Minería de datos: procesos y utilidades

29 Abr Minería de datos: procesos y utilidades

Si entendemos los datos por lo que ya son, uno de los recursos más preciados del s. XXIpodemos comprender mucho mejor el concepto de minería que se asocia a ellosDe hecho, ya hemos señalado en más de una ocasión la importancia de trabajar la información para que, siguiendo con la analogía, pase de ser una materia prima con un tremendo potencial a un bien de gran valor para las organizaciones y empresas.  

El desarrollo a la par de la sociedad digital y de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha provocado que cambien las prioridades. Ya no se busca la manera de conseguir datos, porque estos son más accesibles que nunca e incluso se generan en enormes volúmenes de forma casi instantánea. De hecho, impresiona pensar en hechos como que, solo entre 2015 y 2017, se había generado el 90 % de la información que había disponible en todo el mundo en ese momento.  

Y además, las previsiones apuntan a que este crecimiento casi exponencial no se detendrá a corto plazo. En concreto, para 2025 se espera que el volumen de datos existente en el planeta multiplique por 175 veces el que había en 2011. Una situación que abre las puertas a un nuevo paradigma, donde el reto real va a ser encontrar la forma de aprovechar la mayor cantidad posible de esta información para desarrollar los negocios, ser eficaces e incrementar los beneficios. 

La minería de Datos, o cómo lo relevante se convierte en rentable

Ilustremos la magnitud del problema con un par de cifras. En primer lugar, en 2018 se estimaba que, de todos los trillones de datos en poder de las empresas de todo el mundotan solo el 1 % había sido analizado y estaba en disposición de poder ser aprovechado. Y en segundo lugar, en España la cantidad anual de dinero que se pierde por el denominado ‘Dirty Data’ (que incluye datos erróneos, duplicados, incorrectos, etc.) ronda los 300 millones de euros 

Por consiguiente, de nada sirve contar con una potente infraestructura para recabar y almacenar datos, si luego no estamos preparados para filtrarlos, procesarlos,  organizarlos y analizarlos hasta convertirlos en información útil. Y ahí es donde surge la minería de Datos, o ‘Data Mining’, como ciencia destinada a identificar lo verdaderamente valioso que hay en los datos y a convertirlos en un importante activo de las empresas y de las organizaciones.  

Así que, como expertos en la obtención, explotación y análisis de Datos, en ActionsDATA consideramos que su minería es un proceso muy valioso para la toma de decisiones y el desarrollo de los diferentes procesos de negocios.  Y esto nos ha llevado a seleccionar algunas de las razones y utilidades por las que el Data Mining resulta ser un factor diferencial si se realiza de una forma adecuada:  

  • Rentabiliza un recurso que tiene un enorme potencial: Se dice que la información es poder, y si algo nos sirve en bandeja el Big Data es información. Pero su desventaja es que este se asemeja a una enorme mina, donde sabemos que hay recursos (metales) de gran valor. Pero si no nos ponemos manos a la obra y trabajamos (minamos), jamás los encontraremos ni sabremos hasta donde podemos ser capaces de llegar con ellos en nuestras manos.  
  • Hace comprensibles los datos y los simplifica: En muchas ocasiones, los datos puros son difícilmente entendibles, sobre todo por personas que no dominan su lectura y que no están acostumbradas a trabajar con ellos en su forma más primigenia. Por lo tanto, mediante la minería no solo podemos localizar los más interesantes, sino que también es posible eliminar sus partes más engorrosas y hacerlos totalmente accesibles, para que puedan ser aprovechados por los miembros de nuestra empresa. 
  • Facilita la toma de decisiones: Si disponemos de información exacta, demostrable y fidedigna, será más fácil decantarnos y arriesgar a la hora de elegir el camino que seguirá nuestra empresaNo en vano, hay que tener en cuenta que, gracias al minado, podemos hacer estimaciones de probabilidades, encontrar patrones y secuencias, aventurar riesgos y probabilidades de éxito o, como veremos ahora, adelantarse a situaciones. 
  • Permite anticiparse al futuro y establecer modelos predictivos: El Big Data ya se ha revelado como una estupenda forma de ‘ver el futuro’ y de predecir comportamientos, tendencias o modas. Pero para conseguir esta capacidad de gran valor, es necesario llevar a cabo un buen ‘minado’ con ellos, ya que si no lo hacemos, es muy probable que equivoquemos nuestras predicciones o que, directamente, no podamos llegar a ningún tipo de conclusión válida.  
  • Ayuda a conocer mejor a los clientes: Una cantidad importante de los datos de las empresas provienen de sus clientes y usuarios. Así que extraer su  información más interesante nos va a permitir conocer a las personas adecuadamente y anticiparnos a sus necesidades. Lo cual nos podrá brindar una importante oportunidad para mejorar su experiencia, algo fundamental en los tiempos que corren. 
  • Utiliza la tecnología para realizar análisis enormemente precisos y veloces: El volumen de datos disponible sobrepasa con mucho la capacidad de análisis de los humanos. Para las empresas no es rentable ni factible contar exclusivamente con mano de obra para realizar esta minería, porque serían necesarios muchos recursos materiales y económicos, además de tiempo. Pero, por fortuna, hay herramientas tecnológicas y soluciones, como la Inteligencia Artificial o el Machine Learning, que no solo incrementan la velocidad de procesamiento de manera notoria, sino que también pueden asumir grandes cantidades de trabajo sin cometer errores. 

¿Cuáles son los procesos que se llevan a cabo durante la minería de datos?

En definitiva, la importancia del Data Mining está fuera de toda duda. Así que no queremos terminar sin identificar todos los procesos que se requieren para llevar a cabo esta labor de minado y, por tanto, conseguir los resultados óptimos que estamos buscando:  

  • Hacernos una pregunta/identificar el problema: No podemos buscar respuestas si no tenemos antes una pregunta que nos oriente. Lo primero es realizar un enfoque para saber bien lo que queremos y lo que necesitamos de los datos. Y aquí es importante ser lo más precisos posibles, para poder afinar luego en la labor de minado. 
  • Preparar y disponer los datos para trabajar con ellos: ¿De dónde vamos a sacar los datos? ¿Qué calidad van a tener estos? ¿En qué formato van a estar? Aquí es básico concentrar los datos a emplear, unificar formatos y, por supuesto, hacer que estén sean lo más ‘limpios’, completos y adecuados posibles. 
  • Exploración o procesamiento de los datos: Es el momento de ponerlos bajo nuestra lupa, por lo que hay que conocer bien las técnicas de minería y sus procedimientos. Estas tareas deben ser llevadas a cabo por especialistas (mineros de datos) que dominen el lenguaje de los datos y tengan conocimientos de matemáticas, estadística, etc. Aunque, como ya hemos indicado, todo el peso no podrá recaer solo en ellos y deberán contar con el apoyo de software y de herramientas útiles. 
  • Diseño de modelos de datos: La organización y minado de nuestra Base de Datos serán factores muy importantes para que el Data Mining se desarrolle de una manera adecuada. Así que en este paso hay que determinar su estructura lógica básica, además de la forma en la que vamos a almacenar, organizar y trabajar la información que estamos obteniendo en el proceso. Todo para quecuando los necesitemos, podamos acceder fácil y rápidamente a ellos. 
  • Interpretación, obtención de las conclusiones sobre los modelos y comprobación de su utilidad: Después de haber explorado y de haber concretado nuestros modelos de datos, hay que comprender los resultados, confirmar su utilidad y saber cómo explotarlos. Así, una vez que lo hagamos, ya estarán listos para ser presentados y para convertirse en un activo de nuestra empresa. 

 

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