En los últimos años, el data mining ha conseguido atraer una gran tención en la industria de la información. La razón principal es que existe una gran cantidad de datos, que pueden ser utilizados, y existe una necesidad urgente de convertir estos datos en información y conocimientos útiles. Pudiendo ser empleados posteriormente en diversas aplicaciones, como gestión empresarial, control de producción, análisis de mercado, diseño de ingeniería y la exploración científica.

El data mining es un tema importante en el campo de la inteligencia artificial y la investigación de bases de datos. Se refiere al proceso de revelar información oculta, previamente desconocida y potencialmente valiosa de una gran cantidad de datos. Es también un proceso de apoyo a la toma de decisiones, que se basa principalmente en inteligencia artificial, análisis automatizado de datos empresariales, razonamiento inductivo y en la búsqueda de patrones potenciales a partir de ellos.

¿Qué es el data mining?

El data Mining o Minería de Datos, como se le conoce en nuestro idioma, es una tecnología compuesta por un método o un conjunto de métodos analíticos y herramientas estadísticas que extraen, recopilan y analizan gran cantidad de información (datos), de una base de datos estructurada de una empresa. De esta manera, este elemento del business intelligence descubre automáticamente tendencias, patrones y reglas útiles de comportamiento de los clientes. Datos que respaldan la aplicación de los planes de marketing. En pocas palabras, extrae información útil de los datos recopilados.

La minería de datos es una tecnología que apoya fuertemente al CRM, es decir, métodos y estrategias para formar buenas relaciones a largo plazo entre empresas y clientes basadas en el profundo conocimiento de cada cliente. Al analizar datos como el comportamiento de compra de los clientes, se utiliza para clasificar productos, predecir las tasas de compra de determinado segmento, y descubrir la mayor cantidad de datos relacionados con productos y clientes. El Data Mining se ha vuelto indispensable para el marketing.

El aumento de la potencia de las máquinas, la expansión de la red, el aumento de los datos abiertos y la reducción de los costos de recopilación y retención de información, han provocado que las empresas y las personas obtengan una gran cantidad de información de diversos tipos y calidad que se puede utilizar para la minería de datos. En consecuencia, la minería de datos también está atrayendo mucha atención como un excelente medio para utilizar eficazmente Big Data.

¿Qué herramientas y técnicas se usan?

Disponer de mucha información es una gran ventaja para las empresas siempre y cuando se sepa aprovecharla al máximo. Sin embargo, no sirve de nada tener un gran tesoro si no se puede llegar a él. Lo mismo sucede con toda la información que llega a la empresa. De hecho, es necesario contar con las herramientas y las técnicas adecuadas para sacar el mayor provecho de la información recabada. En la actualidad, se han desarrollado gran cantidad de softwares para este fin.

Hay diferentes tipos de herramientas de minería de datos disponibles en el mercado. La mayoría de estos software están disponibles en versiones Windows y Unix y cada una tiene sus propias fortalezas y debilidades. De hecho, muchas de estas monitorean los datos y destacan las tendencias desde el escritorio. Inclusive capturando la información que reside fuera de las bases de datos algunas veces. Veamos a continuación algunas de las herramientas más populares:

• Rapid miner
• Weka
• Orange
• Knime
• Rattle
• Tanagra
• XL Miner

En cuanto a las técnicas utilizadas, es algo similar a las herramientas. Existe variedad de ellas y todas son buenas. Por lo que asegurar que alguna es mejor que otra podría resultar un poco aventurado, ya que eso va a depender del fin que se persiga, que puede variar de una empresa a otra. Veamos a continuación cuáles son las técnicas principales cuando se habla de data mining:

• Análisis de clasificación
• Aprendizaje de reglas de asociación
• Detección de anomalías o valores atípicos
• Análisis de agrupación
• Análisis de regresión

 ¿Qué ventajas aporta para las empresas?

Entre las ventajas más importantes que obtiene la empresa de la implementación de data mining podemos mencionar:

• Descubrir información que no esperaba obtener. Gracias a su funcionamiento, permite hacer muchas combinaciones distintas de los diferentes datos obtenidos logrando nuevos descubrimientos con sus resultados.
• Es capaz de analizar de forma rápida y confiable múltiples bases de datos con una enorme cantidad de datos.
• Los resultados obtenidos son fáciles de entender y no requieren de grandes conocimientos técnicos para su interpretación.
• Gracias a la información recolectada y analizada permite a la empresa clasificar los clientes ya existentes además de propiciar el encontrar, captar y retener clientes nuevos.
• Permite a las empresas tratar de satisfacer las necesidades de los usuarios ofreciendo los productos o servicios que demandan. Esto se da porque al conocer las tendencias y patrones de búsqueda de sus clientes, la empresa está en mejores condiciones para crear las ofertas necesarias para satisfacer las necesidades de sus usuarios.
• Los modelos obtenidos pueden ser comprobados mediante análisis estadísticos. Gracias a esto se puede verificar que los resultados y las predicciones obtenidas sean confiables.
• Contribuye a reducir costos y explorar nuevos negocios. Con el conocimiento la empresa esquiva la política de ensayo y error lo que se traduce en una importante reducción de costos. Además de que le permite también incursionar en nuevos campos de acuerdo a los patrones observados en los usuarios.

¿Cuáles son las etapas del Data Mining?

La minería de datos se ha convertido en una disciplina independiente durante las últimas décadas. Sin embargo, para obtener su mejor rendimiento requiere de un proceso sistemático. Este proceso es esencial dentro de la minería de datos para lograr una forma de trabajo eficiente y orientada a objetivos. Para llevar a cabo el proceso de descubrimiento del conocimiento de forma fiable y reproducible, el estándar CRISP-DM se ha establecido como una pauta. El modelo CRISP comprende 6 fases necesarias en la minería de datos.

Comprensión empresarial, en esta primera fase se definen metas y se intercambia información sobre tareas. Además, se determinan los procedimientos apropiados para la tarea. La segunda fase es la Comprensión de datos, en esta fase se comprueba la calidad y fiabilidad de los datos. ¿Qué datos hay disponibles? ¿Qué características se encuestaron? Etc. La Preparación de datos es la tercera, aquí se codifican o transforman las variables según sea necesario. Y se pueden utilizar procedimientos apropiados para los datos faltantes. La experiencia ha demostrado que esta fase lleva gran parte del tiempo.

El Modelado es la fase siguiente y es en donde se llevan a cabo los procedimientos necesarios para dar respuesta a las preguntas. Generalmente, deben variarse diferentes parámetros y crearse diferentes modelos. La Evaluación o valoración, es la fase de comparación de los modelos creados a partir de la analítica predictiva CRISP-DM. Para ello, se utilizan varios parámetros de la calidad del modelo. Y, por último, el Suministro de resultados o despliegue, el paso en el que los resultados obtenidos finalmente se resumen, procesan y presentan de manera comprensible.