¿Qué es la explotacion de los datos?

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Técnicas de minería de datos

La minería de datos ha abierto un mundo de posibilidades para las empresas. Este campo de la estadística computacional compara millones de datos aislados y es utilizado por las empresas para detectar y predecir el comportamiento de los consumidores. Su objetivo es generar nuevas oportunidades de mercado.

La minería de datos es un proceso técnico automático o semiautomático que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. Busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el Instituto SAS, líder mundial en análisis empresarial.

Mientras tanto, la información sigue creciendo y creciendo. Una investigación de 2017 sobre big data revela que el 90% de los datos mundiales son posteriores a 2014 y su volumen se duplica cada 1,2 años. En este contexto, la minería de datos es una práctica estratégica considerada importante por casi el 80% de las organizaciones que aplican la inteligencia empresarial, según Forbes.

Gracias a la acción conjunta de la analítica y la minería de datos, que combina la estadística, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. Algunas de las posibilidades de la minería de datos son:

Finanzas de la minería de datos

Los datos conforman todos los rincones de nuestro mundo, y entender cómo utilizarlos adecuadamente es clave para el éxito en las finanzas, el comercio, la educación e incluso los deportes y el entretenimiento. Según el Foro Económico Mundial, la producción mundial de datos alcanzará los 463 exabytes diarios en 2025. Un exabyte tiene 18 ceros; es una cantidad incomprensiblemente grande de datos que hay que extraer.

La minería de datos es el proceso de análisis de densos volúmenes de datos para encontrar patrones, descubrir tendencias y obtener información sobre cómo se pueden utilizar esos datos. Los mineros de datos pueden entonces utilizar esos hallazgos para tomar decisiones o predecir un resultado. La minería de datos es una disciplina interconectada que combina los campos de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Aunque el nombre evoca la imagen de un minero excavando en busca de mineral, la minería de datos no se centra en la excavación. En su lugar, las responsabilidades de un minero de datos giran en torno al análisis de ese mineral (es decir, los datos) para predecir su valor o detectar patrones útiles en él. Este proceso puede parecer complejo, pero no es tan difícil como parece, y las habilidades que encierra pueden beneficiar en gran medida a quienes buscan convertirse en científicos de datos.

Ejemplos de minería de datos

Como se ha dicho, la minería de datos puede confundirse con otros proyectos de datos. El proceso de minería de datos incluye proyectos como la limpieza de datos y el análisis exploratorio, pero no son sólo esas prácticas. Los especialistas en minería de datos limpian y preparan los datos, crean modelos, prueban esos modelos con hipótesis y publican esos modelos para proyectos de análisis o de inteligencia empresarial. En otras palabras, la analítica y la limpieza de datos son partes de la minería de datos, pero sólo son partes del todo.

La minería de datos es más eficaz cuando se despliega estratégicamente para servir a un objetivo de negocio, responder a preguntas de negocio o de investigación, o ser una parte de una solución a un problema. La minería de datos ayuda a hacer predicciones precisas, reconocer patrones y valores atípicos, y a menudo informa de las previsiones. Además, la minería de datos ayuda a las organizaciones a identificar las lagunas y los errores en los procesos, como los cuellos de botella en las cadenas de suministro o la introducción incorrecta de datos.

El primer paso de la minería de datos es casi siempre la recopilación de datos. Las organizaciones de hoy en día pueden recoger los registros, los registros, los datos de los visitantes del sitio web, los datos de la aplicación, los datos de ventas, y más todos los días. La recopilación y el mapeo de datos es un buen primer paso para comprender los límites de lo que se puede hacer con los datos en cuestión y lo que se les puede pedir. El Proceso Estándar Intersectorial para la Minería de Datos (CRISP-DM) es una excelente guía para iniciar el proceso de minería de datos. Esta norma se creó hace décadas y sigue siendo un paradigma popular para las organizaciones que están empezando.

Minería de datos en Tableau

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en los datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento del big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a transformar sus datos brutos en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar los datos a gran escala, los líderes todavía se enfrentan a desafíos con la escalabilidad y la automatización.

La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones de las organizaciones a través de análisis de datos perspicaces. Las técnicas de minería de datos que sustentan estos análisis pueden dividirse en dos propósitos principales: pueden describir el conjunto de datos objetivo o pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar los datos, sacando a la luz la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, los cuellos de botella e incluso las brechas de seguridad.

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