¿Qué es el Data Mining?
El Data Mining o Minería de Datos es un campo de la estadística y las ciencias de la computación basado en un proceso automático o semiautomático que permite explorar grandes conjuntos de datos a través de varias técnicas y tecnologías, cuyo objetivo es encontrar patrones y/ anomalías que sirvan para explicar el comportamiento de esos Datos.
La creación de grandes Bases de Datos se ha convertido en una práctica frecuente entre las empresas para crear estrategias, conseguir nuevos clientes, fidelizar los ya existentes, etc.
Como consecuencia, se generan grandes masas de datos que frecuentemente pueden generar infoxicación. Por ello, estructurar correctamente esos datos y sacar patrones valiosos, es un procedimiento de suma importancia para las empresas. Es aquí cuando entra en juego el Data Mining.
Gracias a la Minería de Datos y a su proceso para sacar información útil y accesible, las empresas pueden predecir tendencias y tomar mejores decisiones.
Data Mining y Minero de Datos
A pesar de que el Data Mining pueda parecer una innovación tecnológica muy reciente, esta tecnología se consolidó en los años 80, junto con otros conceptos como Data Fishing o Data Archeology.
Fue una tecnología que surgió para ayudar a comprender enormes cantidades de datos, para que así pudieran ser utilizados en ayudar a tomar decisiones y contribuir en el crecimiento empresarial.
Minero de Datos
Los profesionales que se dedican a la Minería de datos son conocidos como “Mineros o Exploradores de datos”. Son los encargados, dentro de la rama del Data Science, de descubrir patrones entre una masa gigantesca de datos. Su intención: Aportar información valiosa a las empresas para ayudarles a tomar decisiones futuras.
Los mineros o exploradores de datos, a la hora de trabajar con Data Mining deben realizar cuatro pasos distintos:
- Determinación de los objetivos: El cliente debe decidir que objetivos quiere alcanzar usando la minería de datos
- Procesamiento de Datos: Selecciona, limpia, organiza y reduce las bases de datos
- Determina el Modelo: En primer lugar, se debe hacer un estudio estadístico de los datos y después una visualización gráfica.
- Análisis de los resultados. Proceso de identificación de si los datos obtenidos son coherentes y útiles.
Este tipo de trabajos se usa actualmente en sectores de todo tipo, desde la salud y la banca, hasta televisión, radio y comercio minorista. Es por ello que, el Data Mining, se está convirtiendo en una de las profesiones con mayor proyección de futuro.
Data Mining vs Big Data
Ambos conceptos son confundidos con frecuencia y aunque es verdad que se refieren al manejo de grandes cantidades de datos, La minería de Datos y el Big Data son diferentes en cuanto a objetivos y manera de procesar los datos.
Para entenderlo mejor, el Big Data hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos, mientras que, el Data Mining es el proceso por el cual se identifica toda la información valiosa de esas bases de datos.
Podríamos definir que Big Data es el “Activo” y la Minería de Datos, el “manejo”. Teniendo clara la diferenciación básica de ambas tecnologías, vamos a profundizar un poco más:
Big Data vs Data Mining en cuanto a Herramientas
La minería de Datos utiliza herramientas basadas en Inteligencia Artificial y Métodos Estadísticos. Mientras que el Big Data, no puede usar Softwares convencionales para procesarlo debido a la gran masa de datos existente.
Big Data vs Data Mining en cuanto a Resultados
Data mining arroja resultados específicos y concretos, creando modelos predictivos. Big Data necesita herramientas especiales para gestionar la información. Big Data complica la realización de predicciones
Ejemplos de uso del Data Mining
Data Mining en Marketing:
Para el sector del Marketing, conocer a los clientes o público objetivo es crucial, para ello, usando este tipo de tecnologías, se pueden crear parámetros o relaciones a raíz de una base de datos inmensa.
Analizando las relaciones entre parámetros como edad de los clientes, género, gustos… se puede predecir el comportamiento de estos, que les interesa según sus búsquedas o incluso, el momento en el que van a darse de baja en algún servicio.
Supermercados:
Los supermercados pueden analizar el conjunto de compras masivas que hacen sus clientes, para identificar asociaciones de productos o las ofertas que mejor han funcionado.
Con la tecnología oportuna, podrán decidir donde colocar los productos en las estanterías o que productos colocar en la cola de la caja para aumentar sus ventas.
Bancos:
Los bancos recurren a la minería de datos para analizar el riesgo del mercado. Se dedican a analizar y comprender los datos aportados por cada transacción, movimientos de tarjeta, patrones de compra… Con ello, pueden conocer mejor nuestras preferencias o hábitos en internet.
Medicina:
La medicina crea grandes bases de datos con la información de sus pacientes sobre historial, examen físico, patrones de terapias anteriores…Con ello, son capaces de ofrecer diagnósticos más precisos. Además, permiten agilizar la gestión y los trámites administrativos, al tener toda la información bien segmentada y localizada.
Conclusión
En esta artículo hemos hablado de todas las características de la Minería de Datos y sus infinitas posibilidades.
Además, has podido ver que es una profesión muy demandada dentro del sector del Big Data y el Data Science, con altas tasas de crecimiento.
Así que, ¿porque no formarse y aprender Data Mining?
La Universidad Complutense de Madrid te ofrece un máster en Data Science a un precio muy competitivo, con prácticas en empresas, cuyos profesores son expertos en empresas como Microsoft, con bolsa de empleo, con un programa actualizado cada año y, además, puedes elegir en hacerlo On-line o Presencial. ¿Qué más se puede pedir? ¡Infórmate ya!
