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¿Qué es el Data Mining o minería de datos?

08.06.2022

Descubre en qué consiste el Data Mining, su importancia y las áreas donde se aplica en mayor medida.

 

Data_Mining

El Data Mining o minado de datos es un grupo de técnicas y tecnologías que ayudan a extraer patrones de comportamiento, que se repiten de manera consistente, en grandes bases de datos. Es decir, es un proceso que ayuda a segmentar y comprender grandes cantidades de datos y transformarla en información útil para el usuario.

Al momento de hablar de grandes bases de datos, es importante señalar el proceso KDD o Knowledge Discovery in Databases, que se basa en identificar patrones potencialmente útiles y entendibles. El Data Mining no es más que una de las etapas de este proceso, cuyo objetivo final es el tratamiento de datos.

                                                                          Proceso KDD

PROCESO KDD

Aunque es un término considerado relativamente nuevo, este surgió a partir de los años sesenta, cuando distintos estadísticos comenzaron a emplear términos como data fishing, data archaeology y data mining. Posteriormente, Gio Wiederhold, Gregory Piatetsky-Shapiro y Rakesh Agrawal, entre otros estadísticos, empezaron a consolidar e implantar en mayor medida los términos de ''Minería de Datos'' y ''Proceso KDD''.

data mining

La cantidad de datos existentes y producidos en la actualidad, creció exponencialmente en los últimos años, y como consecuencia, el análisis de dichos datos con cada vez mayor relevancia en la sociedad. Por esta razón, el término de Data Mining cobra cada vez mayor importancia.


Etapas del Data MiningEl Data Mining como cualquier otro proceso cuenta con distintas fases, que se pueden agrupar en 5 etapas principales:

  • Determinación de objetivos: etapa inicial enfocada en el análisis del negocio y los distintos objetivos que se desean alcanzar.
  • Compresión y preparación de los datos: en esta etapa se busca recolectar los datos, comprenderlos y analizar su calidad. Para obtener los datos más ajustables a los objetivos planteados, se deben seleccionar y limpiar, para poder quedarnos únicamente con los necesarios.
  • Determinación del modelo: después de obtener los datos que se van a analizar, se realiza una selección de distintos algoritmos y se procede a determinar el modelo que se va a emplear.
  • Evaluación: se realiza una prueba del modelo y de los resultados preliminares. En esta etapa se realiza una comprobación de la veracidad de los datos obtenidos.
  • Desarrollo y análisis de resultados: en esta etapa se comienza con el plan de implementación y se utilizan los resultados obtenidos para cumplir con los objetivos propuestos.
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Ventajas del Data MiningDesde su aparición, el Data Mining cuenta con una gran cantidad de ventajas que ha permitido a empresas de diversos sectores la optimización de procesos, gestión y tiempo.

  • Analiza y extrae información relevante de grandes bases de datos.

  • Permite detectar tendencias en distintos patrones, mediante la combinación de algoritmos y diversas técnicas.

  • Ofrece resultados fáciles de interpretar, específicos y concretos.

  • Permite mejorar la toma de decisiones.

  • Genera oportunidades de negocios y abarata costes.

Sectores en los que se puede aplicar la Minería de Datos

La minería de datos es una técnica aplicada en gran cantidad de sectores, aunque se emplea principalmente en el mundo digital, el sector informático, diversas áreas del sector salud y el sector financiero.
En el mundo digital, se utiliza en distintos buscadores inteligentes y en e-commerce, para analizar el comportamiento del consumidor y realizar publicidad personalizada.
En negocios: el sector bancario emplea en gran medida la minería de datos para entender los riesgos y fluctuaciones del mercado, y optimizar los servicios que ofrecen. Así mismo, las compañías de seguros, lo implementan para detectar comportamientos fraudulentos.
En el sector de la salud: el data mining facilita los diagnósticos y la prescripción de tratamientos más efectivos para los pacientes.

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En definitiva, la necesidad de gestionar grandes cantidades de datos, nos ha llevado a que el uso del Data Mining esté siendo cada vez más importante en la mayoría de los sectores de negocios. Por esta razón, en la actualidad las empresas demandan profesionales con perfiles especializados en técnicas relacionadas con el data science y big data.

Autora: María Gabriela Castillo Cañas