Data Mining, o minería de datos, es el proceso de clasificación de grandes cantidades de datos para identificar patrones y establecer relaciones con el objetivo de resolver problemas a través del análisis de datos. Las herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir las tendencias futuras.
Parámetros de Data Mining
En la minería de datos, las reglas de asociación se crean analizando los datos en busca de patrones frecuentes de si/entonces, para más tarde localizar las relaciones más importantes dentro de los datos. El criterio es la frecuencia con la que los elementos aparecen en la base de datos y el número de veces que son exactos.
Otros parámetros de Data Mining incluyen análisis de secuencias o rutas, clasificación, agrupación y pronóstico. Los parámetros de análisis de secuencia o de ruta buscan patrones en los que un evento conduce a otro evento posterior. Una secuencia es una lista ordenada de conjuntos de elementos, y es un tipo común de estructura de datos que se encuentra en muchas bases de datos. Un parámetro de clasificación busca nuevos patrones, y podría resultar en un cambio en la forma en que los datos están organizados. Los algoritmos de clasificación predicen variables basadas en otros factores dentro de la base de datos.
Los parámetros de agrupamiento encuentran y documentan visualmente grupos de hechos que antes eran desconocidos. La agrupación contempla un conjunto de objetos y los agrega según su similitud entre sí.
El análisis de parámetros dentro de Data Mining puede descubrir patrones en los datos que pueden conducir a predicciones razonables sobre el futuro, también conocidas como análisis predictivo.
Herramientas y técnicas de minería de datos
Las herramientas de Data Mining más conocidas son las siguientes:
Orange: Software de Data Mining basado en Phyton y C++ para las operaciones más complejas. Su ventaja radica en el alto número de tutoriales sobre la herramienta. Aprende de las preferencias de sus usuario, lo cual, facilita enormemente el proceso de uso.
KNIME: Tiene versión gratuita y de pago. De amplias funciones y fácil aprendizaje, está escrito en Java y preparado con Eclipse, de código abierto, suele ser el software de Data Mining preferido de los programadores.
RapidMiner: De acceso gratuito y fácil manejo, no es necesario tener un alto conocimiento en programación.
WEKA: De código abierto desarrollado por la Universidad de Waikato en los primeros años 90. Basada en Java y compatible con Windows, macOS y Linux, y tiene una interfaz de usuario amigable.
SAS: Es el software de Data Mining preferido del mundo de los negocios. De tecnología de última generación y visualización interactiva de datos. De pago obligado (y prácticamente inaccesible a nivel usuario particular dado su alto coste) si no se cuenta con una Licencia expedida por organismos públicos.
Las técnicas de Data Mining se utilizan en muchas áreas de investigación, incluyendo matemáticas, cibernética, genética y marketing. Las técnicas de minería de datos son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento de los usuarios y clientes y, si se utilizan correctamente, un negocio puede diferenciarse de su competencia mediante el uso de análisis predictivo.
Data Mining Web
La minería de datos enfocada a la web, tiene como objetivo comprender el comportamiento de los clientes y evaluar la eficacia de un sitio web en particular. Resulta clave, si se cuenta con los recursos para ello, a la hora de establecer una estrategia de Posicionamiento SEO y enfocar correctamente las Campañas de SEM.
Otras técnicas de Data Mining incluyen enfoques de red basados en el aprendizaje multitarea para clasificar patrones, asegurar la ejecución paralela y escalable de algoritmos de minería de datos, la minería de grandes bases de datos, el manejo de tipos de datos relacionales y complejos y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un tipo de herramienta de minería de datos que diseña algoritmos específicos de los que aprender y predecir.
Beneficios del Data Mining
En general, los beneficios de la minería de datos provienen de la capacidad de descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que pueden utilizarse para hacer predicciones que afectan a las empresas.
Los beneficios específicos de Data Mining varían dependiendo del objetivo y de la industria. Los departamentos de ventas y marketing pueden extraer los datos de los clientes para mejorar las tasas de conversión de clientes potenciales o para crear campañas de marketing individuales. La información de minería de datos sobre patrones históricos de ventas y comportamientos de los clientes puede utilizarse para construir modelos de predicción de ventas futuras, nuevos productos y servicios.
Por ejemplo, las empresas del sector financiero utilizan herramientas de Data Mining para crear modelos de riesgo y detectar fraudes. Otras industrias utilizan herramientas de Data Mining para mejorar la seguridad de los productos, identificar problemas de calidad, gestionar los suministros y mejorar las operaciones.
Y si hablamos de procesos electorales o ingeniería social, ha servido a campañas políticas exitosas, desde Obama hasta Trump, pasando por la campaña a favor del Brexit, lo cual, demuestra su Poder, aunque, en algunos casos se esté peligrosamente cerca del fraude, como en el conocido escándalo de Cambridge Analytica y Facebook.
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