Proceso de minería de datos: el valor de la información en las bases de datos

Hoy en día vivimos en la era de los datos, la información y el conocimiento. Sin duda alguna, la enorme cantidad de información que se genera a diario alrededor del mundo tiene un gran impacto en la sociedad, las empresas y la vida de las personas.

En la actualidad, son tantos los datos que se producen y que las empresas recolectan que procesarlos y encontrar su valor se ha convertido en una tarea titánica, imposible de realizarse con métodos tradicionales, por eso, se cuenta con diversas herramientas científicas y tecnológicas que brindan la posibilidad de recolectar, almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos que, luego, se transformarán en información con un alto potencial para las compañías y sus metas de negocio.

La minería de datos es una de esas herramientas que hoy en día son utilizadas para analizar bases de datos con el fin de obtener información comercial de valor que ayude a las empresas a tomar mejores decisiones que favorezcan el crecimiento y desarrollo de sus productos y servicios de cara a los clientes o usuarios.

Si quieres conocer todo lo relacionado con el proceso de minería de datos, te invitamos a continuar leyendo este artículo. A continuación, podrás profundizar sobre qué es y cómo es el proceso de minería de datos, sus técnicas, ventajas y aplicaciones.

Minería de datos: ¿qué es y cuál es su objetivo?

La minería de datos o Data Mining es una técnica que se apoya en el uso de tecnología para procesar y analizar grandes cantidades o volúmenes de datos. Hace parte de un proceso mayor denominado: descubrimiento del conocimiento o Knowledge Discovery in Databases – KDD, mismo que se desenvuelve dentro del contexto del Big Data.

Su objetivo principal es extraer de las bases de datos información desconocida que sea comprensible, novedosa y potencialmente valiosa y útil para las empresas. En otras palabras, la minería de datos busca transformar datos sin procesar en conocimiento para que las compañías puedan tomar mejores decisiones en la resolución de problemas, identificación de nuevos negocios, mejoramiento del rendimiento de inversiones, optimización de procesos, recursos y prevención de riesgos y consecuencias a futuro.

Proceso de minería de datos: 6 pasos para descubrir el valor de los datos

La minería de datos o Data Mining es un proceso que consta de seis fases basadas en un modelo y metodología estándar conocida como CRISP-DM - Cross Industry Standard Process for Data Mining o Proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos, el cual describe las etapas comunes de un proyecto de minería de datos, las tareas de cada fase, la relación entre ellas y el ciclo de vida del proyecto.

Los seis pasos que componen el proceso de minería de datos son:

1. Comprensión del negocio
2. Comprensión de los datos
3. Preparación de los datos
4. Modelado de datos
5. Evaluación
6. Implementación

Es importante destacar que el proceso de minería de datos es cíclico, dinámico y repetitivo. Las fases tienen relación entre sí, lo que genera una dependencia de los resultados que se produzcan y la necesidad de evaluar y comprobar su impacto en el proceso con el objetivo de mantener la coherencia de este y dar respuesta al planteamiento del problema del proyecto.

A continuación, conoce más sobre cada una de las fases y tareas que se realizan dentro del proceso de minería de datos:

1. Comprensión del negocio: es la fase inicial del proceso, se enfoca en comprender los objetivos del proyecto de minería de datos, el planteamiento del problema a resolver con el proceso y el impacto de las soluciones en la compañía. El desarrollo de esta fase debe velar por que los objetivos y problema definidos se relacionen con las necesidades y requerimientos de la empresa.
2. Comprensión de los datos: esta segunda fase inicia con la implementación de dos aspectos importantes, el primero de ellos es la definición de las fuentes desde donde se van a extraer los datos, y el segundo hace referencia a la recolección de datos, es decir, la recopilación de conjuntos de datos y la descripción de estos.
   En esta etapa también se comienza a evaluar la calidad de los datos desde diversas dimensiones como la exactitud, la totalidad, la oportunidad, la relevancia, el nivel de detalle y la consistencia.
3. Preparación de los datos: en esta etapa del proceso se busca explorar los grandes conjuntos de datos con ayuda de tecnología y/o softwares que permitan limpiar y/o eliminar datos que no respondan con el objetivo del proyecto y conservar los que posean potencial para convertirse en información de valor. Para preparar los datos se deben llevar a cabo las siguientes acciones:

• Limpieza de datos: enfocada en gestionar datos faltantes, errores, valores predeterminados y correcciones requeridas.
• Integración de datos: busca establecer un conjunto de datos final relacionado con el objetivo del proyecto, a partir de la integración de dos conjuntos de datos diferentes.
• Formato de los datos: orientado a adaptar o configurar los tipos de datos para que se puedan trabajar en la tecnología o software de minería que llevará a cabo el modelado de datos.

4. Modelado de datos: esta fase se caracteriza por introducir los datos previamente preparados en un software que, a través de técnicas de minería de datos, podrá analizar y estudiar los resultados con el propósito de hallar patrones, tendencias y correlaciones que respondan a los objetivos del proyecto y de la empresa. El proceso de modelado de datos se puede llevar a cabo a través de diferentes técnicas, entre ellas están:

• Minería de reglas de asociación
• Clasificación
• Agrupación en clústeres
• Árboles de decisiones
• Redes neuronales artificiales

5. Evaluación: en esta fase ya se ha determinado el modelo de datos para el proyecto, es decir los datos se han transformado en información de valor, por lo que se hace necesario e indispensable que se mida y evalúe su pertinencia con respecto a los objetivos y el problema definido en el inicio del proceso y los intereses de la empresa.
   En este punto, el modelo de datos puede responder satisfactoriamente a los objetivos planteados y se da paso a la generación de estrategias y acciones que aporten a la productividad de la compañía. Si, en caso contrario, el modelo de datos no responde al problema inicial o se descubren nuevos datos ocultos, se puede modificar el modelo, ajustar los objetivos o iniciar nuevamente la revisión de los datos, es importante recordar que el proceso de minería de datos es cíclico, dinámico y repetitivo.

6. Implementación: el proceso de implementación se caracteriza por la generación de acciones empresariales basadas en la información de valor que brinda el modelo de datos, las cuales están orientadas hacia la resolución de problemas o el mejoramiento de procesos dentro de las compañías.

Es importante resaltar que la implementación no significa el fin de un proceso de minería de datos, pues se debe realizar constante seguimiento y evaluación al modelo de datos establecido ya que pueden presentarse actualizaciones que permitan crear nuevos modelos o mejorar el inicial.

También puedes aprender más sobre la gestión de bases de datos acá.

Técnicas de minería de datos

Como pudiste ver, dentro del proceso de minería de datos se utilizan diversas técnicas que abordan y se relacionan con diferentes campos de conocimiento como el análisis estadístico, el aprendizaje automático y las matemáticas. A continuación, te contamos un poco más sobre algunas de las técnicas de minería de datos más utilizadas:

• Minería de reglas de asociación: como su nombre lo indica, esta técnica busca asociar dos o más conjuntos de datos diferentes y, aparentemente, no relacionados, con el objetivo de identificar patrones y tendencias.

• Clasificación: esta es conocida como una técnica de alta complejidad dentro de la minería de datos, pues se encarga de entrenar al algoritmo de aprendizaje automático o Machine Learning para ordenar los datos en diferentes clases o categorías.

• Agrupación en clústeres: esta técnica esta orientada en la agrupación y organización de datos a partir de sus correlaciones o similitudes. Es diferente a la técnica de la clasificación porque en la “clusterización” no se realiza etiquetas de clases.

• Árboles de decisiones: se encarga de generar una variada cantidad de soluciones y alternativas para un mismo problema o escenario previamente planteado.

• Redes neuronales artificiales: esta técnica se enfoca en analizar conjuntos de datos e identificar conexiones y correlaciones entre los mismos.

Ventajas del Data Mining o Minería de Datos:

Como hemos mencionado antes, los datos, la información y el conocimiento son elementos fundamentales para las compañías en la actualidad, ya que gracias a la transformación de los datos en información de valor, los negocios logran adquirir conocimiento que permite implementar estrategias que brindan ventajas y beneficios tanto para las empresas como para los clientes.

Entre las ventajas más destacadas del Data Mining o Minería de Datos, se encuentran:

• Su contribución y aporte en la toma de decisiones comerciales a nivel táctico y estratégico.
• Permite establecer acciones de mercadeo específicas para encontrar, atraer y retener clientes y potenciales clientes, a través de ofertas o la creación de productos y servicios dirigidos a nichos segmentados.
• Brinda información de valor que permite mejorar procesos de atención al cliente, lo que repercute en una mejor relación y fidelización del público objetivo.

• Permite identificar nuevas oportunidades de negocio para las empresas basadas en la toma de decisiones informadas.
• Fomenta la mejora continua de procesos y servicios de la empresa, logrando así también generar el ahorro de costos y la optimización de recursos y rendimientos de las inversiones de la compañía.

¿En qué sectores se puede aplicar la minería de datos?

La minería de datos o Data Mining es una herramienta que resulta útil y de gran valor en diferentes sectores, algunos de ellos son:

• Salud: aplicada en la segmentación de pacientes, asociación de síntomas, clasificación de patologías e identificación y asignación de terapias o tratamientos médicos según el tipo de enfermedad.
• Banca y seguros: en este sector se utiliza la minería de datos para resolver problemas de alta complejidad relacionados con fraudes, también aporta en la identificación de la capacidad adquisitiva de clientes, sus perfiles de riesgo, cumplimiento y deserciones.
• Educación: en este campo es aplicada en la calificación de estudiantes, personalización de lecciones e identificación de necesidades de estudiantes y profesores en el contexto pedagógico.
• Comercio y marketing: la minería de datos en este sector aporta en la identificación de patrones de compra, gustos, inclinaciones y puntos de dolor de los clientes.
• Servicio al cliente: la aplicación de la minería de datos en esta área ayuda a establecer cuáles son las quejas y reclamos más frecuentes, también permite pronosticar futuras crisis con el objetivo de prevenir y atender de manera anticipada situaciones de riesgo.

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Como has podido ver, el proceso de minería de datos es un tema amplio que requiere de vastos conocimientos en conceptos de Big Data y Ciencia de Datos. Los profesionales en estos campos son altamente valorados en las empresas y su responsabilidad con las mismas es enorme, pues de su labor dependen procesos en los que las compañías buscan mejorar aspectos internos y externos que abarcan desde áreas comerciales y financieras, hasta campos de acción relacionados con el mercadeo, las ventas y las comunicaciones.

Es por esto que, si dentro de tus intereses académicos está estudiar o ampliar conocimientos en temas relacionados con la minería de datos, es importante que elijas y accedas a un centro de estudios autorizado, capaz de brindarte la mejor educación y formación para que te conviertas en un científico de datos altamente calificado y apetecido en el mercado laboral.

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¿Qué aprenderás?

• Vas a desarrollar el conocimiento y la capacidad para recolección de datos.
• Serás capaz de manejar y preparar datos, separando lo relevante y prioritario de lo secundario y el ruido innecesario.
• Podrás analizar los datos para volverlos información que sirva para la toma oportuna de decisiones.
• Tendrás la capacidad de desarrollar modelos de datos, respetando los principios éticos y la responsabilidad profesional.

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