Si quieres saber qué es el Data Mining y por qué es tan importante para las empresas, este es el post que debes leer. La minería de datos (Data Mining) es el proceso de encontrar anomalías, patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para predecir resultados.
Usando una amplia gama de técnicas, el Data Mining puede utilizar esta información para aumentar los ingresos, reducir los costos, mejorar las relaciones con los clientes, reducir los riesgos y más.
Historia del Data Mining
El proceso de examinar datos para descubrir conexiones ocultas y predecir tendencias futuras tiene una larga historia. A veces denominado «descubrimiento de conocimiento en bases de datos», el término «minería de datos» no se acuñó hasta la década de 1990.
Pero su base comprende tres disciplinas científicas entrelazadas: estadística (el estudio numérico de las relaciones de datos), inteligencia artificial (inteligencia similar a la humana mostrada por softwares y / o máquinas) y aprendizaje automático (algoritmos que pueden aprender de los datos para hacer predicciones).
Lo que era antiguo vuelve a ser nuevo, ya que la tecnología de minería de datos sigue evolucionando para seguir el ritmo del potencial ilimitado del Big Data y la potencia informática asequible.
Durante la última década, los avances en la potencia y la velocidad de procesamiento nos han permitido ir más allá de las prácticas manuales, tediosas y que consumen mucho tiempo, hacia un análisis de datos rápido, fácil y automatizado.
Cuanto más complejos sean los conjuntos de datos recopilados, mayor será la posibilidad de descubrir conocimientos relevantes.
Minoristas, bancos, fabricantes, proveedores de telecomunicaciones y aseguradoras, entre otros, están utilizando la minería de datos para descubrir relaciones entre todo, desde optimización de precios, promociones y datos demográficos hasta cómo la economía, el riesgo, la competencia y las redes sociales están afectando sus modelos comerciales, ingresos y operaciones. y relaciones con los clientes.
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¿Qué es Data Mining y para qué sirve?
Entonces, ¿por qué es importante la minería de datos? Recientemente hemos visto cifras asombrosas: el volumen de datos producidos se duplica cada dos años. Los datos no estructurados por sí solos constituyen el 90 por ciento del universo digital. Pero más información no significa necesariamente más conocimiento.
La minería de datos permite:
- Examinar todo el ruido caótico y repetitivo de los datos.
- Comprender lo que es relevante y luego hacer un buen uso de esa información para evaluar los resultados probables.
- Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informadas.
¿Qué información obtienen las empresas de sus clientes mediante el Data Mining?
Las organizaciones utilizan el análisis predictivo de diversas formas, desde el marketing predictivo y la minería de datos, hasta la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para optimizar los procesos comerciales y descubrir nuevos patrones estadísticos.
Básicamente, las computadoras aprenden del comportamiento pasado sobre cómo mejorar ciertos procesos comerciales y brindar nuevos conocimientos sobre cómo funciona realmente la empresa.
¿Dónde se aplica el Análisis de Datos?
La minería de datos está en el corazón de los esfuerzos de análisis en una variedad de industrias y disciplinas.
Telecomunicaciones, medios y tecnología
En un mercado sobrecargado donde la competencia es fuerte, las respuestas a menudo están dentro de los datos de los consumidores.
Las empresas de telecomunicaciones, medios y tecnología pueden utilizar modelos analíticos para dar sentido a montañas de datos de clientes, ayudándolas a predecir el comportamiento de los clientes y a ofrecer campañas relevantes y altamente específicas.
Seguro
Con conocimientos analíticos, las compañías de seguros pueden resolver problemas complejos relacionados con el fraude, el cumplimiento, la gestión de riesgos y la pérdida de clientes.
Las empresas han utilizado técnicas de minería de datos para fijar el precio de los productos de forma más eficaz en todas las líneas de negocio y encontrar nuevas formas de ofrecer productos competitivos a su base de clientes existente.
Educación
Con vistas unificadas y basadas en datos del progreso de los estudiantes, los educadores pueden predecir el desempeño de los alumnos antes de que pongan un pie en el aula, y desarrollar estrategias de intervención para mantenerlos en curso.
La minería de datos ayuda a los educadores a acceder a los datos de los estudiantes, predecir los niveles de rendimiento y señalar a los estudiantes o grupos de estudiantes que necesitan atención adicional.
Fabricación
Es fundamental alinear los planes de suministro con las previsiones de demanda, al igual que la detección temprana de problemas, la garantía de calidad y la inversión en valor de marca.
Los fabricantes pueden predecir el desgaste de los activos de producción y anticipar el mantenimiento, lo que puede maximizar el tiempo de actividad y mantener la línea de producción según lo programado.
Bancario
Los algoritmos automatizados ayudan a los bancos a comprender su base de clientes, así como los miles de millones de transacciones en el corazón del sistema financiero.
La minería de datos ayuda a las empresas de servicios financieros a obtener una mejor visión de los riesgos del mercado, detectar fraudes más rápidamente, gestionar las obligaciones de cumplimiento normativo y obtener rendimientos óptimos de sus inversiones en marketing.
Venta minorista
Las grandes bases de datos de clientes contienen información oculta del cliente que puede ayudarlo a mejorar las relaciones, optimizar las campañas de marketing y pronosticar las ventas.
A través de modelos de datos más precisos, las empresas minoristas pueden ofrecer campañas más específicas y encontrar la oferta que tenga el mayor impacto en el cliente.
Herramientas de la minería de datos más utilizadas
La minería de datos tiene el propósito principal de descubrir patrones entre grandes volúmenes de datos y transformar los datos en información más refinada / procesable.
Esta técnica utiliza algoritmos específicos, análisis estadístico, inteligencia artificial y sistemas de bases de datos. Su objetivo es extraer información de grandes conjuntos de datos y convertirla en una estructura comprensible para uso futuro.
Lista de las herramientas y aplicaciones de minería de datos más populares
Xplenty
Proporciona una plataforma que tiene funcionalidades para integrar, procesar y preparar datos para el análisis. Las empresas podrán aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece el Big Data con la ayuda de Xplenty y también sin invertir en personal, hardware y software relacionados. Es un conjunto de herramientas completo para crear canalizaciones de datos.
Podrá implementar funciones complejas de preparación de datos a través de un lenguaje de expresión enriquecido. Tiene una interfaz intuitiva para implementar ETL, ELT o una solución de replicación. Podrá organizar y programar tuberías a través de un motor de flujo de trabajo.
Tiene funcionalidades para transferir y transformar datos entre bases de datos y almacenes de datos. Brinda además soporte por correo electrónico, chat, teléfono y una reunión en línea.
Rapid Miner
Es uno de los mejores sistemas de análisis predictivo desarrollado por la empresa con el mismo nombre que Rapid Miner. Está escrito en lenguaje de programación JAVA. Proporciona un entorno integrado para aprendizaje profundo, minería de texto, aprendizaje automático y análisis predictivo.
La herramienta se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, incluidas aplicaciones empresariales, aplicaciones comerciales, formación, educación, investigación, desarrollo de aplicaciones, aprendizaje automático.
Rapid Miner consta de tres módulos, a saber
- Rapid Miner Studio: este módulo es para diseño de flujo de trabajo, creación de prototipos, validación, etc.
- Rapid Miner Server: para operar modelos de datos predictivos creados en estudio
- Rapid Miner Radoop: ejecuta procesos directamente en el clúster de Hadoop para simplificar el análisis predictivo.
Orange
Es un paquete de software perfecto para el aprendizaje automático y la minería de datos. Es la mejor ayuda para la visualización de datos y es un software basado en componentes. Ha sido escrito en lenguaje informático Python.
Como es un software basado en componentes, los componentes de Orange se denominan «widgets». Estos widgets van desde la visualización y preprocesamiento de datos hasta una evaluación de algoritmos y modelado predictivo.
Los widgets ofrecen funcionalidades importantes como:
- Mostrar tabla de datos y permitir seleccionar características
- Leer los datos
- Entrenamiento de predictores y comparación de algoritmos de aprendizaje
- Visualización de elementos de datos, etc.
Además, Orange aporta un ambiente más interactivo y divertido a las aburridas herramientas analíticas. Es bastante interesante de operar.
¿La minería de datos y Big Data son lo mismo?
El análisis de Big data y la minería de datos no son lo mismo. Ambos implican el uso de grandes conjuntos de datos, el manejo de la recopilación de datos o la presentación de informes de los datos que utilizan principalmente las empresas. Sin embargo, tanto el análisis de Big data como la minería de datos se utilizan para dos operaciones diferentes.
Las empresas a menudo confían en el análisis de Big data para ayudarlas a tomar decisiones comerciales estratégicas. El análisis de Big data permite a los científicos de datos, los modeladores predictivos y otros profesionales en el campo del análisis analizar grandes volúmenes de datos de transacciones.
También pueden utilizar el análisis de Big data para analizar datos que pueden no haber sido descubiertos por programas comerciales convencionales. Esto incluye:
- Informes de contenido de redes sociales y actividad de redes sociales,
- Datos de sensores conectados a Internet de las cosas,
- Correos electrónicos de clientes y respuestas a encuestas,
- Registros del servidor web y datos de flujo de clics de Internet.
Por su lado, los parámetros de minería de datos incluyen:
- Asociación: busca patrones donde los eventos estén conectados.
- Análisis de secuencia o ruta: aquí, buscamos un evento que conduce a otro evento más tarde.
- Clasificación: busca nuevos patrones. Puede resultar en cambios en la forma en que se organizan los datos. Sin embargo, eso es normal.
- Agrupación: descubrir y documentar grupos de hechos que no se conocían.
- Pronóstico: encontrar patrones de datos que puedan conducir a predicciones futuras razonables.
Las técnicas de minería de datos se utilizan comúnmente en diferentes campos de investigación como marketing, cibernética, matemáticas y genética. La minería web es otro tipo de minería de datos, que se usa comúnmente en el marketing de relaciones con el cliente. Utiliza los grandes volúmenes de datos recopilados por los sitios web para buscar patrones en el comportamiento del usuario.
¿Qué debo estudiar para ser un experto en minería de datos?
Después de conocer qué es el Data Mining, es fundamental saber que la ciencia de datos es uno de los campos más comentados en este momento, y los científicos de datos tienen una demanda creciente. Y con razón: los científicos de datos están haciendo de todo, desde crear automóviles autónomos hasta subtitular imágenes automáticamente. Dadas todas las aplicaciones interesantes, tiene sentido que el Data Science sea una carrera muy solicitada.
Si quieres especializarte como Data Scientist, antes debes cursar estudios universitarios en Informática, Matemáticas, Estadística o Dirección de Empresas y luego, hacer un postgrado o máster.
En este sentido, el Máster en Data Science de MIOTI – Tech & Business School prepara para liderar la profesión más demandada del mercado. Durante la formación, el candidato aprenderá desde conceptos básicos de preprocesamiento de datos, Inteligencia Artificial y programación en Python, hasta los últimos modelos de redes neuronales profundas y reconocimiento de imágenes.
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Presentan inteligencia artificial como medio para avanzar en sostenibilidad
