La importancia del Data Mining para las empresas

La construcción y el mantenimiento de bases de datos es vital para las empresas, ya que permiten obtener mucha más información sobre los clientes y el mercado. De esta forma, las marcas pueden crear estrategias para alcanzar clientes potenciales, fidelizar los clientes actuales y dirigir campañas de marketing. Debido a la enorme cantidad de datos que hay que explorar, surgió el Data Mining, también conocido como minería de datos.

En este blog te explicaremos en qué consiste la minería de datos y por qué tiene tanta importancia para las empresas de diversos sectores. ¿Quieres aprender más sobre Big Data y enfocar tu carrera a los negocios? Fórmate con el Máster en Big Data y Business Intelligence.

¿Qué es el Data Mining?

El Data Mining reúne un conjunto de técnicas y procesos basados en Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y estadística computacional, cuya finalidad es explorar grandes bases de datos, de forma automática o semiautomática, en busca de patrones repetitivos y correlaciones que permitan obtener información estratégica y relevante para una empresa. La Inteligencia Artificial es la encargada de crear algoritmos que exploren los datos y encuentren patrones; mientras que el Machine Learning se encarga de mostrar los resultados de la búsqueda y aprender de ellos.

Es un proceso parecido a la minería tradicional. Los mineros excavan la tierra y crean túneles que les conducen a los minerales. En este caso, hablamos de una mina masiva de datos, sin ninguna conexión (aparentemente). Los algoritmos de la IA son los mineros, que exploran el batiburrillo de datos hasta encontrar un patrón con sentido que permita clasificar y segmentar los datos. Gracias a los patrones, las empresas pueden obtener hipótesis basadas en modelos de probabilidad, que les servirán para la toma de decisiones y mucho más.

Encontrar la relación entre los datos es complicado, por diversas razones:

• El volumen de datos es enorme. Hablamos de una cantidad prácticamente inimaginable.
• Gestionar los datos es muy complejo, ya que estos proceden de diversas fuentes y tienen naturalezas distintas, pueden estar estructurados o no.
• Los datos se actualizan constantemente, por lo que el proceso de búsqueda y almacenamiento de estos es continuo. Este procesamiento, además, debe llevarse a cabo en tiempo real, y aporta resultados al momento.
• Requiere de automatización. Debe ser la propia tecnología la que explore los datos, encuentre patrones y los muestre a los profesionales al cargo.

Metodologías de la minería de datos

La minería de datos forma parte del Big Data, ya que trata de gestionar y analizar un conjunto enorme de datos. Se puede aplicar a numerosos ámbitos de estudio y sectores profesionales. En función del objetivo que persigan, los algoritmos del Data Mining pueden realizar tres tipos de analítica: descriptivos, predictivos o prescriptivos.

• Analítica descriptiva. Los algoritmos descriptivos buscan nexos con la finalidad de describir datos. Realizan la toma de una imagen de una realidad concreta para conocer con mayor profundidad la situación de una empresa, un mercado o un sector, entre otros.
• Analítica predictiva. Este tipo de algoritmos utilizan, además de la foto de la situación, datos reales y modelos de comportamiento. Estos permiten predecir cómo evolucionará y cuáles serán las próximas tendencias.
• Analítica prescriptiva. La tecnología empleada en este caso utiliza datos históricos y predicciones extraídas de la analítica predictiva para hacer recomendaciones sobre la toma de decisiones. Estas decisiones se toman de forma automatizada, ya que están basadas en cálculos fiables que combinan la optimización matemática con los sistemas de gestión empresarial. Esto permite reducir los costes e incrementar las ventas.

¿Cuáles son sus ventajas?

Las empresas, los clientes, el mercado, todos los agentes que participan en un proceso de negocio generan una gran cantidad de datos. Estos datos pueden ser almacenados y analizados para extraer información relevante que puede utilizarse en múltiples procesos empresariales. Entre las principales ventajas de la minería de datos destacan:

• Permite conocer las virtudes y las debilidades de los productos o servicios que ofrece una empresa, explotar los puntos fuertes y fortalecer los puntos débiles.
• Aumenta la productividad dentro de la empresa y mejora procesos como la gestión de stocks y materias primas, recursos humanos, etcétera.
• Incrementan los beneficios para la empresa.
• Permite obtener más información sobre los clientes actuales y los clientes potenciales; además de conocer nuevos nichos de mercado.
• Gracias a la información obtenida, se pueden diseñar estrategias de marketing más efectivas, dirigidas a públicos muy específicos.