Data Mining

10/12/2021

¿Qué es el Data Mining?

La inmensa cantidad de datos que una compañía maneja como base de su estrategia empresarial hace que, en ocasiones, sea imposible organizarlo con efectividad. Por ello, el Big Data debe ir acompañado de tecnologías avanzadas con las que implementar patrones o algoritmos para sacar el máximo partido a los datos almacenados. Es ahí cuando actúa el Data Mining (también conocido como minería de datos), un conjunto de técnicas con las que poder identificar de manera automática los patrones repetitivos que evidencian el comportamiento de dichos datos.

Funcionalidad y usos del Data Mining

El concepto del Data Mining o minería de datos puede parecer un término muy reciente, pero en realidad su primera aparición fue en torno a los años sesenta y su consolidación comenzó en los años ochenta. Su origen se ocasionó, precisamente, por la necesidad de comprender mejor las grandes cantidades de datos almacenados para, posteriormente, poder ser utilizados con el objetivo de mejorar y hacer crecer la compañía u organización.

Por lo tanto, el objetivo principal del Data Mining es encontrar las tendencias o reglas de determinados datos mediante patrones o algoritmos. Así, a través de los datos, se puede llegar a firmes conclusiones con las que poder transformar, crear y mejorar ideas que impulsen el crecimiento empresarial y el logro de objetivos. A través de un buen proceso de minería de datos, las empresas pueden tomar decisiones clave de una manera mucho más objetiva y basada en información veraz y contrastada.

Así, las personas dedicadas a gestionar y activar procesos de minería de datos, deben realizar cuatro fases claramente diferenciadas:

  1. Determinación de los objetivos: junto al cliente se establecerán los retos a conseguir a través del Data Mining.
  2. Procesamiento de los datos: una vez fijados los objetivos a conseguir, comienza el procesamiento de los datos con limpieza, enriquecimiento o reducción y transformación de la base de datos.
  3. Determinar modelo: a la hora de simplificar y comprender resultados, es recomendable usar un análisis estadístico de los datos para, posteriormente, verlo en gráficos.
  4. Análisis de resultados: es el momento de analizar y verificar la coherencia de los datos tratados.

Además, por la ventajas y beneficios que aporta, en la actualidad el Data Mining es una tecnología cada vez más usada en diferentes sectores como:

  • Seguridad de datos
  • Finanzas
  • Salud
  • Marketing
  • Comunicación 
  • Detección del fraude
  • Búsquedas online

Hay que tener en cuenta que el Data Mining y el Big Data no son conceptos sinónimos, aunque sí complementarios. Mientras que la función principal del Big Data es la recopilación y procesamiento de cualquier tipo de dato mediante diferentes herramientas y softwares, el Data Mining se caracteriza por la optimización y análisis de esas grandes masas de datos obtenidas gracias al Big Data. Para ello, el Data Mining se centra en la generación de parámetros y algoritmos que le permitan obtener información de valor y concreta sobre los datos procesados para, posteriormente, poder optimizar y mejorar las actividades de una empresa.

Ventajas y desventajas del Data Mining

El análisis de información a través del Data Mining puede proporcionar a las empresas, instituciones y compañías no solo la optimización de dicha gestión, también otras ventajas como:

  • Obtener información desconocida.
  • Análisis exhaustivo de los datos almacenados.
  • Organización y estructura de grandes cantidades de datos.
  • Los resultados obtenidos mediante Data Mining son fáciles de interpretar.
  • La organización de los datos puede permitirnos realizar nuevas estrategias corporativas.
  • Mejorar diferentes aspectos tras analizar la información obtenida.
  • Crear productos o servicios más afines a la demanda del público objetivo.
  • Alta eficacia y objetividad en las estadísticas obtenidas.
  • Ahorra costes.
  • Ofrece nuevas oportunidades de negocio.

En cuanto a las desventajas, el Data Mining puede suponer una inversión inicial con un coste elevado. Sin embargo, una vez realizada dicha inversión, el retorno de beneficios será mucho mayor.