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El Data Mining o minería de datos es el proceso de recolección de información significativa la cual es explorada y clasificada para identificar patrones y establecer relaciones con las que realizar predicciones y encontrar explicaciones al comportamiento de dichos datos.  Esta información puede ser extraída de bases de datos, tendencias del negocio y otras fuentes que, al ser analizadas, permiten a las empresas actuar en base a lo que está sucediendo y planificar mejor sus estrategias. Todo esto gracias a que las herramientas y técnicas utilizadas en el Data Mining pronostican la situación futura de la empresa.

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Los volúmenes de información que se puede obtener ha ido aumentado con el pasar de los años y es esta ciencia la que se encarga de comprenderlos y analizarlos de manera automática o semiautomática. La minería de datos se encarga de buscar, procesar y valorizar los datos con el fin de descubrir aquellos patrones (usando estadísticas, algoritmos, inteligencia artificial, entre otros) que puedan ser utilizados como ventaja competitiva frente a los competidores y así contribuir al crecimiento de la empresa.

Etapas del Data Mining

1. Determinación de objetivos: lo primero es comprender cuál es el problema para así definir los objetivos del proyecto.

2. Exploración de datos: éstos se recopilan, describen y exploran con el fin de identificar la calidad y validez de los mismos.

3. Preparación de los datos: según lo que se ha podido analizar, se elige el modelo a utilizar para lo cual también debe adaptarse la información. Algunas de las cosas que hacen en esta parte del proceso es la selección de tablas y atributos, pues todo debe estar en el formato aceptado por el modelo.

4. Modelado: aquí los datos pueden ser adaptados varias veces cambiando los parámetros hasta encontrar los valores óptimos. Una vez logrado esto es que se obtiene un modelo de alta calidad.

5. Evaluación: el modelo debe ser evaluado posteriormente para saber si cumple con las expectativas o no y si logra el objetivo comercial, de lo contrario debe volver a la fase anterior y reconstruirse.

6. Desarrollo: finalmente los datos son exportados en bases de datos o alguna otra aplicación de manera que pueden ser leídos fácilmente.

Ventajas del Data Mining

  • Es capaz analizar bases de datos con una gran cantidad de datos y obtener información valiosa de ello.
  • Brinda resultados fáciles de interpretar sin necesidad de tener conocimientos de ingeniería informática.
  • Analiza el comportamiento de los consumidores, dándole a la empresa la posibilidad de conocerlos más y ofrecerles los productos y servicios que necesitan, además de una mejor atención.
  • Utiliza estadísticas para verificar las predicciones y validar los patrones obtenidos.
  • Abre nuevas oportunidades de negocio.
  • Permite identificar situaciones futuras de riesgo a través de datos verídicos, gracias a lo cual los colaboradores pueden preparar soluciones adecuadas

¿Por qué estudiar Data Mining?

Como se mencionó anteriormente, hoy en día la cantidad de información es casi incontrolable, por lo que el Data Mining se está aplicando en diversos sectores como finanzas, salud, marketing, innovaciones inteligente, entre otros. Si estás pensando formarte en esta especialidad, aquí te dejamos algunas razones por las cuales deberías hacerlo:

  • Es una profesión con crecientes oportunidades laborales. Como mencionamos anteriormente, está en todos lados y son muchas las empresas que buscan especialistas por lo que podrás desenvolverte en casi cualquier rubro.
  • Contribuirás a los procesos de transformación digital de los negocios.
  • Conocerás las principales fuentes de información y serás capaz de analizarla, brindando datos significativos para la empresa en la que trabajes.
  • Serás capaz de manejar grandes bases de datos y herramientas de analíticas de datos.

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Autor

Equipo de Expertos

Universidad Internacional de Valencia