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Data mining o minería de datos: qué es, para qué funciona y qué etapas presenta

Hoy en día, es habitual escuchar hablar del data mining o minería de datos, aunque la mayoría de personas no conocen bien a qué se está haciendo referencia concretamente. En un mundo globalizado y con una gran dependencia de la tecnología, la información se ha convertido en el mayor activo de las empresas. Recolectar y analizar grandes volúmenes de datos proporciona múltiples ventajas a cualquier negocio, mejorando su toma de decisiones, aportando un mayor conocimiento del mercado y los clientes, y ayudando a aprovechar oportunidades y tendencias del mercado.

La minería de datos es la encargada de explorar grandes bases de datos de forma automatizada para encontrar patrones repetitivos que ayudan a la empresa a sacar ventaja de la información.

Qué es data mining o minería de datos

El data mining o minería de datos recoge un conjunto de acciones o técnicas destinadas a extraer datos con el objetivo de detectar patrones y comportamientos de forma automatizada, utilizando para ello una serie de algoritmos matemáticos.

El concepto de data mining viene a complementar el de Big data, donde se recopilan y organizan grandes volúmenes de información, permitiendo realizar un análisis de los mismos para convertir la información en conocimiento.

Para qué sirve y qué beneficios podemos

El data mining se encarga de analizar grandes volúmenes de información con el objetivo de extraer conocimientos que aporten valor a una empresa, como por ejemplo, extraer datos sobre los clientes que más consumen un servicio y a qué hora suelen hacerlo.

Las principales ventajas de la minería de datos para una empresa son:

  • Descubrir información útil a la empresa que era desconocida hasta ese momento.

  • Permite aprovechar oportunidades y tendencias del mercado.

  • Aporta predicciones confiables basadas en el análisis de grandes cantidades de datos.

  • Facilita información para optimizar procesos, ahorrar costes.

  • Proporciona mayor conocimiento de los clientes para poder ofrecerles propuestas personalizadas que se adapten a sus necesidades.

Etapas del data mining

El data mining se divide en etapas que deben seguirse para poder realizar un análisis eficiente de la información.

  • Establecer objetivos. Se deben definir los objetivos que se persiguen al aplicar las técnicas del data mining.

  • Identificar los datos. Fase de recopilación de los datos que se van a analizar.

  • Procesar la información. Se trata de trabajar sobre los datos de la base de datos para filtrarlos, seleccionarlos, enriquecerlos y reducirlos, con el objetivo de extraer conocimiento de los mismos.

  • Modelar. Selección de los algoritmos a utilizar para construir un modelo y evaluar los resultados iniciales.

  • Realizar tests. Se prueba el modelo en distintos conjuntos de datos para revisar y verificar los resultados obtenidos.

  • Verificación y obtención de conocimiento. Se comprueban los datos obtenidos y se extrae la información útil que sirve para implantar estrategias de mejora.

Hemos visto qué es data mining y cómo ayuda a las empresas a la hora de obtener valor y conocimiento de la gran cantidad de información que manejan. La minería de datos se encarga de analizar el big data con el objetivo de realizar predicciones y extraer información concreta que ayude a mejorar los procesos y decisiones de un negocio.