Minería de datos: Definición, bases y 5 ejemplos prácticos

Muchas de las estrategias y acciones que toman las empresas en el mundo se basan en la información interna o externa que pueden recoger.

Una de las formas más interesantes de trabajar con grandes cantidades de información es la minería de datos (o exploración de datos), un proceso que se apoya en varias tecnologías para generar conocimiento útil para tomar decisiones.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es una serie de procesos y técnicas para estudiar grandes cantidades de información e identificar patrones y tendencias. No es un término del todo preciso, ya que su objetivo no es minar datos en sí, sino extraer el conocimiento oculto y de valor detrás de ellos.

La minería de datos tiene un papel fundamental en los negocios, ya que ayuda a tomar decisiones fundamentadas en información. Es por esto que abarca casi todos los sectores de la sociedad de un modo u otro.

Un ejemplo son las redes sociales. Como los usuarios ofrecemos muchos tipos de información (Likes, comentarios, publicaciones, genero, país, gustos...), la minería de datos puede tomar y analizar estos datos para ajustarse a nosotros y nuestras preferencias.

Visto desde esa óptica, no predice en sí, sino que recopila y procesa datos para identificar patrones y relaciones del presente de manera que las personas tomen decisiones hacia el futuro.

¿Cómo es posible la minería de datos?

La minería de datos es un proceso complejo que se apoya en varios elementos para llevarse a cabo. Entre todos estos, hay tres que son muy importantes para el procesamiento de la información como tal, y esos son el machine learning, la estadística, y la inteligencia artificial.

Machine learning

El machine learning (o aprendizaje de máquinas) es una disciplina de la inteligencia artificial y la informática que se centra en desarrollar algoritmos para imitar la forma de pensar de un humano. Muchas empresas de diferentes sectores usan machine learning hoy en día para poder analizar grandes cantidades de datos.

En la minería de datos, el machine learning se enfoca en automatizar procesos de toma de decisión, encargándose de procesar información y arrojar probabilidades para ayudar a los decisores a elegir y así avanzar en sus objetivos. Podemos dividir su influencia en tres acciones clave:

1. Clasificar datos en categorías
2. Pronosticar valores o escenarios futuros
3. Encontrar semejanzas entre datos y agruparlos

Estadística

Además del machine learning, otro componente clave de la minería de datos es la estadística, ya que ella ofrece métodos para analizar los datos, medir la incertidumbre y verificar lo fiables que sean los datos o no.

Con paquetes de análisis estadístico como Excel, SPSS, Stata y otros, las personas podemos visualizar la distribución de un conjunto de datos para comprenderlos mejor, evalular la precisión de los modelos de análisis estadístico, y más.

Inteligencia artificial

En la minería de datos, la inteligencia artificial se basa en las estadísticas para ofrecer al usuario una lista de posibles soluciones, planes o escenarios sobre los cuales decidir, ofreciendo también diferentes enfoques para resolver problemas complejos.

Por ejemplo, la inteligencia artificial puede ayudarnos a detectar patrones complejos en un conjunto de datos y ayudarnos a interpretar dichos patrones, optimizando el proceso.

5 aplicaciones de la minería de datos

Ya antes mencionamos que la minería de datos es un proceso tan potente que se puede usar en varios sectores de la sociedad. Estos son algunos ejemplos de eso.

Fabricación

En el área de la fabricación, la minería de datos sirve para saber en qué momento se necesita que la producción esté en el máximo nivel (cuándo se necesitan más unidades) para mantener la demanda del producto.

También nos ayuda a analizar las opiniones de los clientes sobre los productos, y a analizar el volumen de ventas para saber si ellos tienen éxito o no.

Sanidad y ciencias biológicas

En este sector, este tipo de tecnología nos ayuda a analizar los comportamientos de las enfermedades, los efectos de las vacunas y más.

Para recoger los datos, los especialistas usan diferentes dispositivos y sensores para recolectar información directamente de los pacientes, lo que ha ayudado a que haya más datos sanitarios disponibles de un tiempo hacia acá. Esto, a su vez, ha impulsado y mejorado el tratamiento y diagnóstico de enfermedades en tiempo real.

Ventas minoristas

Esta tecnología también puede impulsar el ritmo de ventas minoristas al ayudarnos a planificar mejor las temporadas de ventas, específicamente, saber cuáles productos se venden mejor en qué epoca del año.

Contenido multimedia

La minería de datos tiene aportes valiosos en la creación de publicidad y en las recomendaciones a los usuarios. Esto es posible gracias a que esta tecnología nos asiste en etiquetar, describir y clasificar los contenidos, todo con el objetivo de ayudar a ofrecer contenidos personalizados y satisfactorios al público.

Servicios financieros

Por último, la minería de datos tiene un papel muy importante en la finanzas, ya que puede ayudar bastante en la toma de decisiones. Por ejemplo, puede determinar cuáles son los mejores momentos para invertir en una bolsa de valores o cuándo es mejor vender o comprar acciones.

Con la minería de datos, las empresas pueden generar muchos más insights interesantes de la información que recogen día a día de su entorno, sus productos, servicios, usuarios, y básicamente, de cualquier actividad que pueda medirse y arroje datos que se puedan analizar.

Aunque hay dudas razonables sobre lo ético o no que sea recoger información de usuarios sin que lo sepan o hayan accedido a ello (en algunos casos), lo cierto es que la minería o exploración de datos es un recurso muy poderoso y que cualquier organización puede usar con las herramientas y el conocimiento adecuados.