Las bases de datos se han vuelto una herramienta fundamental para las empresas, ya que permiten crear estrategias para conseguir nuevos clientes o fidelizar los habituales, sin embargo, muchas veces se dispone de tanta información que a veces es imposible organizarla con efectividad. Por ello, la clave está en descubrir patrones o algoritmos para obtener el máximo potencial, y es en este punto donde entra en juego el “Data mining” o Minería de datos.
La minería de datos es el proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados, empleando una amplia variedad de técnicas. Así, se puede utilizar esta información para incrementar ingresos, recortar costos, mejorar relaciones con clientes, reducir riesgos, entre otros. Por lo tanto, los datos son el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información relevante, para que las empresas puedan abarcar mejoras y soluciones que les ayuden a conseguir sus objetivos.
La minería de datos consta de tres pilares entrelazados:
- Estadística: La cual se ocupa del estudio numérico de relaciones de datos.
- Inteligencia Artificial: Inteligencia similar a la humana, exhibida por un software y/o máquinas.
- Machine Learning: Concepto asociado a algoritmos que pueden aprender de datos con el objetivo de realizar predicciones.
Otro punto relevante para destacar es que muchas veces la minería de datos se confunde con el “Big data” y aunque parezca lo mismo, son dos conceptos diferentes. El Big data es una tecnología que tiene la capacidad de capturar, gestionar y procesar de forma veraz todo tipo de datos, utilizando herramientas o softwares que identifican patrones comunes. A diferencia del Big data, el data Mining se refiere al análisis de los grandes datos para buscar y obtener una información correcta. En conclusión, Big data y “Data mining” se podrían definir como el “activo” y el “manejo”, respectivamente.
Finalmente, en base a lo ya establecido en los párrafos anteriores, la minería de datos permite:
- Filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en sus datos.
- Entender qué es relevante y luego hacer un buen uso de esa información para evaluar y analizar resultados probables.
- Y por último, acelera el ritmo de la toma de decisiones informadas.
Fuentes de información:
- https://www.iebschool.com/blog/data-mining-mineria-datos-big-data/
- https://www.sas.com/es_cl/insights/analytics/data-mining.html
