¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es un proceso utilizado por las empresas para convertir datos sin procesar en información útil. Mediante el uso de software para buscar patrones en grandes lotes de datos, las empresas pueden aprender más sobre sus clientes para desarrollar estrategias de marketing más efectivas, aumentar las ventas y disminuir los costos. La minería de datos depende de la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento informático efectivos.
Los procesos de minería de datos se utilizan para crear modelos de aprendizaje automático que impulsan aplicaciones que incluyen tecnología de motores de búsqueda y programas de recomendación de sitios web.
Cómo funciona la minería de datos
La minería de datos implica explorar y analizar grandes bloques de información para obtener patrones y tendencias significativos. Se puede usar de varias maneras, como el marketing de bases de datos, la gestión del riesgo de crédito, la detección de fraudes, el filtrado de correo electrónico no deseado o incluso para discernir el sentimiento o la opinión de los usuarios.
El proceso de minería de datos se divide en cinco pasos. Primero, las organizaciones recopilan datos y los cargan en sus almacenes de datos. A continuación, almacenan y administran los datos, ya sea en servidores internos o en la nube. Los analistas empresariales, los equipos de gestión y los profesionales de la tecnología de la información acceden a los datos y determinan cómo quieren organizarlos. Luego, el software de aplicación clasifica los datos en función de los resultados del usuario y, finalmente, el usuario final presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla.
Software de almacenamiento y minería de datos
Los programas de minería de datos analizan las relaciones y los patrones en los datos en función de lo que solicitan los usuarios. Por ejemplo, una empresa puede usar software de minería de datos para crear clases de información. Para ilustrar, imagine que un restaurante quiere usar la minería de datos para determinar cuándo debe ofrecer ciertos especiales. Analiza la información que ha recopilado y crea clases en función de cuándo visitan los clientes y qué ordenan.
En otros casos, los mineros de datos encuentran grupos de información basados en relaciones lógicas o observan asociaciones y patrones secuenciales para sacar conclusiones sobre las tendencias en el comportamiento del consumidor.
El almacenamiento es un aspecto importante de la minería de datos. El almacenamiento es cuando las empresas centralizan sus datos en una base de datos o programa. Con un almacén de datos, una organización puede separar segmentos de datos para que usuarios específicos los analicen y utilicen.
Sin embargo, en otros casos, los analistas pueden comenzar con los datos que desean y crear un almacén de datos basado en esas especificaciones. Independientemente de cómo las empresas y otras entidades organizan sus datos, los utilizan para respaldar los procesos de toma de decisiones de la administración.
Ejemplo de minería de datos
Las tiendas de comestibles son usuarios conocidos de técnicas de minería de datos. Muchos supermercados ofrecen tarjetas de fidelidad gratuitas a los clientes que les dan acceso a precios reducidos que no están disponibles para los no miembros. Las tarjetas facilitan que las tiendas rastreen quién está comprando qué, cuándo lo están comprando ya qué precio. Después de analizar los datos, las tiendas pueden usar estos datos para ofrecer a los clientes cupones dirigidos a sus hábitos de compra y decidir cuándo poner artículos a la venta o cuándo venderlos a precio completo.
La minería de datos puede ser motivo de preocupación cuando una empresa usa solo información seleccionada, que no es representativa del grupo de muestra general, para probar una determinada hipótesis.
Para llevar clave
- La minería de datos es el proceso de analizar una gran cantidad de información para discernir tendencias y patrones. Las empresas pueden usar la minería de datos para todo, desde aprender sobre lo que los clientes están interesados o quieren comprar hasta la detección de fraudes y el filtrado de spam. Patrones y conexiones en los datos basados en la información que los usuarios solicitan o proporcionan.
