¿Qué es Data Mining o Minería de Datos?

El Data Mining o Minería de Datos, es el proceso que estudia cómo se comportan los datos y los analiza para descubrir patrones repetitivos entre grandes volúmenes de datos. Esta información, sirve para explicar su comportamiento, predecirlo a futuro, utilizarlo para fines estadísticos, etc.

Los patrones y tendencias pueden identificarse, recopilarse y agruparse a través de softwares específicos para ello, los cuales veremos más adelante, y que utiliza un análisis matemático, así como otras técnicas y tecnologías, ya que de otro modo no sería posible su interpretación.

¿Para qué sirve el Data Mining?

Una vez, recopilada la información de los datos, estos pueden ser utilizados en diferentes situaciones:

  1. Agrupar eventos relacionados
  2. Búsqueda de secuencias
  3. Hacer predicciones
  4. Calcular riesgos y probabilidades
  5. Hacer recomendaciones

Por lo tanto, el utilizar Data Mining o Minería de Datos en las empresas, ayuda a estas a:

  • Gestionar y organizar la información interna o externa
  • Interpretar fácilmente los datos
  • Prevenir situaciones futuras
  • Tomar decisiones estratégicas

Ahorrar tiempo y costos

Procesos en Data Mining

Existe un proceso desde la recopilación de datos hasta la interpretación de los mismos. Existen 4 pasos fundamentales para ello:

  1. Definición de objetivos. Los colaboradores de la empresa deberán construir sus objetivos y alcances que pretenden lograr con la minería de datos. Los científicos de datos y otras áreas del negocio deberán trabajar en conjunto para definir el problema y qué tipo de relaciones les interesa encontrar.
  2. Preparación de datos. Una vez identificado el problema y objetivos, se preparan los datos. Estos datos pueden estar dispersos, encontrarse en diferentes formatos o presentar errores, por lo que es necesario limpiarlos, eliminar duplicados y otros valores erróneos para facilitar el trabajo posterior y garantizar la precisión del proceso.
  3. Creación de modelos. Dependiendo del tipo de análisis que se quiera realizar, corresponderá un modelo determinado para ello. Existen técnicas exploratorias como: el cálculo de valores mínimos y máximos, la media, desviaciones estándar o el análisis de distribución de los datos, dependiendo de los objetivos que se persigan.
  4. Evaluación de resultados. Al finalizar el proceso, los datos deberán ser evaluados e interpretados, para que estos puedan ser útiles. Con ello se verificará si el modelo ha funcionado correctamente o se tiene que ajustar o cambiar de modelo.

Data Mining y Big Data

¿Es lo mismo Data Mining y Big Data? Para fines prácticos, El Data Mining y Big Data tienen relación entre sí, pero no son lo mismo.

Big Data hace referencia a grandes cantidades de datos complejos que necesitan softwares específicos para ser capturados y procesados adecuadamente. Mientras que Data Mining es el análisis de estos grandes volúmenes de datos para recopilar información concreta que contribuye en las estrategias de negocio.

Por lo tanto, podríamos decir que, Big Data es el objeto de estudio y Data Mining su aplicación.

Software y herramientas de Data Mining

Te mostramos 4 softwares y herramientas para el uso de Data Mining:

  • Data Miner tiene una interfaz de usuario intuitiva,  que ayuda en el análisis de  datos avanzado y en el rastreo web.
  • SQL Server Data Tools. El Asistente de minería de datos creado por Microsoft facilita la creación de modelos.
  • IBM SPSS. Es un software de análisis estadístico avanzado la cual permite tomar decisiones de negocio basadas en el análisis de datos.
  • Orange Data Mining. Ofrece un procesamiento y visualización de datos con aprendizaje automático de código abierto.

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