¿Sabes qué es data mining? ¿Has escuchado hablar sobre el tema? Este campo de la estadística computacional ha permitido generar cientos de negocios en el ámbito empresarial. Pero ¿de qué se trata?
Básicamente, se encarga de relacionar millones de datos aislados y convertirlos en insights. Sigue leyendo y conoce en detalle todo sobre qué es data mining, sus usos y su relación con data warehouse y análisis predictivo. ¡Comencemos!
¿Cómo funciona el Data Mining?
El data mining, o minería de datos, es un proceso técnico que analiza cantidades grandes de información dispersa para darle un orden y convertirla en conocimiento utilizable. Su objetivo es buscar anomalías, patrones o relaciones entre millones de datos registrados para predecir resultados, según indica el SAS Institute, referente en analítica de negocios.
El procedimiento de data mining involucra desde la recopilación de datos hasta la visualización de los mismos para extraer información valiosa. Esto se logra mediante la creación de algoritmos que identifican patrones de los datos y establecen correlaciones entre ellos.
Cuanto más complejos sean los conjuntos de datos obtenidos, mayor será el potencial para descubrir información e insights relevantes.
Según se explica en el blog de IBM, el procedimiento habitual de data mining consta de 4 pasos:
- Establecimiento de objetivos.
- Preparación de datos.
- Construcción de modelos y minería de patrones.
- Evaluación de los resultados e implementación del conocimiento.
El data mining funciona mediante el uso de algoritmos y técnicas para convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento. Estas son algunas de las técnicas más usadas:
- Reglas de asociación
- Redes neuronales
- Árbol de decisiones
- Algoritmo K-NN
¿Qué es Data Mining, Data Warehouse y Análisis Predictivo?
Si bien son conceptos altamente relacionados, cada uno tiene su propia definición. Veamos, entonces, qué es Data Mining, Data Warehouse y Análisis Predictivo:
- Data Warehouse: es donde se almacenan y centralizan los datos. Puede tratarse de un servidor privado o una ubicación en la nube.
- Data Mining: es el proceso que convierte datos brutos en conocimiento, a través de la observación de patrones.
- Análisis Predictivo: es la aplicación de modelos estadísticos de predicción a datos trabajados y con correlaciones fundamentadas.
¿En qué se diferencia el data mining del Data Warehouse y del análisis predictivo?
Como dijimos anteriormente, estos tres conceptos se encuentran estrechamente relacionados y suelen confundirse. Por eso, es importante establecer la relación entre ellos. ¡Veamos!
Según Salesforce, “los procesos relacionados a la extracción, centralización, almacenamiento y gestión de datos de diferentes fuentes, como datos de CRM interno y de diversas otras plataformas, son lo que llamamos Data Warehousing, que junto con los por procesos de Data Mining, realiza un análisis de patrones que servirán para tener un análisis predictivo”.
¿Para quién sirve el Data Mining?
De acuerdo a datos recientes publicados por Forbes, lo que es data mining se utiliza en casi el 80% de las organizaciones que aplican inteligencia empresarial, ya que la consideran importante para el desarrollo de sus negocios.
Algunas de las funciones del data mining en las empresas son las siguientes:
- Hacer una limpieza de los datos.
- Extraer la información relevante para utilizarla con fines de negocio.
- Usar los datos para tomar mejores decisiones.
- Brindar previsibilidad, ya que los insights provistos ayudan en la elaboración de modelos estadísticos.
Otros ejemplos de aplicación de data mining
El data mining ha cambiado la dinámica de trabajo en muchos otros ámbitos, además del netamente empresarial. Estos son algunos ejemplos de data mining:
- Marketing: la minería de datos permite explorar bases de datos para mejorar la segmentación del mercado. A través del análisis de parámetros como edad, género, intereses, preferencias y demás se pueden crear campañas de marketing con mayor nivel de personalización. Además, permite prever determinados comportamientos de los usuarios.
- Entidades financieras: este proceso le permite a bancos y entidades financieras calcular mejor los riesgos. Además, permite analizar transacciones, movimientos de cuentas, patrones de compra y otros datos financieros de los clientes.
- Medicina: en el campo de la salud, la minería de datos permite mejorar los diagnósticos al evaluar los datos que se tengan de los pacientes, y de esta manera poder predecir enfermedades y/o indicar tratamientos más efectivos.
- Educación: los centros educativos pueden utilizar lo que es data mining como forma de conectar mejor con los estudiantes, entender mejor sus progresos de aprendizaje y desarrollar planes adaptados para ellos.
- Compañías de seguros: gracias este proceso, las compañías aseguradoras y productores independientes pueden resolver problemas relacionados con el fraude, el incumplimiento en pagos, la gestión de riesgos y la pérdida de clientes, entre otros.
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Además, debes saber sobre algoritmos y estructuras de datos, dominar lenguajes de programación como Python y estar actualizado en disciplinas como Machine Learning.
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