Data Mining (minería de datos): qué es, ejemplos y su impacto en la era digital

Cada clic, compra o interacción en redes genera información, lo que se traduce en millones de datos que, bien analizados, pueden revelar patrones ocultos, predecir comportamientos y permitir tomar decisiones empresariales. Esa es la esencia del data Mining, una de las competencias más demandadas en la actualidad. Te contamos qué es la minería de datos, cómo funciona y en qué sectores se puede aplicar.

¿Qué es la minería de datos (Data Mining)?

Data Mining o minería de datos es el término que se refiere a examinar un gran volumen de datos de información, para de ellos poder extraer relaciones y patrones ocultos. Es decir, la minería de datos analiza los datos para transformarlos, saca lo importante y lo convierte en conocimiento para tomar decisiones. Para lograrlo se basa en una combinación entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y estadística, lo que le permite identificar tendencias para anticiparse a comportamientos o resultados que puedan suceder en el futuro.
En la actualidad, se produce una gran cantidad de información, lo que no quiere decir, que esto se traduzca en un mayor conocimiento. Es decir, los datos están ahí, pero sin una correcta interpretación en la que se filtre el ruido y se extraiga lo que verdaderamente importa, esta se vuelve estéril y sin sentido. Por este motivo, cada vez más sectores utilizan estas técnicas ya que permite dar solución a situaciones de distinta índole. Es decir, es posible detectar fraudes, crear estrategias adecuadas de fidelización, adelantarse a la demanda de un producto o a las necesidades de mantenimiento que puedan requerirse.

Cómo funciona

Lo primero es definir cuál es el objetivo, es decir, qué se quiere descubrir para poder recoger los datos pertinentes. Estos pueden proceder de distintas fuentes y deben prepararse para analizarse. Una vez obtenidos los datos es necesario limpiarlos y transformarlos. Durante esta fase se eliminan los duplicados, se corrigen errores, se gestionan los valores nulos y se unifican los formatos para garantizar la calidad de los datos.
Una vez que los datos están preparados para poder procesarse se aplican modelos estadísticos y de aprendizaje automático que permiten encontrar patrones mediante un modelado descriptivo en el que se busca entender qué ha sucedido y cómo segmentar según los comportamientos. Por otro lado, se puede optar por un modelado predictivo para anticiparse a lo que ocurrirá atendiendo a los datos proporcionados.
Por último se produce la fase de evaluación en la que se comprueba la precisión, fiabilidad y capacidad de generalización del modelo para saber si cumple con las expectativas. Si la evaluación es positiva y el rendimiento es el adecuado, ya está listo para implementarse dentro de los sistemas del negocio.
Para llevar a cabo todas estas fases, las empresas suelen seguir metodologías como CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Este modelo divide el trabajo en seis etapas: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación, modelado, evaluación e implementación.

Mejora las competencias clave

para destacar como especialista en Data Science

Máster Data Science

Técnicas y algoritmos fundamentales en data Mining

Para aplicar el Data Mining se utilizan una serie de técnicas y algoritmos propios que permiten obtener la información que se está buscando:

• – La clasificación consiste en asignar una categoría pre-definida a cada registro. Los algoritmos más comunes son los árboles de decisión, el Naive Bayes o las redes neuronales. Se utiliza sobre todo en marketing, ya que ayuda a predecir conversiones o segmentar audiencias según su comportamiento.
• – La regresión se utiliza para estimar un valor numérico en función de variables conocidas y se utiliza, por ejemplo, en finanzas, economía y retail, para anticipar tendencias.
• – El clustering agrupa elementos similares sin necesidad de categorías predefinidas. Gracias a él, una empresa puede descubrir nuevos segmentos de clientes o patrones de consumo no detectados.
• – Las reglas de asociación permiten analizar qué elementos tienden a aparecer juntos y son la base de los sistemas de recomendación, resultando clave para diseñar estrategias de venta cruzada y aumentar el valor medio de la compra.
• – Por último, la detección de anomalías se enfoca en identificar comportamientos que se desvían de lo habitual. Se aplica en ciberseguridad, control de calidad o detección de fraude.

Aplicaciones del data Mining

Como ya hemos ido adelantado la minería de datos puede aplicarse en distintos sectores y en cada uno de ellos puede ofrecer distintas ventajas. Para que tengas más claro cómo ayudarte, te damos unas directrices de qué puede hacer según el sector.
En marketing y ventas permite la personalización y segmentación de clientes. Es decir, las empresas pueden conocer mejor a sus clientes y diseñar estrategias personalizadas. Los modelos de clasificación permiten predecir el comportamiento de compra, los de clustering identifican grupos con intereses comunes y las reglas de asociación para saber qué productos suelen comprarse juntos. Esto se traduce en campañas más efectivas y experiencias más relevantes para el consumidor.
En retail y e-commerce mejoran la optimización de inventario y las recomendaciones de productos. Ayuda a anticipar la demanda, ajustar el inventario y crear recomendaciones personalizadas.
En ciberseguridad son esenciales para la identificación de amenazas y patrones maliciosos. Al analizar un gran volumen de registros, accesos o correos electrónicos, los algoritmos pueden detectar patrones sospechosos o actividades anómalas antes de que se produzca un ataque.