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Minería de datos

La minería de datos es como su mismo nombre lo refiere: una mina. Su funcionamiento permite tomar mejores decisiones en una organización, compañía o empresa.

En este artículo te explicamos qué es minería de datos y por qué es muy valorada. ¡Empecemos!

¿Qué es minería de datos?

La minería de datos o exploración de datos (en inglés, data mining) tiene como definición ser el proceso que permite detectar patrones en grandes conjuntos de datos estructurados o, mejor dicho, en el Big Data.

Sus técnicas y tecnologías se basan en la estadística, inteligencia artificial (IA) y machine learning (algoritmos).

Su objetivo es transformar la información en estructuras con características valiosas que permitan tomar decisiones futuras en las empresas o un determinado sector.

Por lo general, el proceso de minería de datos tiene las siguientes etapas:

  • Planteamiento del problema.
  • Determinación de objetivos.
  • Procesamiento de los datos.
  • Determinación del modelo.
  • Análisis de los resultados.

Importancia de la minería de datos

La importancia de la minería de datos radica en su poder de descubrir relaciones entre tendencias o patrones como:

precios, promociones, riesgos, competencias, comportamientos, entre otras características en los modelos de negocios, operaciones o medios sociales.

Este análisis de datos se emplea en vista que los patrones referidos no pueden ser detectados mediante la exploración tradicional, ya que comprenden de relaciones muy complejas o porque existen demasiados datos.

La minería de datos permite:

  • Entender relaciones entre los datos para tomar decisiones futuras.
  • Acelerar el ritmo de la toma de decisiones.
  • Ahorrar dinero y tiempo a las empresas.
  • Abrir nuevas oportunidades de negocios.
  • Aminorar errores.

Ejemplos sobre minería de datos

Pasemos de la teoría a la acción. Ilustraremos el concepto en ejemplos. Veamos:

Educación:

Los educadores pueden implementar un modelo de minería de datos para predecir el desempeño de los alumnos antes que inicien un curso.

De esta forma, los docentes desarrollarán mejores metodologías de enseñanzas de acuerdo a los resultados.  

Bancos:

Los bancos pueden implementar algoritmos automatizados para que puedan entender su base de clientes.

Por otro lado, algunos bancos pueden utilizarla para reducir riesgos en el mercado.

Seguros:

Con la implementación de la minería de datos o algoritmos automatizados, las compañías de seguros pueden resolver problemas complejos como el fraude, gestión de riesgo o separación de clientes.

Marketing digital:

Con la implementación de algoritmos automatizados en plataformas digitales o campañas digitales puedes segmentar patrones sobre gustos, ingresos, preferencias, lugares visitados, entre otros.

De esta forma, una empresa puede acercarse a potenciales clientes.

Cabe indicar, que cuando hablamos de plataformas, nos referimos a plataformas que contengan millones de usuarios.

La minería de datos forma parte de una estrategia de transformación digital.

En Incuba.pe ponemos en marcha la mejor estrategia digital para ti.


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