¿Qué es la minería de datos? – Una guía completa

Una terminología muy común que hemos escuchado es la minería de datos. Puede llegar a todos como algo único o innovador. Sin embargo, el concepto de minería de datos no ha sido algo reciente, sino que hay una historia detrás. Se puede decir fácilmente que el concepto de minería de datos existe desde hace más de un siglo. Sin embargo, se convirtió en el centro de atención solo en la década de 1930. El primer uso fue realizado por Alan Turing cuando usó una máquina universal para realizar cálculos que realizan algunas de las computadoras modernas.

Desde ese día, ha habido una evolución constante en el campo de la minería de datos, y hemos avanzado mucho. Hoy vemos organizaciones que aprovechan el poder de la minería de datos y el aprendizaje automático para automatizar sus procesos en torno a ventas, operaciones, marketing y otros departamentos.

• Definición de minería de datos
• Historia de la minería de datos
• ¿Cómo funciona la minería de datos?
• métodos de minería de datos
• Su importancia
• Pros y contras de la minería de datos
• Casos de uso y ejemplos
• Técnicas
• Instrumentos
• El futuro de la minería de datos

¿Qué es la minería de datos?

No es más que un proceso de análisis de una gran cantidad de datos y, por lo tanto, extrae inteligencia de esa cantidad de datos, para ayudar a las organizaciones a resolver desafíos comerciales, administrar y mitigar riesgos y, por lo tanto, capturar nuevas oportunidades comerciales. El nombre se deriva de una analogía de buscar piedras preciosas en una montaña de mineral. El proceso de minería y minería de datos implica la exploración de cosas valiosas mediante la selección de grandes cantidades de información.

Este proceso se utiliza en múltiples facetas de un negocio, como ventas, marketing, desarrollo de productos, investigación, capacitación y desarrollo. Si se usa de manera efectiva, puede hacer maravillas, ya que ayuda a obtener información valiosa sobre los clientes, lo que genera estrategias efectivas que resultan en un mejor rendimiento y mejores ingresos.

Historial de minería de datos

Si miramos la historia, uno de los primeros artículos que publicó la palabra “minería de datos” fue de un señor llamado Michael C. Lovell en el año 1983. En ese momento, Lovell y algunos otros economistas de renombre creían que este método podría llevar a errores. conclusiones.

Sin embargo, en los años 90, el concepto de extraer valor de los datos y formar patrones había ganado popularidad. En el año 1996, Teradata, NCR y otro conjunto de empresas ejecutaron un proyecto que condujo a la estandarización de las tecnologías de minería de datos. Este trabajo comprendió el proceso CRISP-DM, que significa Proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos. Todo el proceso se dividió en seis pasos, tales como:

1. Comprensión empresarial
2. Comprensión de datos
3. Preparación de datos
4. Modelado
5. Evaluación
6. Despliegue

A principios de 2000, las empresas pudieron ver el valor de la minería de datos y este proceso despegó exponencialmente, lo que convirtió a la industria en sí en una muy lucrativa.

¿Cómo funciona la minería de datos?

Los fundamentos del proceso de minería de datos son hacer una pregunta comercial, buscar datos que ayudarán a responder esa pregunta y, finalmente, preparar ese conjunto de datos para el análisis. Cabe señalar que el éxito en las etapas posteriores dependerá completamente de la eficacia de las tareas realizadas en las etapas anteriores. Si la calidad de los datos se ve comprometida, esto puede resultar en un resultado deficiente. Por lo tanto, todos aquellos que se dedican a la minería de datos deben considerar la calidad de los datos como PRIORIDAD MÁXIMA.

Minería de datos en 5 pasos

Por lo general, los profesionales siguen una metodología estructurada con procesos repetibles que brindan los resultados deseados. Veamos estos 5 pasos

Paso 1: Comprensión empresarial

Aquí, debe definir cuál es el objetivo comercial del proyecto al mapearlo con el escenario comercial actual. Junto con eso, también necesita definir los parámetros del proyecto.

Paso 2: Comprensión de datos

Una vez que se define el enunciado del problema en el paso 1, es importante identificar el conjunto de datos correcto que ayudará a abordar el enunciado del problema. Puede requerir que obtenga estos datos de múltiples fuentes.

Paso 3: Preparación de datos

Una vez que se identifican las fuentes de datos y se recopilan los datos, prepárelos en el formato requerido, de acuerdo con el objetivo comercial. Si hay algún problema, como duplicidad de datos o puntos de datos faltantes, debe solucionarse de inmediato.

Paso 4: Modelado de datos

Una vez que se preparan los datos, puede comenzar a ejecutar diferentes algoritmos en esos datos para estudiar varios patrones.

Paso 5: Evaluación

Una vez que se completa el modelado de datos, puede comenzar a evaluar si estos resultados (como resultado del ejercicio de modelado) pueden lograr resultados o no. Este proceso se ejecuta de manera iterativa junto con el paso de modelado de datos para garantizar que el mejor algoritmo proporcione el resultado correcto.

Una vez que se completan todos los pasos, se realiza una presentación final a los tomadores de decisiones para mostrar el resultado del proyecto.

¿Por qué es importante la minería de datos?

Si bien la minería de datos es un proceso seguido diligentemente por diferentes profesionales, es importante conocer la importancia de la minería de datos.

Está claro que es el proceso de capturar grandes cantidades de datos y recopilar información significativa a partir de esos datos. Por lo tanto, hay un aumento significativo en la demanda de proveedores de datos, lo que crea aún más una demanda de profesionales como analistas de datos y científicos de datos.

Dado que este proceso implica la conversión de datos en información valiosa, ayuda a las organizaciones a tomar decisiones y definir estrategias de crecimiento. Permite a las organizaciones ejecutar campañas de marketing específicas y ayuda en las predicciones. También ayuda a obtener información específica sobre los comportamientos de los clientes, por lo que es importante ejecutar estos proyectos de minería de datos.

Ventajas de la minería de datos

Si observamos las empresas de hoy, están constantemente inundadas de datos con grandes volúmenes de datos de una gran cantidad de fuentes. Ya no es una opción para las organizaciones estar basadas en datos en el escenario empresarial actual. El éxito de una empresa es fundamental para la forma en que extraen información de los datos y utilizan esa inteligencia para su propio beneficio.

En pocas palabras, la minería de datos brinda a las organizaciones la oportunidad de optimizar el futuro mediante el análisis de su presente y su pasado. Ayuda a entregar predicciones sobre lo que podría suceder a continuación.

Por ejemplo, a través de la minería de datos, puede obtener un pronóstico de qué clientes son clientes potencialmente rentables, al observar los perfiles anteriores de otros clientes. De esta manera, como organización, puede concentrarse en ofertas y tratos específicos para aquellos clientes que probablemente aumenten su ROI.

Además, también puede utilizar la minería de datos para

• Aumentar los ingresos de su organización
• Obtener información sobre los segmentos de clientes y sus preferencias
• Captación de nuevos clientes
• Creando más oportunidades para la venta cruzada y la venta ascendente
• Mejorar la lealtad y la retención de clientes
• Mantener un registro del rendimiento operativo

Al aplicar sus técnicas, las empresas pueden tomar decisiones basadas en la inteligencia derivada de estos datos. Gracias a las modernas tecnologías de procesamiento de datos, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden procesar grandes volúmenes de datos en minutos.

Desafíos de la minería de datos

Junto con la innovación y la evolución, viene una serie de desafíos que enfrenta este método y esta industria. Algunos de estos desafíos son los siguientes:

• Interfaz de usuario

  El resultado de la minería de datos puede ser útil si es legible y comprensible para el usuario. Debido a que este método implica trabajar con grandes volúmenes de datos, existe un desafío en la forma en que los datos se presentan visualmente. Esto es algo en lo que la industria y sus jugadores deben trabajar.

• Seguridad y Desafío Social

  Para que cada organización tome una decisión, necesita datos compartidos por un proveedor de servicios. Con el intercambio viene el punto de seguridad de los datos. Consiste en información de individuos, perfiles de clientes y muchos datos confidenciales. Caer en las manos equivocadas puede ser desastroso.

• Desafíos del proceso

  Hay desafíos que surgen de la metodología real de la minería. Los procesos cuestionables vienen con desafíos tales como:

  1. Disponibilidad de diversos conjuntos de datos
  2. Gestión y control del ruido en el conjunto de datos
  3. La versatilidad del proceso minero en su conjunto

  Los nuevos desafíos seguirán apareciendo a medida que la industria siga evolucionando.

Casos de uso y ejemplos de minería de datos

A nivel mundial, hay muchas organizaciones que tienen que lograr resultados asombrosos mediante la implementación de herramientas y técnicas de minería de datos. Veamos algunos casos de uso y ejemplos.

• Groupon

  Un desafío principal de la empresa era procesar el gran volumen de datos que ya tenía para su servicio de compras. Al implementar la minería de datos, pudo alinear sus actividades de marketing con las expectativas de los clientes.

• dominó

  Se dice que es una de las empresas de pizzas más grandes del mundo y recopila grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados provenientes de fuentes como tiendas minoristas, sistemas de puntos de venta, canales de redes sociales y muchas otras fuentes. A través de la minería de datos, pudieron obtener una gran comprensión de sus clientes y, por lo tanto, mejorar su experiencia de cliente, lo que resultó en un mejor rendimiento comercial.

  Estos son algunos ejemplos para su referencia. Si tratamos de profundizar, habrá muchos casos en los que la minería de datos ha provocado una transformación significativa en las empresas.

Técnicas de Minería de Datos

Se ha observado, en algunos de los proyectos de minería de datos recientes, que se ha utilizado una variedad de técnicas de minería de datos para lograr una mayor eficacia. Algunas de estas técnicas son las siguientes

• Clasificación
• Agrupación
• Regresión
• Exterior
• Patrones Secuenciales
• Predicción
• Reglas de asociación

Herramientas de minería de datos

Una cosa está clara: es una metodología poderosa que literalmente puede transformar las organizaciones. Sin embargo, un posible obstáculo en la selección de una plataforma puede ser encontrar una que cumpla con las expectativas de todas las partes interesadas. Hay muchas opciones disponibles que van desde plataformas de código abierto hasta soluciones más propietarias.

Las organizaciones que obtengan el máximo beneficio de la minería de datos seleccionarán una plataforma que tendrá los siguientes parámetros:

1. La plataforma ha incorporado algunas de las mejores prácticas de la industria a la que pertenece la organización.
2. Es capaz de gestionar el ciclo de vida completo de la minería de datos, desde la exploración hasta la producción.
3. Puede alinearse con otras aplicaciones empresariales que incluyen sistemas BI, aplicaciones ERP, sistemas CRM y otros sistemas financieros
4. Cumple con los requisitos de los departamentos de TI, científicos de datos e incluso analistas. También ofrece informes completos y elementos de tablero para una mejor visualización.

Muchas herramientas de minería de datos vienen con una arquitectura flexible y escalable con bases de datos relacionables y API abiertas, lo que ayuda a las organizaciones a obtener una ventaja competitiva.

El futuro de la minería de datos

Todo lo que podemos decir es que la cantidad de datos aumentará exponencialmente, haciendo que el futuro de la minería de datos sea tan brillante como una estrella brillante. Como hemos visto la evolución de las técnicas de minería de datos, también veremos mejoras en las tecnologías que extraerán información de los datos. Para citar un ejemplo, IoT y las tecnologías portátiles han convertido a los humanos en máquinas extractoras de datos. Y esto es sólo el principio.

Pensamientos finales

Un punto importante a tener en cuenta aquí es que se necesita una cantidad considerable de tiempo para obtener el conjunto correcto de datos válidos. Sin embargo, lleva aún más tiempo obtener información significativa del conjunto de datos.

La industria en sí está creciendo enormemente y es un sector impulsado por la tecnología. Hoy en día, todas las organizaciones necesitan datos de buena calidad que puedan utilizar para varios objetivos.

Hay muchos proveedores de servicios que están trabajando con dedicación.