Por Redator Rock Content

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Publicado el 20 de febrero de 2019. | Actualizado el 20 de febrero de 2019


El termino Data Mining, o Minería de Datos en español, consiste en explorar grandes volúmenes de datos en busca de patrones, con el objetivo de crear subconjuntos de datos. Descubre aquí cómo aplicar este método y aumentar la seguridad digital en tu empresa.

En el mundo actual de los negocios, quien tiene información, tiene todo. Sin embargo, ese mundo está lleno de hechos, noticias e informaciones que muchas veces hace difícil separar datos realmente valiosos de los que no lo son.

El gran desafío de las empresas es precisamente ese: encontrar información relevante para su crecimiento y desechar aquella que no sirve o no proporciona beneficios.

Como sabes, detrás de las grandes corporaciones, existen sistemas complejos que recolectan y analizan datos para ayudar a los ejecutivos a tomar las mejores decisiones.

Sin duda, esas empresas se destacan de la competencia porque son capaces de tomar las decisiones correctas en el momento oportuno. Pero lo que muy pocos saben es cuál es exactamente el momento ideal para decidir.

A los sistemas que ayudan a la recolección de datos se les conoce como Data Mining o Minería de Datos. Ellos son cruciales en el mundo de los negocios, pues se encargan de manejar muchísima información disponible para todos y por todos.

¿Te interesa saber más sobre este tema? ¿Qué tal conocer cómo implementar la minería de Datos en tu empresa y aumentar la seguridad digital?

¡Continúa leyendo y descubre información valiosísima!

¿Qué es Data Mining?

El Data Mining o Minería de Datos es la práctica de examinar datos que ya fueron recolectados, utilizando diversos tipos de algoritmos, normalmente de forma automática, con la finalidad de generar nuevas informaciones y encontrar patrones.

El objetivo de esta funcionalidad es transformar datos en informaciones útiles para las empresas. Por ejemplo: cuáles clientes compraron cuáles productos, cuántos productos fueron adquiridos, cuándo fueron comprados, cómo fueron pagados, etc.

Estos datos pueden traducirse en herramientas de BI (Business Intelligence) para entender e interpretar mejor el comportamiento de los consumidores, sus preferencias y la forma de atenderlos mejor.

A estas alturas, seguramente te estarás preguntado: “pero, ¿cómo son descubiertos los patrones de comportamiento?”.

Pues bien, la respuesta es a través de métodos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y sistemas de bases de datos.

Conoce las cuatro etapas fundamentales de la Minería de Datos

  1. Determinación de los objetivos: El cliente determina qué objetivos quiere conseguir gracias al uso del Data Mining.
  2. Procesamiento de los datos: Selección, limpieza, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos.
  3. Determinación del modelo: Primero se debe hacer un análisis estadístico de los datos y después la visualización gráfica de los mismos.
  4. Análisis de los resultados: En este paso se deberán verificar si los resultados obtenidos son coherentes.

Hoy en día, este tipo de análisis se realiza en seguridad de datos, finanzas, salud, marketing, detección de fraudes, búsqueda online, procesamiento del lenguaje natural, autos inteligentes, entre otros.

Por esa razón el Data Mining es en la actualidad uno de los trabajos con mayor proyección en los próximos anos, siendo capaz de ahorrar grandes sumas de dinero a las empresas, y abriendo oportunidades para nuevos emprendimientos.

 ¿Cómo aplicar la Minería de Datos en un ambiente empresarial?

El verdadero valor del Data Mining es el conjunto de acciones que son tomadas a partir del procesamiento de datos.

Para eso, es necesario saber dónde aplicar las técnicas y cuáles son las herramientas de minería más adecuadas para cada caso, dando paso al surgimiento de un nuevo perfil profesional: el explorador de datos.

Conoce a continuación ejemplos prácticos de la aplicación de la Minería de Datos en un ambiente de negocios, que llevan a una mejor toma de decisiones tanto gerenciales como estratégicas.

Datos generados internamente en las empresas

Datos transaccionales o extraídos de sistemas en general de la empresa pueden ser minados. Por ejemplo: datos de CRM, ERP, software de marketing digital, plataformas de monitoreo de sitios web (como Google Analytics), tiendas virtuales, datos de logística, entre otras muchas áreas de negocios.

Datos sociales

Datos que están siempre creciendo y describen personas: quiénes son, dónde están, qué servicios y productos están usando. Usar estos datos en el ámbito de los negocios y conocer la forma cómo la economía de la información funciona es uno de los grandes motores de la industria 4.0.

Área de la salud

La Minería de Datos posee diversas aplicaciones en el área de la salud. Por ejemplo, es posible minar y analizar datos de faltas en las programaciones de consultas médicas, generando un ahorro millonario a órganos públicos y privados.

Obras públicas

Con el paso del tiempo, cada vez más datos sobre gerencia pública están disponibles en internet. Esto hace posible que puedan ser analizados y llevados a la población, para que esta haga una auditoria de cómo el dinero es utilizado.

El Data Mining permite emplear técnicas avanzadas de análisis de datos para descubrir patrones en obras públicas, haciendo más accesible esa información a la población.

Capital de riesgo en empresas de base tecnológica

En frente de tantas startups surgiendo y de innumerables fondos de inversión en capital de riesgo, las técnicas de la Minería de Datos pueden ayudar a encontrar los mejores emprendimientos para los fondos de inversión.

También pueden dar un panorama mejor a esos pequeños emprendedores sobre cuáles son los fondos de inversión más propensos a volverse inversionistas.

Sin duda, la Minería de Datos es un proceso cuyo objetivo es generar información a partir de datos, en el cual son utilizados técnicas y métodos específicos.

¿Cuál es el secreto para trabajar com Data Mining? No lo hay.

Tan solo es necesario contar con profesionales con una gran capacidad creativa para la definición de los modelos.

¿Te gustaron las informaciones contenidas en este artículo? ¿Quieres saber más sobre el futuro del análisis de datos?

¡Descubre aquí aspectos importantes sobre ese tema!

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