¿Qué es el Data Mining y cómo puede ayudarte a entender tu data?

data miningEl data mining o la minería de datos se ha vuelto imprescindible para las empresas por su importancia en la toma de decisiones. Si no conoces los aspectos básicos del data mining, te contamos cómo esta herramienta puede beneficiar a tu negocio.

¿Qué es la minería de datos?

El data mining hace referencia a la aplicación de herramientas para descifrar información específica. En todo caso, significa conseguir patrones o tendencias a partir de datos estructurados y no estructurados. Por eso también se le conoce como descubrimiento de conocimiento.

 

data miningComo ciencia, la minería de datos tiene casi 30 años. Aunque parezca que es una tecnología más reciente, los avances en materia de velocidad de procesamiento, han hecho de una tarea lenta a un proceso automatizado. Ahora es más accesible. Por lo que muchas empresas la utilizan para métricas demográficas, optimización de precios, promociones, establecer relaciones y mucho más.

 

Esta disciplina se apoya en 3 pilares fundamentales:

  • La inteligencia artificial
  • La estadística
  • El aprendizaje automático (machine learning)

Es un proceso computacional que aplica algoritmos para analizar los datos desde diferentes enfoques. Esto permite segmentar, categorizar, analizar, predecir y contrastar información en función de mejorar tu modelo de negocios.

 

Técnicas de Data Mining

Entre las diferentes ventajas que te ofrece el data mining, tienes la posibilidad de responder preguntas complejas que no podrías con métodos tradicionales. Entre las técnicas que la hacen posible, cuentas con:

  • Predicción. Las formas de minería de datos suelen ser predictivas y están asociadas con probabilidades. A estas posibilidades estadísticas se les llama confianza y establecen condiciones para generar reglas (resultados esperados) y un apoyo correspondiente.
  • Detección automática. Esta técnica hace referencia a la ejecución de modelos para encontrar la información. Requiere hacer uso de un algoritmo sobre un conjunto específico de datos nuevos y se llama “scoring” a la aplicación del proceso.
  • OLAP. Son las siglas para “On-Line Analytical Processing”, que permite complementar el data mining. A diferencia de esta última, te facilita una visualización multidimensional de la información, que también incluye jerarquías.
  • Data Warehousing. El almacenamiento de datos puede ser en cualquier formato, pero debe ser relevante para el problema. Esto requiere que la información sea depurada y preparada para encontrar las soluciones concretas.

 

 

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