesenta y se consolidó en los años ochenta.

Ventajas e inconvenientes de la minería de datos

Los análisis que realizamos mediante el data mining nos aportan muchas ventajas en cuanto a la optimización y la gestión del tiempo, pero también podemos encontrarnos con ciertos inconvenientes al aplicar estas técnicas, según los tipos de datos que queramos recoger o investigar.

Ventajas:

·Descubrimiento de información que no esperábamos

·Capacidad de analizar e investigar grandes bases de datos

·Análisis de fácil interpretación

·Posibilidad de encontrar, atraer y retener clientes

·Mejora notable de la atención que ofrecemos a los clientes

·Ofrecer a los clientes propuestas adecuadas a sus necesidades

·Medición estadística detallada

·Ahorro de costes

·Apertura a nuevas oportunidades de negocio

Inconvenientes:

·Requiere mucho trabajo

·Inversión inicial elevada

·Problemas con la privacidad y la seguridad

·Necesidad de contar con personal especializado

Herramientas gratuitas para la minería de datos

Una vez tenemos las BBDD actualizadas, nos encontramos ante un gran problema: este proceso es muy complejo y poco ágil. Por eso, contamos con una serie de herramientas y técnicas que nos ayudan a acelerar el proceso de exploración y análisis de estas BBDD.

Integrate.io

Plataforma que facilita la preparación y recepción de análisis de datos en la que las empresas pueden construir su propio pipeline de datos. Además, incorpora un servicio de soporte al cliente y muchas características que se pueden personalizar según las necesidades.

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

Weka

Weka es la herramienta por excelencia si lo que queremos es obtener los datos de una forma mucho más visual, ya que la plataforma cuenta con diferentes herramientas visuales que ayudan a reforzar la analítica de los datos recogidos. Uno de los requisitos para sacar el máximo partido a la herramienta es tener los datos en formato plano. Además, la plataforma nos ofrece opciones de regresión, visualización y procesamiento.

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

Teradata

Esta es una de las opciones más adecuadas para todas las empresas, ya que es una plataforma que recoge datos específicos sobre las ventas, las preferencias de los consumidores y la colocación de los productos. Principalmente, se utiliza como herramienta para optimizar los procesos comerciales y conocer con más detalle al público objetivo.

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

Revolution

De entre todas las herramientas, esta es la más sencilla de usar y, al igual que integrate.io, de interpretar, ya que extrae la información estadística de forma visual mediante gráficos, tablas, etc. Se centra más en optimizar el análisis de los datos que en acelerar el minado. 

Etapas de la minería de datos

La minería de datos, como todo proceso tecnológico, consta de las siguientes fases o etapas:

1.Comprensión empresarial

En primer lugar, debemos definir los objetivos que queremos alcanzar a la vez que intercambiamos y cruzamos toda la información de la que disponemos sobre las tareas necesarias para cumplir las metas que nos hemos marcado.

2.Comprensión de los datos

Una vez tengamos claros los objetivos y la información necesaria, comprobaremos la calidad y fiabilidad de estos datos haciéndonos preguntas para comprender con exactitud su finalidad.

3.Preparación de los datos

A continuación, codificaremos las variables que consideremos esenciales según nuestras necesidades. Es la fase que más tiempo y trabajo exige de todo el proceso de minería de datos.

4.Modelado

En esta fase llevaremos a cabo todos los procedimientos para obtener los análisis y las respuestas a las cuestiones que nos habíamos planteado previamente mediante diversos parámetros o modelos.

5.Evaluación

En este punto, compararemos los modelos y parámetros que hemos utilizado con criterios de calidad, eficacia, precisión y rapidez.

6.Despliegue de los resultados

Por último, debemos procesar, resumir y presentar los resultados que hemos obtenido de una forma mucho más visual y comprensible para facilitar su lectura.

El big data y el data mining

Tanto el data mining como el big data están relacionados con los datos, pero de forma diferente. El big data gestiona grandes volúmenes de datos, mientras que el data mining se centra más en la extracción y análisis de los datos de estas BBDD.

Aun así, los dos conceptos también pueden combinarse para potenciarse mutuamente, ya que para extraer el valor del big data y descubrir patrones en las BBDD necesitamos llevar a cabo la minería de datos.

En conclusión, ambas se complementan perfectamente si consideramos el big data como la herramienta y el data mining como las técnicas para aprovechar la gestión de las BBDD que nos facilita el big data.