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¿Qué es la minería de datos?


Redacción Hipodec
Redacción Hipodec
2018-07-05 21:23:47
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Etapa de análisis del KDD (Knowledge Discovery in Databases), así como parte   del campo estadístico    y computacional,   la minería de datos (exploración de datos o   data mining) se refiere al conjunto de procesos de recopilación de información almacenada en grandes bases de datos cuyo análisis conlleva al descubrimiento de patrones variados para su futura implementación en algún sector profesional.

Debido a su naturaleza y correlación con métodos como el aprendizaje automático, análisis de bases de datos, procesamiento y gestión de datos, inteligencia artificial y demás , es también considerada un subconjunto de la ciencia de datos (disciplina científico-informática dedicada a la obtención, limpieza, análisis, modelado e interpretación de distintos tipos de datos).

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A pesar de su versatilidad, la minería de datos suele dedicarse al sector empresarial, por lo que su ejecución tiende a identificar o predecir patrones de comportamiento que serán aprovechados tanto para prevenir riesgos financieros, como para conocer mejor a los usuarios, atraer clientes potenciales, diseñar productos y servicios más precisos, entre otras oportunidades de negocio.

Su desempeño suele darse a lo largo de seis fases generales que permiten la evaluación del proceso mismo, así como de los resultados obtenidos y su posible integración:

  • Definición del problema o selección de datos específicos. En esta etapa, los profesionales de la minería de datos se dedican a determinar una serie de objetivos a cumplir según un proyecto dado. Dicha problemática o estructura es conceptualizada en términos técnicos del data mining.

  • Análisis y exploración de propiedades. Enseguida corresponde la recolección, descripción y exploración de los datos seleccionados a través de herramientas típicas del análisis de datos.

  • Transformación de entradas o preparación de datos. Una vez listos los pasos anteriores, se debe reparar en limpiar los datos y trasladarlos a formatos convenientes. Es aquí donde se asignan o descubren atributos adicionales que enriquecerán los datos procesados y sus consecuentes resultados.

  • Modelado y evaluación. Dependiendo de los datos de entrada y de la aplicación que se busque, los expertos del campo deben elegir modelos de representación adecuados para su entendimiento. En esta etapa se realiza además una evaluación implícita de los datos. La presente fase puede repetirse innumerables ocasiones hasta que el resultado sea satisfactorio.

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  • Extracción de conocimiento. Una vez aprobados los modelos previos, se resuelve a extraer información vital de los mismos, así es como inicia el cuestionamiento sobre el valor real del conocimiento obtenido y sus posibles implementaciones: ¿se cumplen los objetivos del negocio?, ¿se han considerado todas sus necesidades?

  • Interpretación e implementación. Los resultados de la minería de datos son exportados a bases de datos o plataformas especializadas para que sean consideradas por el cliente o compañía y se determine su utilidad. De ser aceptados se inicia el proceso de integración según sea el caso

 

Beneficios de la minería de datos

El descubrimiento de información hasta el momento desconocida permite a los profesionales, tanto del campo del data mining  como de las industrias de aplicación, conocer a fondo el comportamiento social y tecnológico a través del tiempo, así como predecir posibles acontecimientos basados en fundamentos matemáticos, informáticos y de análisis:

  • Campañas mercadológicas centralizadas
  • Mejores experiencias de cliente
  • Productos y servicios inteligentes
  • Mayores volúmenes de registros y ventas
  • Procesos más seguros
  • Industrias más competitivas, etc.

Lo anterior incurre en nuevas oportunidades de negocio, el diseño de mejores sistemas de seguridad u optimizaciones de desempeño y certidumbre en el sector salud. Así que para concientizarnos sobre las posibilidades de estas tecnologías, vale la pena consultar distintos materiales de formación que nos guíen al respecto , a la vez que  promuevan su entendimiento y la aceptación generalizada.

 

 

 

 

 

 

 

 

Referencias

Knowledge Discovery in Databases (KDD). Julio 03, 2018, de TechoPedia.

The Data Mining Process. Julio 03, 2018, de IBM.

González, J. Minería de datos. Julio 03, 2018, de INAOEP.

Hughes, A. Data Mining. Julio 03, 2018, de TechTarget.

¿Qué es Data Mining? Julio 03, 2018, de Computer Hoy

Davies, A. (2018). What are the differences between Data Science and Data Mining, are they same? Julio 03, 2018, de Quora.

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