¿Conoces algunos ejemplos de data mining? El Data Mining ha abierto un mundo de posibilidades para las empresas y organizaciones.
Y es que los datos dan forma a todos los rincones de nuestro mundo, y comprender cómo usarlos correctamente es clave para el éxito en las finanzas, la educación, el comercio, la salud, los deportes y el entretenimiento.
Según el Foro Económico Mundial, la producción a nivel global de datos alcanzará los 463 exabytes diarios para 2025. ¿No crees que habrá una gran demanda de científicos de datos para analizarlos?
En este artículo exploraremos qué es el data mining y algunos ejemplos de data mining, e incluso explicaremos su importancia para una carrera en ciencia de datos.
¿Qué es el Data Mining?
El Data Mining es el proceso de analizar volúmenes densos de datos para encontrar patrones, descubrir tendencias y obtener información sobre cómo se pueden usar esos datos.
Los mineros de datos pueden emplear esos hallazgos para tomar decisiones o predecir un resultado.
La minería de datos es una disciplina que integra los campos del aprendizaje automático, la estadística y la inteligencia artificial.
¿Cómo funciona el Data Mining?
Aunque el nombre evoca imágenes de un minero excavando en busca de mineral, la minería de datos no se centra en la excavación. En cambio, las responsabilidades de un minero de datos giran en torno al análisis de ese mineral (es decir, los datos) para predecir su valor o detectar patrones útiles dentro de ellos.
Este proceso puede parecer complejo, pero no es tan difícil como parece, y las habilidades que encapsula pueden beneficiar enormemente a quienes buscan convertirse en científicos de datos.
Debido al volumen y los diferentes tipos de datos que creamos diariamente, evaluar y determinar sus relaciones puede llevar mucho tiempo. ¿Cómo, por ejemplo, puede un florista usar los totales de ventas diarias, las búsquedas en línea de su tienda y los comentarios en la página de Facebook de la tienda para determinar qué flores pedir? La minería de datos puede proporcionar una respuesta.
Para hacer su trabajo, los expertos en data mining deben saber cómo recopilar y almacenar datos, trabajar con bases de datos y extraer los datos adecuados de ellas. Además, la minería de datos requiere el conocimiento de los problemas de la industria y los datos que ayudarán a resolverlos.
La minería de datos es vital para las operaciones comerciales en muchas industrias. Las empresas utilizan el data mining para gestionar el riesgo, anticipar demandas de recursos, proyectar ventas de clientes, detectar fraudes y aumentar las tasas de respuesta a sus esfuerzos de marketing.
¿Cómo hacer Data Mining?
Quizás el proceso o método de minería de datos más conocido se llama CRISP-DM. Este es un procedimiento de seis pasos para convertir los datos en conocimiento. El modelo funciona así:
Comprensión empresarial
Este es el punto de partida. ¿Qué preguntas tienes? ¿Qué quieres aprender de tus datos? Las empresas y organizaciones primero deben identificar sus objetivos, incluidos los conocimientos que desean extraer o los problemas que desean resolver utilizando los datos recopilados.
Determinar los objetivos del proyecto es importante para recopilar los datos correctos que se van a analizar.
Comprensión de datos
Una vez definido el objetivo, es hora de definir los datos. No todos los datos almacenados en un servidor o en la nube son apropiados para todos los proyectos. Determinar los datos correctos que se deben obtener ahorra tiempo y recursos.
En esta fase, los datos se recopilan de múltiples fuentes en función del problema que se está abordando. ¿La empresa está buscando ventas históricas de un determinado artículo? ¿El tipo de tarjeta de crédito utilizada para realizar una compra? ¿Si los artículos se compraron en la tienda o en línea? Cada tipo de datos puede ser relevante, o no, según el proyecto.
Esta parte del proceso también es importante para verificar la calidad de los datos. Los datos faltantes, erróneos o duplicados se pueden corregir antes de pasar a la siguiente fase.
Preparación de datos
La preparación de datos se considera la fase más exigente del data mining y, a menudo, consume al menos la mitad del tiempo y esfuerzo del proyecto. Es en este paso que se seleccionan, limpian y clasifican los datos más útiles para tener en cuenta los errores o las incoherencias que puedan surgir.
Los datos de múltiples fuentes se pueden fusionar, organizar o ajustar de diferentes maneras para prepararse para la siguiente fase: el modelado.
Modelado
Ahora los datos comienzan a tomar forma. Los mineros de datos pueden ejecutar una variedad de modelos (formas de organizar datos) para generar soluciones. Por ejemplo, los modelos pueden buscar detectar patrones o anomalías en los datos o utilizar los datos para predecir un resultado. Las empresas elegirán el modelo en función del tipo de datos que están analizando, los requisitos específicos del proyecto y los objetivos que se persiguen.
Evaluación
En este punto, los mineros de datos evalúan si los modelos han producido una respuesta satisfactoria a la pregunta formulada y si los resultados contienen hallazgos inesperados o únicos.
Si la pregunta inicial sigue sin respuesta, es posible que se requiera un nuevo modelo o que se deban cambiar los datos. Si los resultados cumplen con los criterios establecidos, el proyecto pasa a su fase final.
Despliegue
En este punto, las empresas han respondido a la pregunta que se hacían. En el ejemplo de la floristería, tal vez el modelo sugirió un pedido mayor debido a las ventas pasadas y la demanda esperada de los clientes.
El florista puede implementar ese conocimiento para asegurarse de tener suficientes flores a mano cuando llegue un evento importante.
¿Por qué es importante la minería de datos para las empresas?
Antes de conocer algunos ejemplos de data mining, es fundamental conocer por qué es importante el data mining para las empresas.
En pocas palabras, el data mining mejora el negocio, puede ahorrar dinero, impulsar una ventaja competitiva, mejorar la experiencia del cliente e identificar nuevos clientes y fuentes de ingresos.
Uno de los principales beneficios de la minería de datos es la velocidad. Hace décadas, grandes conjuntos de datos requerían semanas o meses para analizar. Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito tuvieron que analizar millones de registros para detectar fraudes o errores.
Con los avances en las redes neuronales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, esos enormes conjuntos de datos ahora se pueden analizar en horas o minutos. Las herramientas y técnicas de minería de datos más avanzadas han ayudado a reunir datos dispares en grupos utilizables como nunca antes.
Los datos se pueden dividir en dos formatos principales: estructurados y no estructurados. Los datos estructurados consisten en los números que reconocemos en una tabla o en una hoja de cálculo de Excel, como los registros de ventas del mes pasado y el inventario de este mes, por ejemplo.
Mientras tanto, los datos no estructurados existen en diferentes formatos, como texto o video. Se incluyen correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, fotos e incluso imágenes satelitales.
Las empresas ciertamente necesitan evaluar los datos estructurados, pero la extracción de información en datos no estructurados está en auge.
¿Cómo utilizan las diferentes industrias el data mining?
¿Para qué se utiliza el data mining? ¿Y quién lo usa? En realidad, la minería de datos se puede aplicar a todas las industrias que generan datos y quieren aprovecharlos. Siempre que tengas acceso a los datos y curiosidad por descubrir el significado o responder preguntas, el data mining puede ayudarte a encontrar tu camino.
Estos son algunos ejemplos de data mining en industrias específicas:
Cuidado de la salud
El data mining se ha integrado en la atención médica durante años. Los médicos aprovechan métodos de tratamiento más efectivos basados en datos extraídos de ensayos clínicos y estudios de pacientes.
Los hospitales y las clínicas pueden mejorar los resultados y la seguridad de los pacientes al mismo tiempo que reducen los costos y los tiempos de respuesta.
La minería de datos puede incluso relacionar a los pacientes con los médicos en función de los informes de las tasas de diagnóstico exitoso.
Bancos y finanzas
Entre los primeros usos de la minería de datos estuvo la detección de fraudes con tarjetas de crédito. Las empresas financieras también extraen sus miles de millones de transacciones para medir cómo los clientes ahorran e invierten dinero, lo que les permite ofrecer nuevos servicios y evaluar constantemente el riesgo.
Venta minorista
Este es otro de los ejemplos de data mining. Los minoristas tienen una enorme cantidad de datos de los clientes (tendencias de compra, preferencias y hábitos de gasto entre ellos) que intentan aprovechar para impulsar las ventas futuras.
Las empresas minoristas que no producen información a partir de la minería de datos corren el riesgo de quedarse atrás de la competencia.
Seguros
La detección de fraude es un componente crítico de la industria de seguros, pero las aseguradoras también usan datos para administrar el riesgo, comprender por qué están perdiendo clientes y fijar el precio de sus productos de manera más efectiva.
Medios y Telecomunicaciones
Las empresas de medios y telecomunicaciones tienen una gran cantidad de datos sobre las preferencias de los consumidores, incluida la programación que ven, los libros que leen y los videojuegos que juegan.
Con esos datos, las empresas pueden orientar la programación a los consumidores por gusto, región u otros factores. Incluso pueden sugerir medios para consumir, un enfoque que empresas como Netflix dominan.
Educación
Al medir los datos de rendimiento de los estudiantes, los educadores creen que pueden predecir cuándo los estudiantes podrían abandonar la escuela antes de que siquiera lo consideren. Además, estos datos pueden ayudar a los educadores a intervenir con alumnos en riesgo y potencialmente mantenerlos en la escuela.
Llegados a este punto, ya conoces algunos ejemplos de data mining. Si estás interesado en una carrera en ciencia de datos, conozcamos dónde puedes formarte.
¿Dónde formarse en Ciencia de Datos?
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El cuerpo docente de la escuela de tecnología incluye una serie de profesores expertos en las últimas tendencias tecnológicas, que trabajan con empresas líderes del sector.
De esta manera, los docentes brindan a los estudiantes programas de estudio de vanguardia, una experiencia de aprendizaje práctica única y un espacio para desarrollar proyectos tecnológicos que tienen un impacto real en la actual economía digital.
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