Quienes saben qué es data mining entienden que se trata de una forma de análisis de datos que busca encontrar patrones, correlaciones, tendencias y anomalías que podrían ser importantes para un negocio en particular. Como tal, está estrechamente relacionado con Big Data, un término más amplio que abarca los muchos usos del software de análisis de datos para comprender las tendencias.

 

Qué es data mining y en qué se diferencia del análisis big data

No existen grandes diferencias entre lo que es data mining y la definición de análisis de grandes datos. De hecho, es frecuente utilizar ambos términos "minería de datos" y "análisis de big data" o "análisis de datos" de manera intercambiable.

El primero en aparecer fue "minería de datos", una expresión más popular en la década de los 90 y principios de la década de los 2000; que, en los últimos años, se ha visto superada por el término “análisis". El motivo ha sido el aumento del autoservicio usuario de la información, que ha permitido acercar los procesos analíticos a personal de negocio, perfiles menos técnicos, dentro de la organización. Esta democratización del conocimiento requería una nueva terminología, más apropiada para ambas esferas de la organización.

La minería de datos de la que se ocupaban los especialistas de IT, ahora es análisis de datos, conducido a través de diferentes aplicaciones y herramientas por los usuarios de negocio.

No obstante, habría que especificar que la minería de datos se puede aplicar, tanto a pequeños conjuntos de datos, como al "big data". Y, por otra parte, cabría observar que, por su parte, el análisis de datos puede incorporar técnicas distintas a la minería de datos, por lo que la minería de datos se debería ver como un subconjunto de análisis.

 

Ejemplos de aplicaciones de minería de datos

En la práctica, la minería de datos puede ayudar a las empresas a identificar a sus mejores clientes. Las organizaciones pueden usar técnicas de minería de datos para analizar la compra previa de un cliente en particular y predecir lo que esa persona podría comprar en el futuro. También puede resaltar compras que están fuera de lo normal para un cliente y pueden indicar fraude.

Entender qué es data mining es poder ver el potencial de esta técnica para crear valor para las empresas y sus clientes. Así, por ejemplo, en los casos explicados:

  • Gracias a técnicas como la regresión, el clustering o la asociación se pueden hacer recomendaciones más precisas, personalizar las ofertas y predecir el comportamiento futuro del clientes, de forma que se lleven a cabo de forma efectiva promociones o acciones de up-sell o cross-selling. La empresa se beneficia de mayores ingresos y una base de clientes más leal y satisfecha.
  • Al poderse detectar el fraude, como sucede cuando se aplican técnicas como la detección de anomalías, se protege a los consumidores, que obtienen un servicio extra que valoran muy positivamente.
  • Además, gracias a las técnicas de minería de datos, las empresas pueden encontrar ineficiencias en los procesos de fabricación, defectos potenciales en los productos o debilidades en la cadena de suministro.

A menudo, las técnicas de minería de datos se utilizan para analizar datos estructurados que residen en almacenes de datos. Sin embargo, las empresas también usan la minería de datos para ayudar a extraer información de sus almacenes de datos no estructurados que podrían residir en Hadoop u otro tipo de depósito de datos.

Hoy, quienes entienden qué es data mining y cuál es su potencial tienen claro que es la clave para obtener una ventaja competitiva.

Autor

Equipo de Expertos

Universidad Internacional de Valencia