Qué es Data Mining

Cuando te adentras en el universo del Big Data, una de las primeras cuestiones importantes para saber es qué es Data Mining. Este concepto implica una innovación tecnológica de los últimos tiempos, pero lo cierto es que, como ocurre con muchos otros aspectos tecnológicos, tiene una larga trayectoria.

Más específicamente, se introdujo en la década de los 60, cuando comenzaron a aparecer los primeros vestigios de lo que serían los grandes volúmenes de información. Sin embargo, para los años 80 este término ya empezó a adquirir un sentido mucho más específico, y es en la actualidad cuando sabemos específicamente a qué se refiere.

También conocida como minería de datos, esta definición empezó a surgir para abarcar todos los trabajos que refieren a la comprensión de un enorme volumen de estadísticas. Justamente, al trabajar sobre ellas, se puede comprender su significado y que se vuelva información útil para las empresas, pues se pueden generar distintas estrategias para aumentar las ventas o fidelizar clientes.

El principal objetivo es que surja la posibilidad de la exploración de grandes volúmenes informativos, que a menudo podrían parecer indescifrables sin la ayuda de un profesional. Por eso, a través de distintas técnicas, procedimientos y metodologías, se pueden resolver bases de datos gigantes de forma automática.

De esta forma, se pueden encontrar algunos patrones que serían útiles para las compañías, para que expliquen por qué los datos se comportan de una determinada manera. Al fin y al cabo, esa información que se fue recopilando con el correr del tiempo remite a la organización y a los clientes, motivo por el cual es esencial conocer cómo funcionan.

A través de los datos se pueden arribar a distintas conclusiones, con el objetivo de que esos datos se transformen en información relevante. Así, las empresas tendrán la posibilidad de implementar distintas soluciones a problemas o nuevas estrategias para mejorar los planes corporativos y optimizar cada parámetro que se considere relevante.

Por tanto, los datos son el medio o la base para llegar a conclusiones y transformar estos datos en información útil, para que desde los altos mandos institucionales puedan abarcar mejoras y soluciones que les ayuden a conseguir sus objetivos. Veamos, entonces, cuáles son las tareas más importantes que debe resolver un profesional de esta materia.

Qué hace un profesional del Data Mining

Para empezar a entender las características de Data Mining, es necesario indicar y especificar a qué se dedica un profesional de esta área. Justamente, un encargado de la minería de datos será visto como un explorador, que tiene el principal objetivo de descubrir patrones presentes en las enormes cantidades de datos.

En la actualidad, esta disciplina se orienta a casi cualquier sector donde se pueda obtener información relevante de un volumen importante de datos. Las empresas se pueden ver beneficiadas de esta actividad, pues siempre hay cuestiones que se pueden mejorar o problemas que pueden solucionarse.

A grandes rasgos, un profesional de los datos tiene 4 pasos específicos en su trabajo. A saber:

• Elección de los objetivos y viabilidad del proyecto. Se trata de una instancia que, en realidad, corresponde al cliente o a la empresa que contrata el profesional. Es decir, se advierte un posible inconveniente y el experto en los datos deberá analizar la viabilidad del proyecto o la forma en la que se llevará a cabo. Otra opción es que el propio cliente sepa qué es lo que tiene que hacer, motivo por el cual solamente le informará sus objetivos de trabajo.

• Procesamiento de los datos. Aquí comienza la actividad propiamente dicha del minero. Deberá buscar y ver todas las bases de datos, para seleccionar, limpiar, optimizar, reducir o transformar todos los datos que crea convenientes de acuerdo con su investigación y los objetivos que se hayan estipulado previamente.

• Elección del modelo. Una vez que se haya llevado a cabo la “tarea dura” de la limpieza de los datos, se deberá realizar un análisis estadístico de los mismos. De esa forma, se procederá a generar una visualización gráfica que le permita entender mejor la situación, la cual también debería ser informada a su cliente.

• Análisis de los resultados. El último momento, donde se puede analizar qué es lo que sucedió en todos los procedimientos anteriores. Aquí también se puede volver hacia atrás y ver si se ha cometido algún error. En caso de que haya incoherencias, puede cambiarse algunos de los aspectos o procedimientos elegidos.

Por supuesto, se trata de procedimientos tentativos, que pueden variar según las técnicas de Data Mining que utilice el profesional. Cada uno tendrá un mecanismo laboral diferente, pero lo cierto es que se trata de pasos casi obligatorios que todos terminan respetando, pues así es el funcionamiento de la disciplina al encarar un proyecto.

Tipos de Data Mining

Antes de comprender los beneficios del Data Mining, es importante saber que se trata de una disciplina que puede ser muy abarcadora. Es decir, no todos los profesionales de la minería de datos están capacitados para todas las tareas, sino que algunos prefieren abocarse a algún tipo en particular.

Esto viene de la mano con el crecimiento de los grandes volúmenes de datos y todo lo que se puede hacer con ellos. Por eso, si quieres indagar un poco más sobre esto, te recomendamos que veas qué es Big Data y cuáles son todas las utilidades y aplicaciones que tiene en el mercado laboral de la actualidad.

Ahora que sabemos esto, puedes conocer los tipos de Data Mining:

• Tipo de método descriptivo. Aquí se verá que los datos son descritos a través de patrones, los cuales tendrán que ser leídos e interpretados por el profesional. O sea, se buscan secuencias, con métodos tales como el clustering o la simple asociación. Se basa en el presente, aunque también permite solucionar problemas del pasado.

• Tipo de método predictivo. A diferencia del modelo anterior, se puede predecir el futuro teniendo en cuenta valores o variables. Aquí los métodos pueden ser la clasificación, la detección de desviaciones o irregularidades percibidas. O sea, se toma al presente y el pasado para analizar qué podría suceder más adelante.

En definitiva, de acuerdo con los objetivos que se hayan estipulado podrás usar un método u otro. Hay profesionales que se sienten más cómodos empleando un tipo específico de minería de datos, mientras que otros prefieren tener conocimientos de ambos para poder trabajar en cualquier área que se lo solicite.

Ventajas de Data Mining

En este punto, seguramente te preguntarás las ventajas y desventajas de Data Mining. Lo primero que hay que decir es que este campo de conocimiento es multidisciplinar, pues comprende al aprendizaje automático, las estadísticas, el entendimiento de las bases de datos, la inteligencia artificial e incluso algunos componentes relacionados con el marketing y la economía.

Por lo tanto, a la hora de hablar de las ventajas del Data Mining, hay que mencionar que se pueden explorar grandes bases de datos para entender determinados comportamientos, algo que puede ser enormemente valorado en el mundo empresarial, donde las métricas son fundamentales para entender el estado financiero de la institución.

En ese sentido, el Data Mining, con sus ventajas y desventajas, será de enorme utilidad para descubrir información que no se esperaba obtener. Esto no solamente se aplica para lo positivo, sino también para lo negativo, pues podrías darte cuenta de que algunos valores económicos no son tan buenos como pensabas antes de iniciar el proceso, por ejemplo.

Sin embargo, te permitirá acercarte a la verdad y eso dejará que puedas tomar decisiones mucho más inteligentes basadas en patrones de datos. Con el correr del tiempo, podrías lograr que la empresa comience a tener un valor agregado, lo cual puede ser de utilidad para escapar de la competencia, pues tendrás más información para satisfacer a tus clientes.

En este mismo sentido, supongamos que tienes una compañía que ya está bastante asentada y tiene resultados espectaculares. Podrías pensar que no hace falta contratar a un profesional de esta área, pero eso es erróneo: él tiene la capacidad de tomar este impulso de “noticias positivas” para encontrar, atraer y retener a más clientes.

Justamente, lo bueno de la minería de datos es que se trabaja tanto en resultados negativos como positivos. Sin importar cuál sea el caso, siempre se podrá optimizar la productividad, para que se pueda mejorar la relación entre la compañía y el cliente, pues podrás poner en marcha varios sistemas que hagan que las personas se sientan atraídas por tus servicios.

Al conocer el comportamiento de los clientes cercanos a tu empresa, vas a saber qué es lo que buscan y qué no. Eso puede derivar en una administración mucho más eficiente de los recursos, ya que podrías estar malgastando dinero en áreas que no te son económicamente rentables ni le suman un valor agregado a la experiencia de usuario.

En definitiva, el Data Mining servirá para ampliar las oportunidades de negocios, mejorar los parámetros actuales y resolver problemas estructurales que podrían significar pérdidas importantes. En definitiva, se extrae información relevante de bases de datos gigantescas para los objetivos de cualquier entidad interesada en mejorar su relación con sus clientes.

Herramientas de Data Mining

Como habrás podido observar, la minería de datos es útil en los terrenos empresariales. Por eso, se volvió una profesión altamente demandada durante estos últimos tiempos. Si te interesa aprender los principios básicos sobre los datos masivos, te recomendamos que le eches un vistazo a los mejores cursos de Big Data.

Por eso, conviene que ya conozcamos algunas de las principales herramientas de Data Mining que pueden ser de ayuda a la hora de encarar las actividades relacionadas con la recolección de datos. Principalmente, pueden destacarse:

• RapidMiner. Este software está pensado para analizar los datos a través de plantillas. Al mismo tiempo, tendrás la chance de visualizarlos, generando análisis predictivos y modelos estadísticos con evaluaciones de las distintas variables. Utiliza un lenguaje de programación Java.

• KNIME. Pensado, principalmente, para la extracción, la depuración y la carga de los datos a través de una interfaz gráfica. Escrita en Java y basada en Eclipse, es de utilidad para el segmento del análisis de datos corporativos y financieros. Además, es bastante completo en cuanto a las funcionalidades adicionales y plugins a incorporar.

• WEKA. Basada en Java, será tu aliado del día a día para los métodos predictivos. De todas maneras, puede ser ayudarte en los descriptivos, pues se hacen buenos trabajos básicos de la minería de datos.

• NLTK. A diferencia de los anteriores, está realizado en Python, lo cual permitirá construir aplicaciones en ella y personalizarlo de acuerdo con tus objetivos específicos. Esta aplicación está especializada en el procesamiento de lenguaje y el aprendizaje automático.

Ejemplos de Data Mining

Como te podrás imaginar, hay multitud de ejemplos de Data Mining. Básicamente, la capacidad descriptiva y predictiva de la minería de datos está modificando las reglas del mundo empresarial, por lo que algunas industrias necesitan los servicios de estos profesionales. Algunas de ellas son:

• Comercios. Cualquier tienda tendrá un registro de sus proveedores y clientes. Lo que no siempre hacen es analizar toda esa información que tienen a disposición. Por eso, se puede explorar la base de datos para analizar las relaciones entre algunos parámetros, de forma tal que se pueda entender cuál es el comportamiento del buyer persona. Así, se pueden tomar decisiones para que aumente el interés por la compañía.

• Bancos. Especialmente útil en el terreno de las inversiones, suele ser usado para entender los riesgos del mercado o la volatilidad de determinadas acciones. Sin embargo, eso no es todo: también puede emplearse para aspectos de seguridad, es decir, generar sistemas inteligentes para prevenir el fraude según determinados movimientos de los clientes.

• Medicina. Al tener bases de datos con el historial clínico de los pacientes, se pueden tener en cuenta todas las variables para generar diagnósticos más precisos e incluso predecir y prevenir posibles enfermedades. Incluso, pueden generarse estadísticas de otros pacientes con los mismos síntomas y arribar a conclusiones mucho más generales.

• Deporte. Muchos directores técnicos de disciplinas variadas tienen en su equipo de trabajo a un experto en bases de datos. Ellos serán los encargados de medir las estadísticas de sus jugadores, para analizar cuáles son las cosas que pueden mejorarse y cuáles están saliendo de acuerdo con lo planeado. Así, se pueden mejorar los resultados deportivos o analizar los partidos del calendario.

En definitiva, el uso del Data Mining está siendo cada vez más importante en el mundo empresarial. Por eso, surgen cada vez más ofertas laborales para esta rama que intenta optimizar las decisiones empresariales a través de la extracción, depuración e interpretación de las bases de datos. ¡El futuro es del Big Data!