Data mining: transformando datos en estrategias empresariales efectivas
Una de las frases más recurrentes y abusadas de los últimos años es que los datos son el nuevo petróleo. Sin embargo, hay algo de verdad en esto, siempre y cuando se sepa cómo seleccionar y aprovechar este enorme potencial de información. En esto, el data mining es la actividad más importante
¿Qué es Data Mining?
El data mining cruza estadística, inteligencia artificial, gestión de bases de datos: es una parte del proceso del Knowledge Discovery in Database, que incluye la selección, el preprocesamiento y la transformación de los datos, luego la minería de datos, finalmente el reconocimiento de patrones, su interpretación y la adquisición de conocimiento.
El data mining, en particular, es, literalmente, ‘la extracción de datos’, es decir, el proceso de selección, exploración y análisis que permite obtener información útil de grandes cantidades de datos. Esta actividad encuentra las correlaciones y los patrones recurrentes (pattern) entre los datos que provienen de fuentes a menudo heterogéneas, a través del uso de algoritmos de aprendizaje automático. Aspectos del preprocesamiento y de la gestión del dato, además del análisis propiamente dicho, están entonces incluidos en el data mining.
Ventajas de la minería de datos
La principal ventaja de la minería de datos es su poder para identificar patrones y relaciones en grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes. Con un número cada vez mayor de datos disponibles, provenientes de diversas fuentes como redes sociales, sensores remotos y reportes cada vez más detallados sobre el movimiento de productos y las actividades de mercado, la minería de datos ofrece las herramientas para aprovechar al máximo el Big Data y transformarlo en inteligencia utilizable.
El proceso de data mining permite detectar relaciones y patrones sorprendentes en fragmentos de información aparentemente no relacionados. Dado que la información tiende a estar compartimentada, históricamente ha sido difícil o imposible analizarla en su conjunto. Sin embargo, puede existir una relación entre factores externos (demográficos o económicos) y el rendimiento de los productos de una empresa. Cruzar toda esta información permite pensar fuera de la caja y ganar ventajas competitivas a través de la innovación.
De hecho, mientras los directivos examinan regularmente los números de ventas por área, línea de productos, canal de distribución y región, a menudo no consideran el contexto externo para esta información. Su análisis subraya 'lo que pasó' pero sirve de poco para descubrir el 'por qué pasó de esta manera'. La minería de datos puede llenar este vacío y ayudar a guiar las decisiones de producto, canal y producción. El mismo análisis beneficia a otras partes de la empresa, desde el diseño del producto hasta la eficiencia operativa y la prestación del servicio.
Diferencias entre Big Data y minería de datos
Aunque están fuertemente interrelacionados entre sí, el Big Data se distingue del data mining, que indica el proceso computacional de descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos de aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadística y bases de datos.
En este sentido, aparte de la fase de análisis propiamente dicha, la minería de datos cubre aspectos de gestión de datos y preprocesamiento, modelado, identificación de métricas de interés, visualización. Resumiendo, el Big Data es el recurso mientras que el data mining es el 'gestor' que se utiliza para proporcionar resultados beneficiosos.
Cómo llevar a cabo el minado de datos
Para llevar a cabo la minería de datos existen algunas fases organizativas y preparatorias:
- Comprender el problema, o al menos el área de investigación. El responsable de las decisiones empresariales necesita una comprensión general del dominio en el que trabajará, es decir, los tipos de datos internos y externos que deben formar parte de esta exploración. Se presume que tiene un conocimiento profundo de la empresa y de las áreas funcionales involucradas.
- Recopilación de datos. Comenzar con los propios sistemas y bases de datos internos. Conectarlos a través de sus propios modelos de datos y diversas herramientas relacionales o recopilar los datos en un data warehouse. Esto incluye todos los datos provenientes de fuentes externas que forman parte de sus operaciones, como datos de ventas y/o servicio en el campo, IoT o datos de redes sociales. Examinar y adquirir los derechos sobre datos externos, incluidos datos demográficos, económicos y de mercado, como las tendencias del sector y los benchmarks financieros de las asociaciones de categoría y de los gobiernos. Incorporarlos al conjunto de herramientas (llevarlos a su propio data warehouse o conectarlos al entorno de minería de datos).
- Preparación y comprensión de los datos. Utilizar a los expertos del área de negocio para definir, categorizar y organizar los datos. Esta parte del proceso a veces se llama wrangling o munging de datos. Algunos datos pueden necesitar limpieza o ‘depuración' para eliminar duplicaciones, inconsistencias, registros incompletos o formatos obsoletos. La preparación y la depuración de los datos pueden ser una actividad continua a medida que se vuelven de interés nuevos proyectos o datos provenientes de nuevos campos de investigación.
Para tener éxito en estas operaciones es necesaria una formación académica y una práctica continua soportada de estudios especializados como los que se pueden adquirir con un Global Máster en Business Analytics and Data Strategy o en un Máster en Big Data & Analytics para así dominar las técnicas más avanzadas.
Ejemplos de minería de datos
El data mining es fundamental para el análisis del sentimiento, la optimización de precios, el marketing de bases de datos, la gestión del riesgo de crédito, la formación y el soporte, la detección de fraudes, los diagnósticos de salud y médicos, la evaluación de riesgos, los sistemas de recomendación y mucho más. Puede ser una herramienta eficaz en cualquier sector, incluyendo el comercio minorista, la distribución mayorista, los sectores de servicios, las telecomunicaciones, las comunicaciones, los seguros, la educación, la manufactura, la atención sanitaria, el sector bancario, la ciencia, la ingeniería y el marketing en línea o las redes sociales.
Algunos ejemplos concretos de minería de datos.
- Desarrollo de productos: las empresas que diseñan, fabrican o distribuyen productos físicos pueden identificar oportunidades para orientar mejor sus productos analizando los patrones de compra combinados con datos económicos y demográficos. Diseñadores e ingenieros pueden además hacer referencia cruzada a los comentarios de los clientes y usuarios, a los registros de reparación y a otros datos para identificar oportunidades de mejora del producto.
- Producción: las empresas manufactureras pueden monitorear las tendencias de calidad, los datos de reparación, las tasas de producción y los datos de rendimiento de los productos en el campo para identificar problemas de producción. También pueden reconocer posibles actualizaciones de procesos que mejorarían la calidad, ahorrarían tiempo y costos, mejorarían el rendimiento del producto y/o indicarían la necesidad de nuevos o mejores equipos de fábrica.
- Sectores de servicios: en los servicios, los usuarios pueden encontrar oportunidades similares para la mejora de productos cruzando los comentarios de los clientes (directos o de las redes sociales u otras fuentes) con servicios, canales, datos de rendimiento de nivel comparable, región, precios, datos demográficos, datos económicos y más.
