¿Qué es la minería de datos o data mining?

De tal manera, la minería de datos extrae automáticamente las relaciones, entidades y las pone a disposición de objetivos de nivel superior. Para ello, los patrones identificados pueden facilitar la toma de decisiones sobre temas específicos, por lo que a continuación, veremos algunas de las funciones de la minería de datos.

Funciones de la minería de datos o data mining

Cada uno de los métodos utilizados para la minería de datos tiene objetivos definidos como veremos en la siguiente lista.

• Clasificación: otorga categorías específicas a datos individuales.
• Segmentación: en la segmentación, los objetos con características comunes se agrupan para que estén ordenados de la manera más homologada posible.
• Pronóstico: con esta función nos referimos a la predicción de características previamente desconocidas sobre la base de otras o conocimientos previamente adquiridos.
• Análisis de dependencia: se puede emplear para encontrar relaciones entre las características individuales de un objeto o entre diferentes objetos.
• Análisis de desviación: es la responsable de identificar objetos que no se ajustan a las reglas de dependencia de otros objetos. Esto permite encontrar las causas de las desviaciones.

Pues bien, ahora que hemos revisado rápidamente en qué consiste la minería de datos y algunas de sus funciones, podemos analizar que tiene similitudes con otro sistema. Con ello nos referimos a Big Data, sin embargo, en el siguiente apartado te explicamos las diferencias entre uno y otro.

Minería de datos vs. Big Data

Como lo mencionamos previamente, la minería de datos y Big Data, tienen ciertas similitudes. En su definición, Big Data analiza, rastrea y procesa cantidades excesivas de información, los cuales no podrían ser procesados de una forma eficiente, ni tampoco con la velocidad o tiempos razonables utilizando métodos o herramientas convencionales.

En cambio, aunque en la minería de datos o data mining, se usan importantes cantidades de información, no se limita a un amplio volumen de ésta. Es decir; describe el proceso real de análisis de datos con relación a conexiones y hallazgos relevantes, donde se pueden emplear pequeñas cantidades de información para ser revisada a profundidad.

Si bien Big Data entrega grandes cantidades de información y brinda la plataforma técnica adecuada para un procesamiento eficiente, la minería de datos se ocupa del proceso real para obtener información de los datos disponibles. De tal manera, la minería de datos se basa en algoritmos, estadísticas y procesos de Inteligencia Artificial para este fin.

Tanto la minería de datos, como el Big Data, pueden ofrecer resultados mejores y con mayor relevancia cuando se tratan y verifican altos volúmenes de información. Los avances cruciales de ambos campos, así como en el software y hardware para el manejo de data, hacen posible que ambas sean una alternativa eficiente para las empresas.

Como vimos, son términos similares y complementarios; una vez dicho esto, pasemos a ver algunos ejemplos de aplicación para la minería de datos.

Ejemplos de aplicación de minería de datos

A pesar de ser un término relativamente moderno, la minería de datos ya se utiliza en muchas áreas desde hace algún tiempo y ofrece un enorme potencial de aplicación para el futuro. Se pueden encontrar aplicaciones, por ejemplo, en marketing, en finanzas y seguros, en comercio en línea, en medicina y, por supuesto, en las industrias.

Minería de datos en la industria

Dentro del campo, abarca todos los aspectos en la industria. Complementario de algunos KPI y sistemas, la minería de datos puede brindar de manera óptima el análisis en cada una de las etapas de producción, cuyos resultados incluso pueden llegar hasta los clientes finales mediante la aplicación de CRM y nos permite analizar el comportamiento de compra de los clientes.

Aunado a lo anterior, con un análisis de data mining incluso podemos realizar una selección precisa de las materias primas e incluso evitar riesgos.

Etapas del proceso en la minería de datos

El proceso de minería de datos generalmente se basa en el llamado Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), que fue desarrollado como parte de un proyecto financiado por la Unión Europea por empresas reconocidas en el sector industrial.

El objetivo de éste, era crear un modelo de proceso estandarizado para la extracción de datos con el fin de buscar y analizar cualquier base utilizando un enfoque profundo. Así, el modelo del proceso define seis etapas, algunas de las cuales debemos llevar a cabo en repetidas ocasiones.

Primera etapa: comprensión de la industria

En la primera fase, debemos definir los objetivos y las necesidades del negocio. En resumen, determina qué es lo que haremos y de qué forma lo conseguiremos.

Segunda etapa: comprensión de datos (comprensión y selección de datos relevantes)

Una vez que se han aclarado los objetivos y el procedimiento, debemos llevar a cabo el análisis de los datos existentes. También es preciso hacer una evaluación de la calidad de los datos para conocer si nuestros recursos y, por ende, la calidad, son suficientes para alcanzar nuestras metas. Si este no es el caso, es necesario revisar nuevamente las metas y replantearnos las necesidades.

Tercera etapa: preparación de datos

Tan pronto como las metas y los objetivos estén disponibles, los datos pueden prepararse para la evaluación. Al ser un periodo de planeación, la preparación de datos suele llevar más tiempo.

Cuarta etapa: modelado (selección y aplicación de métodos)

Con base en los datos preparados, se pueden crear uno o más modelos de datos, seleccionando y aplicando uno o más métodos de minería de datos. Al “modelar”, por lo regular, encontramos que la preparación de datos la debemos adaptar para aplicar los métodos seleccionados.

Quinta etapa: evaluación (valoración e interpretación de los hechos)

Después del modelado, las estructuras de datos generadas se evalúan con respecto al logro de los objetivos seleccionados. Para ello, seleccionamos el modelo más adecuado o, si los resultados no son satisfactorios, debemos optar por volver a la primera etapa a fin de comprobar los objetivos y los requisitos.

Sexta etapa: despliegue (disposición de los resultados)

Al final del proceso, el conocimiento adquirido se procesa y se pone a disposición en un formato adecuado. De tal manera, hicimos un recorrido por el proceso y las etapas de la minería de datos, ahora veamos concretamente las ventajas de su uso para los sectores industriales y empresariales.

¿Cuáles son las ventajas de la minería de datos?

Como lo vimos antes, la minería de datos ayuda a las empresas y a las industrias en general a analizar cantidades extremadamente grandes de datos, identificar patrones interesantes y tomar las decisiones correctas.

Las ventajas de la minería de datos son:

Toma de decisiones

La evaluación de los datos, así como las relaciones y los conocimientos adquiridos, se pueden utilizar para descubrir tendencias, predecir desarrollos futuros y, por lo tanto, ayudar a directivos o gerentes a tomar decisiones.

Aumento de la eficiencia

El análisis eficiente de grandes cantidades de datos, así como la extracción de información, se pueden usar para obtener una ventaja competitiva. Reconocer errores y problemas en los procesos conduce a una minimización de los costos.

Mejora de los procesos de tu industria

Con la ayuda de la minería de datos, se pueden confirmar o refutar las suposiciones sobre los problemas en los procesos comerciales y se pueden descubrir las debilidades durante la fabricación. Con el tiempo se ha desarrollado la minería de procesos, que persigue específicamente el análisis y optimización de los procesos durante toda la producción.

Expertos en minería de datos altamente cualificados

Las herramientas poderosas son una cosa, la aplicación adecuada es otra. Para obtener resultados valiosos y correctos con la minería de datos, es fundamental que el software correspondiente sea operado por especialistas. Estos requieren una comprensión de los datos de origen para poder prepararlos y editarlos correctamente. También para ello, requerimos la capacidad de evaluar si los patrones, las conexiones y los resultados proporcionados por el software son generalmente correctos y relevantes.

Desventajas de la minería de datos

Así como existen virtudes de la minería de datos, también puede haber ciertas desventajas si no se cumplen con ciertas condiciones como veremos ahora.

Mala calidad de los datos

Como con todos los métodos de evaluación, la calidad de los datos es un requisito previo y necesario para un buen resultado. Cada error y cada conjunto de datos incompleto conduce inevitablemente a un deterioro en el resultado e incluso corremos el riesgo de dar resultados incorrectos. Si no depuramos los datos, es muy probable un alto índice de tomar decisiones equivocadas.

Privacidad y seguridad

La recopilación de grandes cantidades de datos implica inevitablemente la necesidad de ciberseguridad para evitar riesgos asociados. Puede haber una gran cantidad de datos relacionados con el usuario en las bases que no deben ser usados ni asociados. Por otro lado, también surgen oportunidades en el sentido de que los riesgos y violaciones de seguridad pueden identificarse y subsiguientemente remediarse.

Finalmente, para la industria, la minería de datos puede significar una mejora significativa a nivel operativo. Los datos recopilados, que aumentan de año en año, se pueden evaluar y utilizar para adquirir conocimientos sobre Business Intelligence. Cabe mencionar que la minería de datos se encuentra en software empleado por industrias y empresas alrededor del mundo, aunque muchas veces sin la conciencia del potencial de mejora asociado con esta disciplina.

Así, esta tendencia seguirá en aumento, especialmente en lo relacionado con el análisis de procesos de negocio. Con la minería de datos, el sector industrial tiene la oportunidad de optimizar masivamente los procesos de negocio y así reducir costos derivados de los errores.

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