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Data Mining. Transformando información en conocimiento

Data Mining es el proceso mediante el cual se extrae y selecciona información útil y relevante desde grandes cantidades de datos recolectados, para transformarlos en estructuras comprensibles que permitan la identificación de patrones de comportamiento, a través de algoritmos matemáticos.

Estos patrones de comportamiento establecidos por el Data Mining, pueden ser utilizados para obtener resultados precisos, que facilitarán la toma de decisiones y la planificación estratégica en cualquier área donde sea aplicada.

El Data Mining, desde su origen como herramienta del campo de la estadística, ha evolucionado junto con las ciencias de la computación y los avances tecnológicos creados para el almacenamiento, análisis y procesamiento de información.

Conocido en los años sesenta como “recolección de datos”, el nuevo término como Data Mining, se implantó y fortaleció en la década de los ochenta, cuando la informática hizo su aparición con potentes computadoras y software especializados en la minería de datos.

Técnicas de Data Mining

En la actualidad, su alcance va más allá de la simple recolección y clasificación de datos; se ha establecido como herramienta fundamental en áreas como el comercio, la banca o la salud, aprovechando las nuevas tecnologías que facilitan y agilizan los procesos.

Las técnicas utilizadas por el Data Mining se clasifican en dos tipos:

Método descriptivo

Establecen patrones que pueden ser interpretados, tales como el clustering, reglas de asociación y patrones secuenciales. Este método es utilizado, por ejemplo, para hacer seguimiento de las ventas de productos en supermercados.

Método predictivo

Como el nombre lo dice, para predecir algunas variables y valores futuros o desconocidos. Se basa en la clasificación, regresión y detección de la desviación. El método predictivo es  empleado en el campo de la medicina.

Pasos para aplicar Data Mining

Como todo proceso de investigación, la minería de datos también cuenta con un estándar denominado Cross-Industry Standar Process for Data Mining, CRISP-DM, que establece los seis pasos que debemos seguir para aplicarlo:

  1. Conocer el área para definir con claridad el problema.
  2. Recolectar y entender los datos.
  3. Preparación de los datos, elaborando tablas y descartando datos innecesarios.
  4. Diseñar y poner a prueba el modelo de Data Mining.
  5. Revisar y evaluar los resultados.
  6. Implementación de un proceso de Data Mining que pueda ser repetible.

Usos prácticos del Data Mining

Aunque la técnica de recolección y análisis de datos no es un proceso moderno, la minería de datos se ha apoyado en la era tecnológica, para el beneficio de los usuarios, cualquiera sea su área de desenvolvimiento, ya sea de negocios, comunidades educativas, de población o salud, suministrando información valiosa en tiempo real.

Dentro de las áreas donde el Data Mining mantiene presencia constante podemos mencionar, por ejemplo:

  • Censos de Población: A través del Data Mining, es posible recolectar y clasificar los datos recogidos en los censos poblacionales y clasificarlos según los algoritmos establecidos.
  • Marketing: Estableciendo y prediciendo los hábitos de consumo de los clientes por segmentación del mercado.
  • Comercio: Tanto para los nuevos negocios, como a los ya establecidos, el Data Mining de sus clientes y proveedores, les brindará el conocimiento que les permita ofrecer productos o servicios acordes al área donde se encuentre establecido el negocio.
  • Banca: La minería de datos se aplica para el conocimiento de clientes y su calificación crediticia, movimientos de tarjetas y otros datos financieros, además de la manera que tienen de utilizar los canales electrónicos para las transacciones.
  • Medicina: El Data Mining resultó especialmente ventajoso recientemente cuando la pandemia de la COVID-19 exigió un control estricto de la enfermedad, llevando un conteo preciso de los contagios, fallecimientos, zonas más vulnerables, vacunación y necesidades que los sistemas de salud, nunca antes habían tomado en cuenta.
  • Medios de Comunicación y entretenimiento: Los registros de audiencia siempre han sido determinantes para los medios. El Data Mining permite brindar al espectador sus programas favoritos y aprovechar a incluir publicidad y recomendaciones según el horario.
  • En el campo de la investigación: El Data Mining ayuda a los científicos a clasificar y segmentar datos para establecer hipótesis e ir descartando detalles y descubriendo otros inesperados que harán avanzar la investigación.

Desventajas del Data Mining

La implementación y mantenimiento del proceso resulta costoso, sobre todo para empresas nuevas o relativamente pequeñas.

La minería de datos requiere de personal, equipos informáticos y software especializado, que se encargue de la revisión constante.

En oportunidades hay uso indebido de información o la que se tiene no es confiable, ocasionando graves consecuencias.

Existe el riesgo de que los piratas informáticos accedan y roben datos de clientes o del personal que labora para las empresas.

Todos los sistemas de recolección de datos deben estar lo suficientemente blindados para prevenir y evitar los fraudes electrónicos.

Data Mining

Data Mining Vs. Big Data

Estos términos tienden a ser confundidos y aunque ambos se refieren a la recolección y clasificación de datos donde intervienen la Inteligencia Artificial y los algoritmos de los procesos informáticos, es importante establecer la diferencia entre ambos.

El Data Mining identifica y extrae datos relevantes desde la gran cantidad de información que se encuentra en la Big Data.

La minería de datos utiliza técnicas estadísticas conjuntamente con la inteligencia artificial, algo imposible de hacer para la Big Data por su gran volumen de información.

La minería de datos puede arrojar resultados concretos y precisos. La Big Data necesitaría de herramientas demasiado sofisticadas para gestionar toda la información.

El Data Mining es capaz de clasificar, segmentar y predecir. La ingente cantidad de información que recibe la Big Data, la imposibilita de realizar predicciones por la baja densidad de datos necesarios dentro de tal universo de información desperdigada.

La minería de datos transforma la información recolectada en conocimiento, mientras la Big Data es solamente fuente de gran cantidad de datos que deben ser procesados por una Data Mining para poder ser entendidos.

Algunas empresas como Amazon, McDonald y Netflix, han apostado por el Data Mining obteniendo resultados exitosos. Las Redes Sociales también se sirven de la información que les brinda la minería de datos para perfeccionar su estrategia de negocios y por ende los mantiene con los mejores estándares de calidad.

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