¿Qué es la minería de datos?

Definición de la minería de datos

¿Qué es la minería de datos? En pocas palabras, es el proceso de descubrir información cuando se trata de grandes volúmenes de datos. Estos datos pueden provenir de muchas fuentes o de una sola base de datos, y los insights se pueden generar a través de la detección manual o la automatización. Existen muchas rutas diferentes para generar insights, a menudo en función de variables, como recursos, capacidades de aprendizaje automático/inteligencia artificial, complejidad de los datos, volumen de datos y la formación y experiencia del personal. Este proceso implica un análisis profundo de los datos para descubrir patrones y factores subyacentes, todo para crear conclusiones y producir decisiones informadas.

Minería de datos en big data

El uso de la minería de datos aumentó significativamente en los últimos veinte años a medida que más fuentes de datos proporcionaban un entorno de big data. Big data hace referencia a volúmenes masivos de datos, a menudo en flujos continuos de múltiples fuentes y a alta velocidad. En los primeros días de la inteligencia empresarial, las tablas de datos a menudo se exportaban desde dispositivos y se preparaban manualmente para obtener estadísticas. Pero a medida que el mundo se ha conectado cada vez más, los datos pueden llegar a volúmenes demasiado grandes para la disección manual, especialmente cuando se trata de una combinación de datos estructurados y no estructurados.

La minería de datos es un proceso que hace que el big data sea funcional. Sin la minería de datos, las empresas terminarían sentadas en terabytes de datos de una amplia gama de fuentes: dispositivos de Internet of Things (IoT), bases de datos, redes sociales corporativas, correos electrónicos de marketing, sensores, uso de sitios web y mucho más, cada uno con su propio conjunto de metadatos. Combinar a través de grandes volúmenes de datos es físicamente imposible. Las técnicas de minería de datos emplean algoritmos para identificar patrones a través de este conjunto masivo de registros y luego genera un conjunto de recomendaciones para que los equipos actúen.

Un simple ejemplo de esto proviene de las compras en línea para los minoristas. En estas situaciones, los historiales de los clientes se compilan en una base de datos masiva. Un algoritmo revisa esos datos para buscar correlaciones, por ejemplo, personas que compran solo una cierta marca de comida para perros. Este algoritmo buscará información sobre compras relacionadas, como suplementos o marcas de tratamiento. A medida que surgen patrones, esta información se puede alimentar al equipo de marketing para crear promociones que se activen relacionadas con esta marca específica.

Funcionamiento de la minería de datos

La sección anterior explica la minería de datos a un nivel de gran imagen, pero exploremos el proceso real de la minería de datos. Tanto el procesamiento automatizado como el análisis humano se utilizan para aprovechar al máximo la minería de datos, y el personal establece las directrices mientras que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial analizan grandes volúmenes de datos. En general, se utiliza el siguiente flujo de trabajo:

1. Objetivos: ¿cuál es el objetivo de su minería de datos? Establecerlo entre todas las partes interesadas es la parte más importante del proceso. Si la meta no está clara y cuidadosamente establecida, todo el esfuerzo puede tener que ser desechado y reiniciado.
2. Preparación de datos: la preparación de datos puede implicar una amplia gama de procesos, incluidos el retiro de fuentes de datos, el establecimiento de formatos y la limpieza de conjuntos de datos de anomalías y ruido.
3. Construyendo el modelo: los científicos de datos construirán el modelo y lo desarrollarán y entrenarán a través de la iteración. En muchos casos, se construirán y probarán varios modelos para encontrar el camino más adecuado para el objetivo. Este proceso de evaluación requiere un enfoque amplio para la validación, con técnicas como la validación cruzada y el análisis de curva de características operativas del receptor (ROC).

Una vez que se haya creado el modelo de minería de datos, es hora de desplegarlo en todos los conjuntos de datos. Se requiere una supervisión activa para garantizar que no haya sorpresas ni razones para ajustar y refinar el modelo. Si todo funciona según lo planeado, los datos resultantes deben aclarar los estándares de validez y utilidad y, como resultado, estar listos para que los usuarios empresariales los revisen para tomar decisiones basadas en datos.

Casos de uso de minería de datos

Además del ejemplo anterior, la minería de datos puede ser un proceso transformador para una serie de industrias. Los siguientes ejemplos destacan cómo la minería de datos se puede aplicar a las necesidades específicas de la industria.

Minería de datos para el sector sanitario

La minería de datos puede transformar el sector sanitario mejorando y acelerando las experiencias tanto de los proveedores como de los pacientes. Los proveedores pueden utilizar la minería de datos para acelerar e involucrar la investigación, comprender los datos operativos para satisfacer mejor las necesidades de personal e identificar señales de alerta para el fraude de seguros y registros. Para los pacientes, la minería de datos identifica patrones que impulsan las opciones de cuidados preventivos, lo que garantiza que las conversaciones puedan comenzar antes de que los tratamientos sean necesarios. También puede identificar patrones ocultos en cosas, como los efectos secundarios, abriendo la puerta a una mejor idea de cómo los tratamientos podrían verse afectados por la condición específica y única de un paciente.

Minería de datos para la fabricación

Para la industria manufacturera, los datos se están generando en todo el proceso: adquisición de materiales, logística de ensamblaje, control de calidad, fechas de envío y devoluciones debido a defectos de fabricación. La minería de datos puede examinar tanto los pasos individuales en el proceso como el panorama general. Esto permite a los equipos abordar problemas tanto en una vista micro como macro.

Por ejemplo, la minería de datos puede identificar que un proveedor en particular tiene tiempos de envío más largos, pero muestra menos defectos generales, por lo que los gerentes pueden decidir que el riesgo vale la pena porque los pasos se pueden ejecutar en paralelo para mitigar el impacto de los retrasos. Por otro lado, también puede mostrar que un proveedor entrega de forma consistente, pero su mayor tasa de defectos crea un mayor impacto en el proceso. La minería de datos puede crear estas conexiones para que las decisiones optimicen todo el proceso de fabricación en lugar de ser tomadas en un vacío.

Minería de datos para servicios financieros

La minería de datos ofrece numerosos beneficios para los proveedores de servicios financieros, tanto para las operaciones internas como para la experiencia del cliente. En el frente de las operaciones, la minería de datos puede afectar todo, desde los recursos humanos hasta el marketing. Sin embargo, específicamente para esa industria, la minería de datos puede minimizar los riesgos de TI, ya que la disponibilidad y la seguridad son la prioridad más alta para cualquier cosa que involucre finanzas.

En el lado del cliente, la minería de datos ofrece tanto elementos protectores como una mejor experiencia del cliente. La minería de datos a través de patrones de transacción puede identificar y marcar artículos que parecen inusuales por geografía, hora del día, categoría de compra o todos estos juntos. Los resultados se pueden reenviar a los equipos de fraude para ver si requieren seguimiento. Para el usuario final, los patrones de minería de datos pueden crear activadores de marketing para promociones especializadas, como refinanciación o préstamos HELOC.

Minería de datos para la empresa

Cada organización de una empresa, desde las operaciones internas hasta el servicio al cliente, puede beneficiarse de la minería de datos. La minería de datos exitosa comienza con tener una infraestructura sólida para aprovechar múltiples fuentes de datos de alta velocidad. Prueba Oracle Cloud Infrastructure de forma gratuita y descubre cómo crea la base para la minería de datos.