Para encontrar el rumbo y evitar naufragar en el actual océano de datos e información, técnicas como el data mining constituyen útiles brújulas para las empresas. En 2019, el volumen mundial de datos era de 41 zettabytes. En 2024 se estima que sean 147. El mundo ha triplicado de largo sus datos en apenas cuatro años. El mar ya era grande, pero ahora es un océano cuyas oleadas de datos e información son mayores cada mes. En este artículo conoceremos más en profundidad qué es el data mining y en qué consiste este proceso de minería y de análisis de datos.
¿Qué es el data mining?
El data mining es un proceso de la estadística computacional, realizado de manera automática o semiautomática, que analiza ingentes volúmenes de datos dispersos para darles sentido y convertirlos en conocimiento.
La minería de datos resulta de gran utilidad para la toma de decisiones de las empresas, al detectar patrones de conducta en sus clientes, actuales o potenciales, y así predecir su comportamiento. Su objetivo es tanto generar nuevas oportunidades de mercado como mantener las fortalezas actuales.
Tipos de data mining
El proceso de data mining implica el uso de diversas herramientas y métodos para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas dentro de los datos. A continuación, exploraremos los diferentes tipos de data mining que se utilizan en la actualidad para abordar una amplia variedad de problemas y aplicaciones en diversos campos.
- Reglas de asociación
Implica buscar variables vinculadas en función de atributos o eventos específicos, que observamos conectados entre sí.
- Redes neuronales
Tienen diferentes capas que trabajan juntas para producir resultados de análisis de un almacén de datos con gran precisión. Son los modelos que utiliza la IA.
- Árboles de decisión
Busca establecer relaciones entre los datos disponibles mediante reglas si/entonces. Con este enfoque, puede aprender cómo las entradas de datos condicionan y en muchas ocasionas determinan las salidas.
- K vecino más cercano (KNN)
En este caso, utilizamos un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que asigna un nuevo punto de datos a la clase o valor de sus vecinos más cercanos en un conjunto de datos determinado. KNN no hace ninguna suposición previa sobre la distribución subyacente de los datos.
- Algoritmos de clasificación
Es el proceso de dividir grandes volúmenes de datos en categorías objetivo. Ese marco para los datos puede ser, por ejemplo, bases de datos relacionales, bases de datos orientadas a objetos…
- Algoritmos de regresión
Una de las técnicas de minado más populares, bien múltiple estándar, paso a paso o jerárquica. Utiliza la relación lineal entre variables y esto ayuda a predecir el valor futuro de esas variables. La complejidad aumenta a medida que agregas más variables.
- Algoritmos de clustering (agrupamiento)
Esta técnica, similar a la de asociación, consiste en agrupar datos en función de las similitudes. Ayuda a conocer más la estructura interna de los datos y detectar patrones y datos fuera de norma.
- Análisis de componentes principales (PCA)
Recurriendo al uso de álgebra lineal, esta técnica resulta muy útil para reducir la dimensión de la base de datos con la que estamos trabajando, ayudando por ejemplo a seleccionar un menor número de predictores para pronosticar una variable objetivo.
- Algoritmos de detección de anomalías
Esta técnica de minería se centra en la detección de valores atípicos en un conjunto de datos para comprender las causas específicas o derivar predicciones más precisas.
- Minería de texto
Mediante este proceso, transformamos un texto no estructurado en un formato estructurado que identifica patrones significativos y nueva información.
- Análisis de secuencias
Buscamos encontrar patrones estadísticamente relevantes en colecciones de datos que están representados de forma secuencial y en el que sí es importante el orden que ocupan los elementos.
- Algoritmos de reducción de dimensionalidad
Emparentada con el análisis de componentes principales, esta técnica también ayuda a convertir un conjunto de datos de dimensiones elevadas en un conjunto de datos de dimensiones menores, asegurando que la información esencial es similar en ambos casos.
Aplicaciones de la minería de datos
La utilidad y potencial de la minería de datos aplica a compañías de muy diferentes sectores. Desde las finanzas y los seguros a la educación y la salud, pasando por el comercio electrónico, el transporte o las telecomunicaciones. Es por eso que existen diferentes aplicaciones que pasamos a analizar a continuación.
- Educación
Proporcionar información para apoyar a los educadores, ayudarles a programar y diseñar contenidos, hacer recomendaciones para estudiantes o predecir su desempeño.
- Marketing
Ayuda a mejorar la segmentación del mercado para la creación de campañas personalizadas de fidelización o captación. También detectar intereses del usuario o posible alerta de baja.
- Salud
Al contar y lograr relacionar muchos más datos de cada paciente, se pueden elaborar diagnósticos más precisos y tratamientos más efectivos. También posibilita una gestión más eficaz, eficiente y económica de los recursos sanitarios.
- Seguros y finanzas
La minería de datos ayuda en la gestión de riesgos y en el incremento de la ciberseguridad tanto propia del banco o entidad financiera/aseguradora como del cliente, así como una mayor personalización de cara al cliente, inversor o asegurado.
- Telecomunicaciones
Ayuda a mejorar el servicio de atención al cliente porque permite analizar los patrones de uso del ancho de banda o del móvil y así proporcionar recomendaciones de servicio u ofertas personalizadas.
- Retail y ecommerce
Analizando los grandes volúmenes de datos que generan los clientes de este sector, se pueden armar eficaces campañas de marketing, previsiones de ventas y de stock.
- Manufactura
Permite un análisis muy actualizado de la eficacia general de los equipos, de su desgaste, de los niveles de servicio, la calidad actual del producto y la eficiencia de la cadena de suministro.
- Transporte y logística
Este proceso de minería ayuda a los planificadores de transporte público y logística a optimizar su capacidad, frecuencia y asignación de recursos para satisfacer la demanda con la mayor eficacia de recursos posible, por ejemplo, en etapas como la consolidación de la carga.
- Seguridad informática
En uno de los sectores más demandados laboralmente en la actualidad, esta técnica de análisis de datos se antoja de imprescindible manejo ante los cada vez más temidos ciberataques por parte de actores públicos o privados.
- Recursos humanos
Analizar los datos disponibles de nuestros empleados ayuda en ámbitos que van de lo macro a lo micro. Desde la retención y fomento global del talento, el análisis de costes, rendimiento y retribuciones… hasta la optimización ergonómica y ambiental de los puestos de trabajo.
- Gobierno
Profundizar en esta técnica que sirve para identificar patrones puede contribuir a dar un salto en la gestión pública en múltiples frentes, como la planificación urbana, la eficacia en el uso de los recursos o la detección temprana de la corrupción.
- Deportes
La figura del analista de datos no para de crecer en la alta competición de cara a una planificación superior que optimice entrenamientos, pautas de alimentación y ayuden a la consecución de objetivos individuales o en equipo.
15 ventajas del data mining para las empresas
El data mining se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan mantenerse competitivas en el mercado actual. Destacaremos 15 ventajas clave que el data mining ofrece a las empresas, desde la mejora en la toma de decisiones hasta el aumento de la eficiencia operativa y la identificación de nuevas oportunidades de negocio.
- Mejora en la toma de decisiones
- Identificación de patrones y tendencias
- Optimización de procesos operativos
- Segmentación de clientes
- Reducción de costes
- Aumento de ingresos
- Mejor gestión de riesgos
- Innovación de productos y servicios
- Mejora en la retención de clientes
- Mejora en la toma de decisiones
- Identificación de patrones y tendencias
- Optimización de procesos operativos
- Predicción de demandas
- Identificación de nuevas oportunidades de negocio
- Mejora en la satisfacción del cliente
Como vemos, el data mining vive un momento de esplendor creciente que puede recibir un fuerte impulso con la llegada de las diferentes ramas de la Inteligencia Artificial.
Su importancia en el futuro empresarial es cada vez más estratégica para competir con velocidad y saber adaptarse con eficacia a los cada vez más rápidos cambios de los mercados y diferentes consumidores y usuarios. Utilizando un tipo u otro de técnica de minería de datos, con sectores en los que es especialmente crítico, pero casi ninguno escapa a la recomendación de impulsarlo como compañía.
