Minería de datos: Toma de decisiones con información real

Hoy, empresas de todos los tamaños están enfrentando el mismo reto: tienen más datos que nunca, pero no saben cómo usarlos. Los reportes se acumulan, los dashboards abruman y las hojas de cálculo ya no son suficientes.
¿El resultado? Decisiones lentas, inexactas o basadas en suposiciones.

Este es obstáculo que enfrentan gerentes, analistas, emprendedores y gobiernos en plena era digital y es ahí donde la minería de datos se convierte en una herramienta indispensable, porque permite filtrar el ruido, encontrar patrones ocultos y transformar datos dispersos en decisiones inteligentes.

Importancia de la minería de datos

Los datos, de manera aislada, son sólo valores. Pero cuando se estructuran y analizan, ofrecen información de alto valor para la toma de decisiones.

En ese sentido, cuando se trata del manejo y análisis de bases de datos convencionales, basta con un equipo de analistas para procesarlos. Sin embargo, cuando se trata de grandes volúmenes de datos, es imprescindible apoyarse en tecnologías como el Big Data y técnicas como la minería de datos.

Esta última actúa como un elemento crucial para la estructuración de la información a una velocidad que ningún humano podría alcanzar. Lo que la hace valiosa dentro de la nueva era de la ciencia de datos.

Acompáñanos en esta breve entrega y profundicemos más en esta técnica del ecosistema de data science.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos no es más que un proceso de analítica avanzada que permite detectar patrones, tendencias, correlaciones, y en definitiva, información, en bases de datos. Es un proceso enfocado en la obtención de información empleado en el manejo de bases de datos complejas.

Gracias a su potencial, como herramienta, puede aprovecharse en diversos campos, como el sector empresarial, la medicina, el área financiera, entre otros. Siempre que se trate de proyectos a gran escala, que ameritan el manejo de grandes volúmenes de datos, y requieran una toma de decisiones asertiva, la minería de datos tiene lugar.

Mientras el Big Data, como parte del Data Science, se encarga de la recolección y el manejo de los datos, la minería permite estructurar y extraer la información. Y cuando se apoya en softwares de visualización de datos, se logra mayor agilidad en el proceso.

Como consecuencia, un proceso verdaderamente complejo, se vuelve manejable y accesible para un equipo de científicos de datos. Y a partir de allí, las organizaciones cuentan con la información necesaria para la toma de decisiones, evaluación de estrategias, predecir el curso de los procesos, y demás.

¿Cómo funciona la minería de datos?

Entendiendo cuál es el principal propósito de la minería de datos (extraer información), podemos adentrarnos en su funcionamiento.

Ciertamente, las tecnologías de minería no se pueden emplear de manera aislada. Los científicos de datos deben desarrollar su propio ecosistema con herramientas de Data Science.

Para llevar a cabo un proceso de minería efectivo, se requiere primero de una base de datos apoyada en Big Data. Así mismo, también es necesario el entrenamiento de modelos de Machine Learning, y el uso de softwares para gestionar y visualizar datos.

No obstante, para el cumplimiento de las fases de minería de datos, se pueden emplear depuradores, optimizadores de ML, y catalizadores en la fase de preparación de los datos.

Fases de la minería de datos

Ahora bien, sabiendo cuál es el objetivo de la minería de datos, y con una comprensión más amplia sobre el ecosistema donde se desarrolla, hablemos de las fases de esta minería.

En 1999 se publicó la guía CRISP-DM y, hasta la fecha, figura como la metodología de minería de datos más empleada. Su eficiencia se basa en la estructuración del proceso de minería en 6 etapas o fases.

• Comprensión del negocio
• Comprensión de los datos
• Preparación de los datos
• Modelado de datos
• Evaluación
• Implementación
  
  

En estas seis etapas, los científicos de datos pueden comprender los intereses de la empresa o cliente, adaptar el procesamiento de los datos de acuerdo a los objetivos e implementar eficientemente la minería. Como resultado, aunque siempre se trate de grandes volúmenes de datos, los Data Scientist garantizan efectividad en la gestión, permitiendo

• Filtrar el ruido en los datos
• Entender lo relevante de acuerdo a los objetivos
• Aportar información precisa y de alto valor para la toma de decisiones
• Detectar nuevos elementos que antes pasaban desapercibidos

¿Por qué es importante la minería de datos?

Es un hecho que la tecnología nos permite desarrollar tareas cada vez más complejas, con cierto grado de agilidad. La minería de datos bien puede ser una de estas tareas de gran envergadura.

Al agilizar su complejidad con la tecnología y la metodología correcta, es posible acceder a información de alto valor. Información que permite redirigir el curso de una empresa, evitar el fraude financiero, predecir el estado de salud de un paciente y una variedad de aplicaciones.

La minería de datos nos permite ir más allá en cuanto a razonamiento y procesamiento de datos para la obtención de información. La tecnología se encarga de separar lo útil de lo insignificante y así los analistas pueden concentrar sus esfuerzos en la información verdaderamente importante.

Pero aquí viene la gran oportunidad: el profesional que sepa aplicar minería de datos no solo resolverá problemas técnicos, sino que será parte de las decisiones estratégicas más importantes de su organización.

Hoy más que nunca, el mercado necesita perfiles capaces de interpretar los datos con una mirada crítica, analítica y estratégica.
Desde el marketing hasta la salud, desde la banca hasta la sostenibilidad, la minería de datos es el punto de partida para innovar, anticiparse al futuro y liderar el cambio.

Y no se trata solo de herramientas. Se trata de saber cómo pensar con datos.

¿Y cómo puedes formarte para dominar esta habilidad clave que transforma datos en decisiones?

En Continental Florida University (CFU), sabemos que el conocimiento técnico por sí solo no basta. Por eso, nuestros programas en  Data Science  combinan una formación académica sólida con el uso de herramientas reales y un enfoque estratégico centrado en la toma de decisiones basadas en datos.

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Pero lo más importante es que en CFU no solo te entrenamos como analista de datos, sino como líder del dato: un profesional capaz de entender, interpretar y aplicar la información para transformar realidades.

Hoy, la minería de datos no es opcional. Es el nuevo lenguaje que mueve al mundo, la base sobre la cual se construyen decisiones inteligentes, innovaciones disruptivas y estrategias de crecimiento sostenible.
Y tú puedes aprender a dominarlo.

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