¿Qué es la minería de datos? Definición y ejemplos

La minería de datos no es un invento nuevo que llegó con la era digital. El concepto ha existido durante más de un siglo, pero se hizo más público en la década de 1930. Uno de los primeros casos de minería de datos se produjo en 1936, cuando Alan Turing introdujo la idea de una máquina universal que podía realizar cálculos similares a los de los ordenadores actuales.

Hemos avanzado mucho desde entonces. Las empresas aprovechan ahora la minería de datos y el aprendizaje automático para mejorar todo, desde sus procesos de venta hasta la interpretación de los datos financieros con fines de inversión. Como resultado, los científicos de datos se han vuelto vitales para las organizaciones de todo el mundo, ya que las empresas buscan alcanzar objetivos más grandes que nunca con la ciencia de datos.

La minería de datos es el proceso de análisis de volúmenes masivos de datos para descubrir la inteligencia empresarial que ayuda a las empresas a resolver problemas, mitigar riesgos y aprovechar nuevas oportunidades. Esta rama de la ciencia de los datos debe su nombre a las similitudes entre la búsqueda de información valiosa en una gran base de datos y la extracción de mineral de una montaña. Ambos procesos requieren tamizar enormes cantidades de material para encontrar el valor oculto.

La minería de datos puede responder a preguntas de negocio que tradicionalmente eran demasiado largas para resolverlas manualmente. Utilizando una serie de técnicas estadísticas para analizar los datos de diferentes maneras, los usuarios pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que de otro modo podrían pasar por alto. Pueden aplicar estos hallazgos para predecir lo que es probable que ocurra en el futuro y tomar medidas para influir en los resultados del negocio.

La minería de datos se utiliza en muchas áreas de negocio e investigación, incluyendo las ventas y el marketing, el desarrollo de productos, la asistencia sanitaria y la educación. Cuando se utiliza correctamente, la minería de datos puede proporcionar una profunda ventaja sobre los competidores al permitirle aprender más sobre los clientes, desarrollar estrategias de marketing eficaces, aumentar los ingresos y disminuir los costos.

Conceptos clave de minería de datos

Lograr los mejores resultados de la minería de datos requiere una serie de herramientas y técnicas. Algunas de las funciones más utilizadas son:

Limpieza y preparación de datos: paso en el que los datos se transforman en una forma adecuada para su posterior análisis y procesamiento, como la identificación y eliminación de errores y datos que faltan.

Inteligencia artificial (IA): estos sistemas realizan actividades analíticas asociadas a la inteligencia humana, como la planificación, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.

Aprendizaje de reglas de asociación: estas herramientas, también conocidas como análisis de la cesta de la compra, buscan relaciones entre las variables de un conjunto de datos, como por ejemplo determinar qué productos suelen comprarse juntos.

Clasificación – Proceso de partición de un conjunto de datos en un conjunto de subclases significativas, denominadas clusters, para ayudar a los usuarios a comprender la agrupación o estructura natural de los datos.

Clasificación – Esta técnica asigna elementos de un conjunto de datos a categorías o clases objetivo con el objetivo de predecir con precisión la clase objetivo para cada caso de los datos.

Analítica de datos: proceso de evaluación de la información digital para convertirla en inteligencia empresarial útil.

Almacenamiento de datos: gran colección de datos empresariales que se utiliza para ayudar a una organización a tomar decisiones. Es el componente fundamental de la mayoría de los esfuerzos de minería de datos a gran escala.

Aprendizaje automático: técnica de programación informática que utiliza probabilidades estadísticas para dar a los ordenadores la capacidad de «aprender» sin ser programados explícitamente.

Regresión – Técnica utilizada para predecir un rango de valores numéricos, como las ventas, las temperaturas o los precios de las acciones, basándose en un conjunto de datos concreto.

Ventajas de la minería de datos

Los datos están llegando a las empresas en multitud de formatos a velocidades y volúmenes sin precedentes. Ser una empresa orientada a los datos ya no es una opción; el éxito del negocio depende de la rapidez con la que se puedan descubrir ideas a partir de los big data e incorporarlas a las decisiones y procesos de negocio, impulsando mejores acciones en toda la empresa. Sin embargo, con tantos datos que gestionar, esto puede parecer una tarea insuperable.

La minería de datos faculta a las empresas para optimizar el futuro mediante la comprensión del pasado y el presente, y la realización de predicciones precisas sobre lo que es probable que ocurra a continuación.

Por ejemplo, la minería de datos puede indicarle qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes rentables en función de los perfiles de clientes anteriores, y cuáles tienen más probabilidades de responder a una oferta específica. Con este conocimiento, puede aumentar el retorno de la inversión (ROI) haciendo su oferta sólo a aquellos prospectos que probablemente respondan y se conviertan en clientes valiosos.

Puede utilizar la minería de datos para resolver casi cualquier problema de negocios que involucre datos, incluyendo:

Aumentar los ingresos.
Entender los segmentos y las preferencias de los clientes.
Adquirir nuevos clientes.
Mejorar la venta cruzada y la venta ascendente.
Retener a los clientes y aumentar su fidelidad.
Aumentar el ROI de las campañas de marketing.
Detectar el fraude.
Identificar los riesgos crediticios.
Supervisar el rendimiento operativo.

A través de la aplicación de técnicas de minería de datos, las decisiones pueden basarse en la inteligencia empresarial real -en lugar de en el instinto o las reacciones viscerales- y ofrecer resultados consistentes que mantienen a las empresas por delante de la competencia.

A medida que las tecnologías de procesamiento de datos a gran escala, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se vuelven más accesibles, las empresas son ahora capaces de excavar a través de terabytes de datos en minutos u horas, en lugar de días o semanas, ayudándoles a innovar y crecer más rápido.

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Cómo funciona la minería de datos

Un proyecto típico de minería de datos comienza con la formulación de la pregunta de negocio correcta, la recopilación de los datos adecuados para responderla y la preparación de los datos para el análisis. El éxito en las fases posteriores depende de lo que ocurre en las fases anteriores. La mala calidad de los datos dará lugar a resultados pobres, por lo que los mineros de datos deben garantizar la calidad de los datos que utilizan como entrada para el análisis.

Los profesionales de la minería de datos suelen lograr resultados oportunos y fiables siguiendo un proceso estructurado y repetible que implica estos seis pasos:

Comprensión del negocio – Desarrollar una comprensión profunda de los parámetros del proyecto, incluyendo la situación actual del negocio, el objetivo principal del negocio del proyecto, y los criterios de éxito.
Comprensión de los datos – Determinar los datos que se necesitarán para resolver el problema y recopilarlos de todas las fuentes disponibles.
Preparación de los datos – Preparar los datos en el formato adecuado para responder a la pregunta de negocio, solucionando cualquier problema de calidad de los datos, como los datos que faltan o los duplicados.
Modelización – Utilizar algoritmos para identificar patrones dentro de los datos.
Evaluación – Determinar si los resultados ofrecidos por un modelo determinado ayudarán a alcanzar el objetivo de negocio y en qué medida. A menudo hay una fase iterativa para encontrar el mejor algoritmo con el fin de lograr el mejor resultado.
Despliegue – Poner los resultados del proyecto a disposición de los responsables de la toma de decisiones.

A lo largo de este proceso, la estrecha colaboración entre los expertos del dominio y los mineros de datos es esencial para entender la importancia de los resultados de la minería de datos a la cuestión de negocio que se está explorando.

Casos y ejemplos de uso de la minería de datos

Organizaciones de todos los sectores están logrando resultados transformadores a partir de la minería de datos:

Groupon alinea las actividades de marketing – Uno de los principales retos de Groupon es procesar el enorme volumen de datos que utiliza para proporcionar su servicio de compras. Cada día, la empresa procesa más de un terabyte de datos en bruto en tiempo real y almacena esta información en varios sistemas de bases de datos. La minería de datos permite a Groupon alinear las actividades de marketing más estrechamente con las preferencias de los clientes, analizando 1 terabyte de datos de clientes en tiempo real y ayudando a la empresa a identificar las tendencias a medida que surgen.

Air France KLM atiende a las preferencias de viaje de los clientes – La aerolínea utiliza técnicas de minería de datos para crear una visión de 360 grados del cliente mediante la integración de los datos de las búsquedas de viajes, las reservas y las operaciones de vuelo con la web, las redes sociales, el centro de llamadas y las interacciones en las salas de los aeropuertos. Utilizan este profundo conocimiento de los clientes para crear experiencias de viaje personalizadas.

Bayer ayuda a los agricultores con la producción sostenible de alimentos – Las malas hierbas que dañan los cultivos han sido un problema para los agricultores desde el comienzo de la agricultura. Una solución adecuada es aplicar un herbicida de estrecho espectro que mate eficazmente la especie exacta de maleza en el campo y que tenga el menor número posible de efectos secundarios indeseables. Pero para ello, los agricultores tienen que identificar primero con precisión las malas hierbas de sus campos. Utilizando Talend Real-time Big Data, Bayer Digital Farming ha desarrollado WEEDSCOUT, una nueva aplicación que los agricultores pueden descargar gratuitamente. La aplicación utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para cotejar las fotos de las malas hierbas en una base de datos de Bayer con las fotos de las malas hierbas que envían los agricultores. Ofrece al agricultor la oportunidad de predecir con mayor precisión el impacto de sus acciones, como, por ejemplo, la elección de la variedad de semillas, la tasa de aplicación de productos de protección de cultivos o el momento de la cosecha.

Domino’s ayuda a los clientes a construir la pizza perfecta – La mayor empresa de pizzas del mundo recopila 85.000 fuentes de datos estructurados y no estructurados, incluidos los sistemas de puntos de venta y 26 centros de la cadena de suministro, y a través de todos sus canales, incluidos los mensajes de texto, las redes sociales y Amazon Echo. Este nivel de conocimiento ha mejorado el rendimiento empresarial al tiempo que ha permitido experiencias de compra personalizadas en todos los puntos de contacto.

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Estos son solo algunos ejemplos de cómo las capacidades de minería de datos pueden ayudar a las organizaciones impulsadas por los datos a aumentar la eficiencia, agilizar las operaciones, reducir los costes y mejorar la rentabilidad.

El futuro de la minería de datos

El futuro es brillante para la minería de datos y la ciencia de datos, ya que la cantidad de datos no hará más que aumentar. En 2020, nuestro universo digital de datos acumulado pasará de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes. También crearemos 1,7 megabytes de información nueva cada segundo por cada ser humano en el planeta.

Al igual que las técnicas de minería han evolucionado y mejorado debido a las mejoras en la tecnología, también lo han hecho las tecnologías para extraer ideas valiosas de los datos. Hace tiempo, sólo organizaciones como la NASA podían utilizar sus supercomputadoras para analizar los datos: el coste de almacenar y computar los datos era demasiado grande. Ahora, las empresas están haciendo todo tipo de cosas interesantes con el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo con lagos de datos basados en la nube.

Por ejemplo, el Internet de las Cosas y la tecnología vestible han convertido a las personas y a los dispositivos en máquinas generadoras de datos que pueden arrojar información ilimitada sobre las personas y las organizaciones, si las empresas pueden recopilar, almacenar y analizar los datos con la suficiente rapidez.

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Habrá alrededor de >20 mil millones de dispositivos conectados en el Internet de las Cosas (IoT) en 2020. Los datos generados por esta actividad estarán disponibles en la nube, lo que crea una necesidad urgente de herramientas analíticas flexibles y escalables que puedan manejar masas de información de conjuntos de datos dispares.

Las soluciones analíticas basadas en la nube están haciendo más práctico y rentable para las organizaciones el acceso a datos masivos y recursos informáticos. La computación en la nube ayuda a las empresas a recopilar rápidamente datos de ventas, marketing, la web, los sistemas de producción e inventario y otras fuentes; a compilarlos y prepararlos; a analizarlos y a actuar sobre ellos para mejorar los resultados.

Las herramientas de minería de datos de código abierto también ofrecen a los usuarios nuevos niveles de potencia y agilidad, satisfaciendo las demandas analíticas de formas que muchas soluciones tradicionales no pueden y ofreciendo amplias comunidades de analistas y desarrolladores donde los usuarios pueden compartir y colaborar en los proyectos. Además, las tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la IA están ahora al alcance de casi cualquier organización con las personas, los datos y las herramientas adecuadas.

Software y herramientas de minería de datos

No hay duda de que la minería de datos tiene el poder de transformar las empresas; sin embargo, la implementación de una solución que satisfaga las necesidades de todas las partes interesadas puede a menudo paralizar la selección de la plataforma. La amplia gama de opciones disponibles para los analistas, incluyendo lenguajes de código abierto como R y Python y con herramientas familiares como Excel, combinado con la diversidad y complejidad de las herramientas y algoritmos, puede complicar aún más el proceso.

Las empresas que obtienen el mayor valor de la minería de datos suelen seleccionar una plataforma que:

Incorpora las mejores prácticas para su industria o tipo de proyecto. Las organizaciones de salud, por ejemplo, tienen diferentes necesidades que las empresas de comercio electrónico.

Gestiona todo el ciclo de vida de la minería de datos, desde la exploración de datos hasta la producción.

Se alinea con las aplicaciones de la empresa, incluidos los sistemas de BI, CRM, ERP, financieros y otro software empresarial con el que debe interoperar para obtener el máximo rendimiento de la inversión.

Se integra con los principales lenguajes de código abierto, proporcionando a los desarrolladores y científicos de datos la flexibilidad y las herramientas de colaboración para crear aplicaciones innovadoras.

Satisface las necesidades de TI, de los científicos de datos y de los analistas, a la vez que atiende las necesidades de generación de informes y de visualización de los usuarios de negocio<

La plataforma Talend Big Data proporciona un conjunto completo de capacidades de gestión e integración de datos para ayudar a los equipos de minería de datos a responder más rápidamente a las necesidades de su negocio.

Basado en una arquitectura abierta y escalable y con herramientas para bases de datos relacionales, archivos planos, aplicaciones en la nube y plataformas, esta solución complementa su plataforma de minería de datos poniendo más datos a trabajar en menos tiempo, lo que se traduce en un tiempo más rápido para obtener información y una ventaja competitiva.

Cómo empezar con la minería de datos

A medida que las organizaciones continúan inundadas con cantidades masivas de datos internos y externos, necesitan la capacidad de destilar esa materia prima hasta obtener conocimientos procesables a la velocidad que su negocio requiere.

Negocios de todos los sectores confían en Talend para ayudarles a acelerar los conocimientos de la minería de datos. Nuestra moderna plataforma de integración de datos permite a los usuarios trabajar de forma más inteligente y rápida en todos los equipos, permitiéndoles desarrollar y desplegar trabajos de integración de datos de extremo a extremo diez veces más rápido que la codificación manual, a una quinta parte del coste de otras soluciones.

Eche un vistazo a cómo empezar con las herramientas de Big Data de Talend.