La mejor propuesta de la Minería de Datos es brindar a la empresa la oportunidad de crear estrategias que le permitan encontrar nuevos clientes o aquellos habituales fidelizarlos. Sin embargo, este genera grandes cantidades de información, en donde se torna incluso organizarla efectivamente.
Debido a ello es imprescindible encontrar los algoritmos precisos para hacer uso efectivo de dicha información. Es así como resulta imprescindible sacar el mejor partido incorporando el uso de la minería de datos. Este término posee una relación bastante estrecha con el Big Data, sin embargo no son exactamente lo mismo.
¿Qué es la minería de Datos?
La minería de datos es lo que se conoce también como Data Mining. Se trata de un proceso en el cual se detecta información, la cual puede llegar a procesar grandes cantidades de datos. Mediante el uso de varias técnicas se extraen cierta cantidad de datos que son valiosos, los cuales se analizan para obtener una información estructurada.
Esta misma información tiende a ordenarse y examinarse con el objeto de determinar ciertos patrones de Big data. El surgimiento de este método radica en las necesidades de herramientas que permitan potenciar las gestiones de volúmenes de datos. Debido a que muchas de las aplicaciones con el paso del tiempo han quedado obsoletas.
Diferencias entre minería de datos y Big Data
Las diferencias entre la Minería de Datos y Big Data se presenta de manera muy clara, a pesar de la relación existente entre ambos términos. A pesar de que ambos métodos manejan grandes cantidades y volúmenes de datos poseen un fin distinto.
La minería de datos es capaz de analizar volúmenes de datos, realiza el proceso de esquematizar y concentrar patrones de comportamientos entre los datos. A su vez el Big data también analiza grandes cantidades de datos, solo que estos terminan superando las capacidades usuales. Solo que el análisis, esquematización y organización se lleva a cabo en menor tiempo. Todo ello con con el fin de entregar toda la información en un tiempo bien reducido.
En palabras sencillas, la Minería de datos son las técnicas que se aplican para el análisis de datos y el Big Data logra aportar a tecnología que captura y gestiona en un tiempo razonable para emitir información valiosa.
Objetivos de la Minería de Datos
Podría considerarse que la Minería de datos es una herramienta implementada recientemente, en realidad, data de hace unas cuantas décadas solo que su consolidación arranco en la década de los ochenta. Su surgimiento se debió a la necesidad de analizar una gran cantidad de datos comprendiendo su valor, sobre todo cuando se necesitaba información adicional sobre el comportamiento de los clientes y sus propias necesidades.
El objetivo principal de la minería de datos como herramienta es que al aplicar diferentes técnicas y tecnologías, encontrar patrones que fuesen repetitivos y que logren explicar la conducta de los datos a través del tiempo. Se emplean disciplinas como la estadística y la matemática empleadas dentro de la inteligencia Artificial.
La labor del Minero de Datos
El profesional que se dedica a la Minería de datos es conocido como mineros o explotadores de datos, los cuales se dedican al descubrimiento de patrones en grandes cantidades o volúmenes de datos. Su principal tarea es la de encontrar dentro de estas cantidades información que sea valiosa dentro de la empresa.
Sin embargo, es necesario que elegir el mejor algoritmo para el análisis de los datos es un reto, debido a la enorme cantidad de patrones que son diferentes y de los diversos problemas que pudiesen llegar a surgir, aquellos relacionados con la categorización, fraccionamiento o análisis de secuencias.
¿Qué labores específicas realizan los mineros de datos?
Dentro de la Minería de datos, dichos profesionales deben ejecutar cuatro pasos que son fundamentales:
- Establecer los objetivos, en donde el mismo cliente establece cuáles son los objetivos con el soporte de la minería de datos.
- El Proceso aplicado a los datos, por medio de la selección, limpieza, adquisición, contracción y evolución de la base de datos.
- Determinar el modelo, realizando el análisis estadístico de todos los datos y luego procediendo a una visión gráfica de estos.
- Análisis de los resultados, verificando si estos resultados encuentran una coherencia.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la minería de datos?
El aporte de la Minería de Datos dentro de las organizaciones es esencial para optimizar el trabajo de la empresa, así como, la gestión y el tiempo. Logrando al mismo tiempo la atracción y la fidelidad de los consumidores, lo que evidentemente permitirá que sus ventas aumenten.
Sumado a ello algunas de las ventajas más notables son:
- Es capaz de descubrir información que no es sencilla de obtener, al hacer uso de los algoritmos es capaz de realizar una infinidad de combinaciones distintas.
- Realiza análisis de bases de datos basándose en grandes cantidades de datos.
- Los resultados obtenidos de los análisis son sencillos de descifrar por lo que no resulta imprescindible contar con una especialización en informática.
- Es posible hallar, conquistar y fidelizar clientes.
- La satisfacción y a la atención la cliente mejora gracias a la información obtenida.
- Permite que las empresas tengan la posibilidad de dar a los clientes los productos que realmente requieren.
- Antes de integrar y hacer uso de los modelos, procura comprobar mediante estadísticas que las predicciones sean válidas.
- Es capaz de reducir los costes y aperturas nuevas situaciones de negocios.
Entre algunas de las desventajas más notorias que presenta la minería de datos, se encuentra la dificultad que existe al momento de hacer uso de las técnicas aplicadas. Las cuales se encuentran basadas en los tipos de datos y los que sean recopilados. Así que en determinados momentos es posible que lleve más del tiempo requerido para la recopilación de estos, lo que puede llegar a perjudicar el presupuesto. Si deseas adicionar conocimientos en el área puedes integrarte a una Maestría en Big Data Analytics y posicionarte como un profesional especializado en diversas áreas del Big Data.
