Los datos ahora son más valiosos que el petróleo. Y al igual que el petróleo, el oro, el mineral y otros recursos naturales, hay un valor oculto en los datos que debe extraerse. Este proceso se conoce como minería de datos. En este post explicaremos en qué consiste la minería de datos, cómo se usa y cómo funciona y los principales ejemplos.
Indice
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos se conoce comúnmente como descubrimiento de conocimiento dentro de las bases de datos. Se trata de examinar conjuntos de datos masivos para descubrir patrones, tendencias y otras verdades sobre los datos que inicialmente no son visibles mediante el aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos.
Si bien este término es relativamente nuevo (acuñado por primera vez en la década de 1990), se está volviendo más común a medida que las organizaciones de todas las industrias lo utilizan para obtener más información sobre cómo pueden mejorar sus negocios.
Introducción a la minería de datos
Se necesita mucho para comprender un tema complejo como la minería de datos, y aún más en cómo cada industria puede usarlo para aumentar los ingresos, reducir los costes, mejorar las relaciones con los clientes y mucho más.
Los resultados de la minería de datos se analizan, prueban y aplican para llegar a una solución en forma de análisis de datos. En resumen, la minería de datos es similar a encontrar una aguja en un pajar. La minería de datos se realiza mediante un software de aprendizaje automático que descubre algoritmos y estadísticas. Estos métodos ayudan a reducir el «ruido» en las bases de datos para extraer información útil.
La base general que compone la minería de datos son tres disciplinas científicas. Primero, está la estadística, que es el estudio de las relaciones de datos numéricos. Luego está la inteligencia artificial, la inteligencia similar a la humana que muestran el software y algunas máquinas. Por último, la minería de datos también utiliza el aprendizaje automático, que son los algoritmos que se utilizan para aprender de los datos y realizar predicciones precisas.
Lo mejor para tu empresa es verificar los tipos de software de aprendizaje automático en el mercado que puedes utilizar para mejorar la eficiencia y efectividad de los procesos, acelerar el análisis e integrar inteligencia artificial dentro de la aplicación.
El hecho de que la minería de datos permita obtener información más útil, no necesariamente coincide con más conocimiento. Para asegurarse de aprovechar al máximo esta nueva información, la minería de datos debe:
- Ser capaz de examinar y organizar todo el ruido caótico y repetitivo que pueden contener tus datos
- Ser capaz de distinguir entre lo que es relevante y luego tomar los pasos para usar esos datos para evaluar los resultados probables.
- Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informada.
¿Cómo funciona la minería de datos?
El proceso de minería de datos consiste en explorar y analizar grandes sumas de información con la intención de descubrir patrones y tendencias significativas. Hacerlo se divide esencialmente en un proceso de cinco pasos.
- Una organización recopilará datos y los cargará en un almacén de datos.
- Estos datos se almacenarán y gestionarán en servidores internos o en la nube. Las herramientas de visualización de datos utilizan este paso para explorar las propiedades de los datos y asegurarse de que ayudarán a lograr los objetivos de la empresa.
- Reúne a los analistas comerciales, los equipos de gestión y los profesionales de tecnología de la información de tu organización para acceder a los datos y determinar las formas en que les gustaría organizarlos.
- Las herramientas de software de aplicación clasificarán los datos en función de los resultados y utilizarán modelos de datos y modelos matemáticos para encontrar patrones en los datos.
- Los datos se presentarán en un formato legible y que se pueda compartir, como un gráfico o una tabla, creados utilizando una plataforma de inteligencia empresarial y compartidos en las operaciones comerciales diarias como una única fuente de verdad.
Pasar por este proceso no ayuda a nadie si los datos que recopila no se modifican. La plataforma de inteligencia empresarial (BI) adecuada desglosa los datos a un nivel granular, lo que permite al equipo profundizar en los datos para crear pronósticos, estrategias y conocimientos prácticos.
Si tu empresa aún no utiliza plataformas de inteligencia empresarial, no hay mejor momento que el presente. ¿No estás seguro de qué plataforma es la adecuada para tu empresa y tus necesidades? Consulta los comentarios de usuarios reales de quienes usan este software todos los días.
¿Por qué es importante la minería de datos?
La minería de datos explora los datos históricos de una empresa durante el proceso de análisis de datos para observar el rendimiento pasado o las previsiones futuras. Esto conduce a una toma de decisiones más rápida y eficiente.
Por ejemplo, a través de la minería de datos, una empresa puede ver qué clientes están comprando productos específicos en determinadas épocas del año. Esta información se puede utilizar para segmentar a esos clientes. La segmentación de clientes es importante para orientar las campañas de marketing y ventas, que pueden generar mayores ganancias, pero también apuntan hacia una tendencia potencial o dos.
Además de la toma de decisiones automatizada, la minería de datos también es una herramienta importante porque puede predecir y pronosticar con precisión las tendencias de tu negocio en función de la información histórica y las condiciones actuales. También tiene la capacidad de permitir un uso y asignación de recursos más eficientes para que las empresas puedan planificar y tomar decisiones automatizadas para maximizar la reducción de costes.
Todo, desde la inteligencia empresarial hasta las herramientas de análisis de big data, utiliza alguna forma de minería de datos. Es solo cuestión de tiempo hasta que las empresas tengan aún más casos de uso para la minería de datos y la información que puede proporcionar.
¿Cómo se utiliza?
Los profesionales de negocios de diversas industrias utilizan la minería de datos para convertir los datos sin procesar en información útil. Esto se hace usando software para observar patrones y secuencias en grandes lotes de datos.
Por ejemplo, siempre que tengas una recopilación de datos, un almacenamiento y un procesamiento informático eficaces, tu empresa puede utilizar la minería de datos para desarrollar estrategias de marketing eficaces, reducir los costes e incluso aumentar las ventas, entre otras cosas.
Estos programas trabajan para analizar la relación y los patrones en los datos recopilados en función de lo que solicita el usuario. Supongamos que eres propietario de una peluquería y estás interesado en utilizar la minería de datos para decidir cuándo se deben ofrecer ciertos descuentos. Los programas de minería de datos analizarían la información que recopilaron según la fecha de visita de los clientes y los servicios que solicitan. Es posible que descubras que haces más cortes de cabello en la primavera y más servicios de coloración del cabello en el otoño, lo que te ayudará a programar las ofertas adecuadas durante el año.
El almacenamiento es otro elemento de cómo se utiliza la minería de datos. El almacenamiento es cuando las empresas consolidan sus datos en una base de datos o programa. Las organizaciones pueden optar por utilizar un almacén de datos para segmentar sus datos en función de qué usuarios específicos analizarán y utilizarán los datos en el futuro. Por ejemplo, es posible que desees segmentar algunos datos específicamente para tu equipo de ventas y otros para tu equipo de marketing.
Ejemplos de minería de datos
Las empresas de una variedad de industrias están recurriendo a la minería de datos para obtener información de formas que antes eran imposibles. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo la minería de datos está mejorando los negocios.
Marketing
Las empresas de la industria del marketing utilizan la minería de datos para analizar grandes sumas de datos para mejorar la segmentación del marketing. Por ejemplo, al observar parámetros como la edad del cliente, el sexo, la ubicación u otra información demográfica, la minería de datos permite adivinar el comportamiento de los clientes como una correlación directa de estos parámetros.
También es posible utilizar la minería de datos en marketing para predecir cuáles de tus usuarios se darán de baja de tus campañas o servicios de correo electrónico, qué les interesa en función de las búsquedas de tu sitio y qué debes incluir su lista de correo para lograr una mayor tasa de respuesta.
Comercio minorista
Piensa en cómo Amazon te muestra una selección de productos en función de lo que has buscado o comprado en el pasado. Esta es la minería de datos en el trabajo. O piensa en un equipo de producto que está a punto de presentar una idea para un nuevo par de zapatillas para correr. Pueden decir que los zapatos para correr para hombres se venden mejor con empaques negros que con empaques azules. Para probar esto, utilizan una herramienta de minería de datos para mostrar el respaldo histórico de su teoría.
También vemos que la minería de datos se utiliza en los supermercados. Gracias a los patrones de compra conjunta, los supermercados pueden identificar asociaciones de productos para obtener información sobre cómo colocar ciertos artículos en los pasillos y en los estantes (a la altura de los ojos o en el estante superior, por ejemplo). También pueden usar la minería de datos para comprender qué ofertas son más valoradas por sus clientes para aumentar las ventas al momento de pagar.
Banca
Los bancos aplican técnicas de minería de datos a las calificaciones crediticias y los sistemas inteligentes antifraude como una forma de analizar las transacciones, los patrones de compra y los datos financieros de sus clientes. También pueden usarlo para aprender más sobre las preferencias o hábitos en línea de sus clientes con el fin de optimizar el retorno de las campañas de marketing y estudiar las obligaciones de cumplimiento.
Un ejemplo de esto sería cuando un banco utiliza la minería de citas para ver que un cliente realiza la mayoría de sus compras en línea. Debido a esta información, el banco puede decidir aumentar el límite de su tarjeta de crédito antes de un día de compras importante, como el black friday.
Salud
La industria médica quizás sea la que más se beneficie de la minería de datos, ya que la utiliza para permitir diagnósticos más precisos. Cuando un médico tiene toda la información de un paciente, como registros médicos, patrones de tratamiento y exámenes físicos, pueden prescribir un tratamiento más eficaz para las enfermedades.
La minería de datos también permite a aquellos en el campo médico una forma más efectiva y rentable de administrar los recursos de salud, ya que puede identificar riesgos y pronosticar mejor la duración de las hospitalizaciones de sus pacientes. Esto permitiría una mejor asignación de camas hospitalarias y otros recursos vitales durante la estancia hospitalaria de un paciente.
Seguros
Con una mayor comprensión de la analítica, las compañías de seguros pueden utilizar la minería de datos para resolver problemas complejos que van de la mano con el fraude, el cumplimiento, la gestión de riesgos y la pérdida de clientes. Las compañías de seguros también pueden utilizar la minería de datos para valorar mejor y con mayor precisión los productos en sus líneas de negocio y su base de clientes existente.
Fabricación
Cuando la minería de datos se utiliza en la fabricación, los planes de suministro se pueden alinear mejor con los pronósticos de demanda y la detección de problemas se utiliza en su beneficio, que son partes esenciales de la industria.
Además, la minería de datos en la fabricación puede predecir el desgaste de los activos de producción y predecir el mantenimiento, lo que permite a las empresas maximizar el tiempo de actividad y mantener su línea de producción según lo programado.
Educación
En lo que respecta a la educación y la minería de datos, los profesores pueden predecir el rendimiento de los estudiantes incluso antes de que comience la clase. Permite a los instructores desarrollar estrategias de intervención para garantizar que los estudiantes sigan el curso.
Cuando los educadores pueden acceder a los datos de los estudiantes, predecir los niveles de rendimiento y determinar qué estudiantes necesitan atención adicional, todos pueden tener éxito.
Extracción de textos
La minería de texto, o software de análisis de texto, es una extensión de la minería de datos que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer información de datos no estructurados con mucho texto.
Las aerolíneas están utilizando esta estrategia dentro de la minería de datos para encontrar equipaje perdido, equipos financieros dentro del mercado de valores para rastrear noticias de última hora y permitir que los profesionales de la salud categoricen los registros médicos de sus pacientes.
Los datos con mucho texto primero deberán recopilarse y formatearse de manera uniforme. El texto se toma de todo a archivos HTML y XML a documentos de Word y archivos PDF utilizando un software de análisis de texto. Luego, los archivos de imágenes incrustados se eliminarán, ya que no tienen ningún valor en lo que respecta a la minería de texto.
A continuación, se eliminará todo el texto que se considere «ruido». Consiste en palabras como «de», «a», «el», etc.
Las palabras que son sinónimos se unificarán. Los valores numéricos y los porcentajes se extraerán y formatearán a su manera. También se desglosarán frases, términos clave, estructuras de oraciones y otros matices del lenguaje humano. Ahora, todo debería estar lo más cerca posible de los datos estructurados.
Técnicas comunes de minería de datos
A menudo, se requiere una variedad de técnicas de minería de datos para descubrir información que se encuentra dentro de grandes conjuntos de datos, por lo que tendría sentido elegir más de una. Si bien la minería de datos puede segmentar a los clientes, también puede ayudar a determinar la lealtad del cliente, identificar riesgos, crear modelos predictivos y mucho más.
La mayoría, pero no todas, las técnicas de minería de datos se incluyen en la categoría de análisis estadístico o de aprendizaje automático, según cómo se utilicen. A continuación, profundizamos más en cada técnica.
Limpieza de datos
Una técnica necesaria cuando se trata de minería de datos es la limpieza de datos. Los datos brutos deben limpiarse, formatearse y analizarse para que sean útiles y se apliquen a diferentes tipos de métodos analíticos. Esta técnica es parte de diferentes elementos de modelado, transformación, agregación y migración de datos.
¿Cómo se usa hoy la limpieza de datos?
Las empresas utilizan la limpieza de datos como un primer paso en el proceso de minería de datos porque, de lo contrario, los datos encontrados son inútiles y poco fiables. Es necesario que haya confianza en los datos y en los resultados que provienen del análisis de datos, para que haya un siguiente paso útil. La limpieza de datos suele ser el primer paso que se realiza en el proceso de minería de datos.
Clustering
Una técnica de minería de datos se llama análisis de agrupamiento, también conocido como taxonomía numérica. Esta técnica esencialmente agrupa grandes cantidades de datos en función de sus similitudes.
Los datos que se presentan esporádicamente en un gráfico se pueden agrupar de forma estratégica mediante el análisis de agrupación. Este análisis también puede actuar como un paso de preprocesamiento, lo que significa que los datos se formatean de manera que se puedan aplicar fácilmente otras técnicas.
Métodos
Cuando se trata de enfoques de agrupamiento, hay cinco métodos principales utilizados por los científicos de datos:
- Algoritmos de particionamiento: crear varias particiones y luego evaluarlas según criterios específicos
- Algoritmos de jerarquía: creación de una disposición jerárquica del conjunto de datos utilizando criterios específicos
- Densidad-basa: basado en funciones de conectividad y de densidad
- Basado en cuadrículas: basado en estructuras de granularidad de varios niveles
- Basado en modelo: primero se hipotetiza un modelo para cada uno de los conglomerados, luego se encuentra el mejor ajuste del modelo
Algoritmos
De la mano de estos enfoques de agrupación se encuentran cinco algoritmos de agrupación que se utilizan para clasificar cada punto de datos en un grupo específico. Los puntos de datos dentro del mismo grupo tienen propiedades o características similares.
Estos algoritmos son:
- Agrupación de K-medias: agrupa las observaciones en grupos donde cada punto de datos es parte del grupo con la media más cercana
- Agrupación de cambio medio: asigna los puntos de datos a los grupos de forma iterativa cambiando los puntos hacia el modo. Más comúnmente utilizado en procesamiento de imágenes y visión por computadora
- Agrupación espacial basada en densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN): agrupa puntos de datos en un espacio específico que están muy cerca mientras se marcan puntos atípicos específicos en regiones de baja densidad dentro del grupo. Citado con frecuencia en la literatura científica
- Agrupación de expectativas-maximización (EM) con modelos de mezcla gaussiana (GMM): se utiliza para agrupar datos no etiquetados, ya que tiene en cuenta la varianza (ancho de una curva de campana) para determinar la forma de la distribución o agrupación
- Aglomerative Hierarchical Clustering: trabaja para construir un análisis jerárquico de los clusters con un enfoque «de abajo hacia arriba». Cada observación comenzará en su propio grupo y los pares de grupos se fusionarán a medida que se asciende en la jerarquía.
¿Para qué se utiliza la agrupación en clústeres?
Hay algunas formas de extraer conocimiento del análisis de agrupamiento. Las compañías de seguros pueden identificar grupos de asegurados con un promedio alto de siniestros. La agrupación en clústeres se puede utilizar en marketing para segmentar a los clientes en función de los beneficios que experimentarán al comprar un producto específico.
Otro ejemplo de agrupamiento es cómo los sismólogos pueden ver el origen de la actividad sísmica y la fuerza de cada terremoto, y luego aplicar esa información para diseñar rutas de evacuación.
Clasificación
A menudo se hace referencia a la clasificación como un subconjunto de agrupamiento. La clasificación consiste en analizar varios atributos asociados con distintos tipos de datos. Cuando una empresa puede identificar las principales características de estos tipos de datos, puede organizar y clasificar mejor todos los datos relacionados.
Esta es una parte vital de la identificación de tipos específicos de datos, por ejemplo, si una empresa desea proteger aún más los documentos con información confidencial, como números de seguridad social o tarjetas de crédito.
Detección de valores atípicos
También conocida como detección de anomalías, esta técnica de minería de datos hace quizás lo contrario de la agrupación en clústeres. En lugar de buscar grandes grupos de datos que podrían agruparse, la detección de valores atípicos busca puntos de datos que son raros y están fuera de un grupo o promedio establecido.
Debido a que los datos son bastante aleatorios, las anomalías no necesariamente apuntan hacia una tendencia. En cambio, los datos que van contra la corriente podrían indicar que está sucediendo algo anormal y requieren un análisis más detallado.
Una vez que una empresa u organización encuentra estas rarezas dentro de los datos, es más fácil comprender por qué ocurren estas anomalías y prepararse para las que puedan surgir en el futuro.
Hay dos tipos de valores atípicos:
- Univariante: un punto de datos que consta de un valor extremo en una variable
- Multivariante: una combinación de puntuaciones inusuales en al menos dos variables
De estos dos tipos, hay cuatro técnicas atípicas:
- Valor atípico numérico: detección de valores atípicos en un espacio de una dimensión
- Z-Score: detección de valores atípicos paramétricos en un espacio unidimensional o de baja dimensión
- DBSCAN: la detección de valores atípicos basada en la densidad en un espacio unidimensional o multidimensional
- Bosque de aislamiento: método no paramétrico para grandes conjuntos de datos en un espacio unidimensional o multidimensional
¿Para qué se utiliza la detección de valores atípicos?
La detección de valores atípicos se utiliza con mayor frecuencia para detectar comportamientos fraudulentos. Por ejemplo, la detección de valores atípicos puede identificar la actividad sospechosa de la tarjeta de crédito y desencadenar una respuesta (como una congelación de la cuenta).
En una época en la que los ataques cibernéticos son más sólidos y comunes que nunca, la detección de valores atípicos ayuda a identificar las filtraciones de datos en los sitios web para que puedan resolverse rápidamente. A esto se le llama detección de intrusiones.
Minería de reglas de asociación
Buscar grupos y valores atípicos son algunas formas de extraer conocimiento, pero otra técnica llamada extracción de reglas de asociación analiza cómo una variable se relaciona con otra a medida que descubre un patrón oculto en el conjunto de datos.
Los científicos de datos buscan eventos o atributos específicos que están altamente correlacionados con otro evento o atributo. La información de la minería de reglas de asociación también puede ayudar a las empresas a identificar posibles correlaciones.
Por ejemplo, si ocurre el evento A, es probable que el evento B siga. Si el evento A es una tormenta de nieve, podemos asumir que es probable que el evento B, las cancelaciones de vuelos, ocurra después. Si alguna vez te han sugerido productos en un sitio de comercio electrónico en función de lo que hay en tu carrito, entonces has visto la minería de reglas de asociación en funcionamiento.
¿Para qué se utiliza la minería de reglas de asociación?
Walmart aplicó esta técnica de minería de datos sin problemas en 2004 durante el huracán Frances. Al extraer datos de transacciones e inventario, los analistas descubrieron que las ventas de Pop-Tart de fresa eran siete veces más altas justo antes de que llegara el huracán. La cerveza también se reveló como el artículo más vendido antes del huracán. Con esta información a mano, Walmart seguramente se abastecería. Al igual que Walmart, las pequeñas y medianas empresas pueden utilizar estos datos de la misma forma.
Regresión
Si una empresa está buscando hacer una predicción basada en el efecto que una variable tiene sobre otras, pueden referirse a una técnica de minería de datos llamada análisis de regresión. Este método de datos identifica y analiza la relación entre variables.
¿Para qué se usa la regresión?
En la superficie, los datos son caóticos. Hay muchas pruebas y errores involucrados al examinar la relación entre un conjunto de datos y otro, especialmente cuando una empresa está tratando de calcular las probabilidades de eventos y hacer predicciones. El análisis de regresión puede orientar estas predicciones en la dirección correcta.
Un ejemplo de análisis de regresión en la industria de la salud es examinar los efectos que tiene el índice de masa corporal, o IMC, sobre otras variables. También usarías la regresión para determinar cómo el precio de un producto afectará la cantidad de ventas que tiene tu negocio o cómo la cantidad de lluvia afectará el crecimiento de los cultivos.
Árbol de decisión
Una de las técnicas de minería de datos más visuales se llama análisis de árbol de decisiones y es un método popular para la toma de decisiones importantes.
Hay dos tipos de análisis de árboles de decisión. Uno de ellos se llama clasificación, se basa en la lógica, utilizando una variedad de condiciones si / entonces o sí / no hasta que se mapeen todos los datos relevantes.
Estos árboles constan de tres elementos diferentes:
- Nodo raíz: el nodo de nivel superior que representa el objetivo final o la decisión que estás tratando de tomar.
- Ramas: derivadas de la raíz, las ramas representan diferentes opciones o cursos de acción, que comúnmente se representan con una flecha.
- Nodo hoja: adjunto al final de las ramas, los nodos hoja representan los posibles resultados de cada acción. Un nodo cuadrado indica que se debe tomar otra decisión, mientras que un nodo de hoja circular indica un evento fortuito o un resultado desconocido.
El otro árbol de decisión se llama regresión, que se utiliza cuando la decisión objetivo es un valor numérico. Por ejemplo, la regresión podría usarse para determinar el valor de una casa. Ambos árboles de decisión se pueden ejecutar mediante programas de aprendizaje automático.
Un árbol de decisiones permite al usuario comprender claramente cómo las entradas de datos afectan las salidas. Cuando se combina más de un árbol de decisión para un análisis de predicción, esto se convierte en lo que se conoce como bosque aleatorio. Cuando un modelo de bosque aleatorio se vuelve demasiado complejo, se lo conoce como una técnica de aprendizaje automático de caja negra porque es difícil comprender sus resultados en función de las entradas.
Predicción
Como sugiere el nombre, la predicción o el análisis predictivo utiliza una combinación de otras técnicas de minería de datos, como agrupamiento y clasificación, para analizar eventos pasados o instancias en la secuencia correcta para predecir un evento futuro.
En la mayoría de los casos, reconocer y comprender las tendencias históricas es suficiente para cargar una predicción precisa de lo que podría suceder en el futuro. Existen muchos enfoques para el análisis de predicciones, desde el aprendizaje automático hasta la inteligencia artificial. Sin embargo, la predicción precisa no depende de estas dos técnicas; también se puede determinar mediante varios algoritmos.
¿Para qué se usa la predicción?
Muchas organizaciones utilizan la predicción para comprender qué tendencias ocurrirán a continuación dentro de sus datos. Al igual que la detección de valores atípicos, el análisis predictivo también puede detectar fraudes, vulnerabilidades de día cero y amenazas persistentes.
Visualización de datos
La visualización de datos funciona para brindar a los usuarios información adicional sobre su información mediante el uso de cuadros y gráficos en tiempo real para comprender mejor los objetivos de rendimiento. Esta técnica es popular debido al hecho de que la visualización de datos puede consumir datos de cualquier fuente a través de cargas de archivos, consultas de bases de datos y conectores de aplicaciones.
¿Cómo se usa hoy la visualización de datos?
Gracias a los cuadros de mando creados con software de visualización de datos, es más fácil que nunca encontrar diversos conocimientos, tendencias y KPI en los datos. Muchas de estas herramientas proporcionan la funcionalidad de arrastrar y soltar y otras capacidades no técnicas, por lo que el usuario empresarial promedio puede crear los paneles necesarios.
Este tipo de software es utilizado por ejecutivos de nivel C y equipos dentro de los sectores de ventas, marketing, servicios personalizados y recursos humanos.
Por ejemplo, los miembros de tu equipo de ventas utilizarían este software para realizar un seguimiento de las cifras de ingresos de los acuerdos que han cerrado, mientras que los equipos de marketing utilizan estas herramientas para analizar el tráfico web, las campañas de correo electrónico y las impresiones en las redes sociales.
Redes neuronales
El aprendizaje neuronal es un tipo específico de modelo de aprendizaje automático y técnica estadística que a menudo se usa junto con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, y son algunos de los modelos de aprendizaje automático más precisos que usamos en la actualidad.
Esta técnica de minería de datos recibió su nombre cuando se descubrió en la década de 1940 porque tiene diferentes capas, todas parecidas a las formas en que funcionan las neuronas en el cerebro humano. A pesar de su precisión, las organizaciones que utilizan redes neuronales deben tener cuidado con el hecho de que algunos de estos modelos son extremadamente complejos, lo que dificulta comprender cómo se determina la salida.
De hecho, algunas redes neuronales son tan tremendamente intrincadas que tienen hasta 150 capas ocultas. Cada capa juega un papel clave en el desglose de las características de los datos sin procesar. Esto se llama formalmente extracción de características.
¿Cómo se utilizan hoy en día las redes neuronales?
Las redes neuronales con solo unas pocas capas se utilizan en los bancos y oficinas de correos para reconocer los estilos de escritura a mano. Esto resulta muy útil al cambiar cheques con tu teléfono móvil.
En este momento, se están utilizando redes neuronales más complejas con muchas capas para desarrollar automóviles sin conductor. Extraer elementos de la carretera, reconocer los cruces peatonales y las señales de tráfico, y comprender los patrones de movimiento de otros vehículos son solo algunos de los muchos tipos de datos sin procesar que se desglosan pieza por pieza en redes neuronales complejas.
Análisis de componentes principales
La técnica de minería de datos de análisis de componentes principales (PCA) se utiliza para ilustrar las conexiones ocultas entre las variables de entrada, ya que crea nuevas variables que visualizan la misma información capturada utilizando datos originales pero con menos variables.
Básicamente, este método combina información correlacionada para formar un número menor de variables llamadas «componentes principales» que compensan la mayor parte de la variación en los datos.
El objetivo de reducir el número de variables, sin dejar de transmitir la misma cantidad de información, es que los analistas de datos puedan mejorar la precisión de los modelos de minería de datos supervisados. Esencialmente, hace que los datos sean fáciles de explorar y visualizar.
¿Cómo se usa hoy el análisis de componentes principales?
La PCA es la más utilizada por aquellos en el sector financiero por aquellos que realizan y analizan diversas tasas de interés. Aquellos que trabajan con acciones y el mercado de valores también usan PCA para determinar qué acciones negociar y cuándo.
Patrones de seguimiento
Cuando se trata de técnicas de minería de datos, el rastreo de patrones es fundamental. El seguimiento de patrones implica identificar y monitorizar tendencias y patrones en los datos para hacer una presunción inteligente y calculada sobre los resultados comerciales.
¿Cuándo se utilizan los patrones de seguimiento hoy en día?
Digamos que una organización identifica una tendencia en sus datos de ventas y la usa como punto de partida para capitalizar una información específica. Si los datos muestran que un determinado producto se vende mejor que otros para un grupo demográfico en particular, es posible que decidan utilizar esos datos para crear productos o servicios similares. Del mismo modo, podrían optar por almacenar mejor el producto original para ese grupo demográfico.
Almacenamiento de datos
También conocido como almacenamiento de datos empresariales, el almacenamiento de datos implica almacenar datos estructurados en sistemas de gestión de bases de datos relacionales para que puedan analizarse para el uso de informes e inteligencia empresarial .
Las técnicas de extracción de datos y almacenamiento de datos actuales utilizan ambos almacenes de datos en la nube para un almacenamiento más seguro de estos conocimientos.
La información almacenada en estos almacenes se puede utilizar para:
- Ajuste de las estrategias de producción: comparar las ventas de productos trimestral o anualmente para administrar carteras y reposicionar productos.
- Análisis del cliente: una mirada más profunda a las preferencias de compra del cliente, los ciclos presupuestarios, el tiempo de compra y más
- Análisis de operaciones: ayuda a analizar las operaciones comerciales, las relaciones con los clientes y cómo establecer conexiones ambientales adecuadas
¿Cómo se utiliza hoy el almacenamiento de datos?
Las industrias de inversiones y seguros utilizan el almacenamiento de datos para analizar patrones de datos, tendencias de clientes y realizar un seguimiento de los movimientos del mercado. Aquellos en el comercio minorista utilizan los almacenes de datos para rastrear artículos, patrones de compra de los clientes, promociones y para determinar la política de precios.
Desafíos de la minería de datos
Está claro que la minería de datos es una tecnología crucial en los negocios en general. A pesar de que se ha convertido en un proceso establecido, todavía existen algunos desafíos y obstáculos que puedes experimentar durante el proceso.
Por ejemplo, puedes experimentar una mala calidad de la recopilación de datos basada en datos que son ruidosos, sucios o que se encuentran fuera de lugar o contienen valores de datos incorrectos. Esto podría deberse en parte a errores humanos o fallas del software.
Otro problema común es la integración de datos redundantes de fuentes no marcadas. Los datos redundantes pueden presentarse en muchas formas, incluidos datos numéricos, archivos multimedia, geolocalización y más.
La minería de datos también es susceptible a problemas de seguridad y privacidad. Las organizaciones privadas y gubernamentales a menudo se encuentran con el obstáculo de la minería de datos segura y protegida por la privacidad, ya que a menudo se recopila información confidencial y privada para los perfiles de los clientes y la comprensión del comportamiento del usuario.
Futuro de la minería de datos
La minería de texto es el aquí y el ahora, pero el futuro de la minería de datos también se centrará en otras formas de datos no estructurados. Por ejemplo, los datos de imágenes y vídeos se pueden extraer para el descubrimiento de conocimientos. Ya existen algunos marcos que se centran en la minería de imágenes, vídeo y audio, pero aún se encuentran en etapas muy tempranas. Esto se conoce como minería de datos multimedia.
La minería web semántica también prevalecerá más, lo que permitirá a los investigadores encontrar un significado más profundo que se esconde dentro de los datos en la web. La Web semántica es esencialmente una extensión de la World Wide Web donde los datos de los sitios web están estructurados y etiquetados de una manera que es más fácil de leer para las máquinas.
También está Ubiquitous Data Mining, que implica extraer datos de dispositivos móviles para obtener información sobre el usuario. Si bien este método aún está en proceso y experimentará desafíos con respecto a la privacidad y el coste, abrirá muchas oportunidades para que una multitud de empresas estudien cómo los humanos interactúan con las computadoras.
Otros elementos de la minería de datos que veremos en el futuro son la minería de datos geográficos, que implica analizar información de imágenes tomadas desde el espacio exterior. Este tipo de minería de datos se utiliza principalmente para mostrar aspectos como la distancia y la topografía para aplicaciones de navegación.
También existe Time Series Data Mining, una estrategia utilizada para estudiar tendencias cíclicas y estacionales. También lo utilizan las empresas minoristas para observar mejor los patrones de compra de los clientes y sus comportamientos.
Conclusión
Desde la inteligencia empresarial hasta el análisis de Big Data, todos los datos que recopilan las empresas no servirían para nada sin el descubrimiento de conocimientos.
La minería de datos permite a las empresas visualizar patrones y tendencias de datos sin procesar que pueden no ser visibles inicialmente. Cualquiera que sea la información revelada, conducirá a una toma de decisiones más rápida e informada. Esto es beneficioso tanto para las empresas como para los clientes a los que sirven.
Solo el tiempo dirá cómo nosotros, como sociedad, encontramos nuevas formas de extraer datos y descubrimos conocimientos prácticos que conducen a nuevas formas de hacer negocios.