¿Qué es la minería de datos?

Se genera una gran cantidad de datos cada segundo y es necesario tener conocimiento de las diferentes herramientas minería de datos que se pueden utilizar para manejar estos enormes datos y aplicar algoritmos y visualizaciones de minería de datos interesantes en poco tiempo.

La minería de datos es el conjunto de metodologías utilizadas en el análisis de datos desde varias dimensiones y perspectivas, encontrando patrones ocultos previamente desconocidos, clasificando y agrupando los datos y resumiendo las relaciones identificadas.

Por ejemplo, la minería de datos puede ayudar a las empresas a identificar a sus mejores clientes. Las organizaciones pueden usar técnicas de minería de datos para analizar la compra previa de un cliente en particular y predecir lo que un cliente podría comprar en el futuro. También puede resaltar compras que están fuera de lo normal para un cliente y pueden indicar fraude.

Las empresas pueden utilizar para encontrar ineficiencias en los procesos de fabricación, defectos potenciales en los productos o debilidades en la cadena de suministro. 

Historia de la minería de datos

Uno de los primeros artículos en utilizar la frase «minería de datos» fue publicado por Michael C. Lovell en 1983. En ese momento, Lovell y muchos otros economistas tenían una visión bastante negativa de la práctica, creyendo que las estadísticas podrían llevar a conclusiones incorrectas cuando no informado por el conocimiento del tema.

Pero en la década de 1990, la idea de extraer valor de los datos mediante la identificación de patrones se había vuelto mucho más popular. Los proveedores de bases de datos y almacenes de datos comenzaron a usar la palabra de moda para comercializar su software. Y las empresas comenzaron a tomar conciencia de los beneficios potenciales de la práctica.

En 1996, un grupo de empresas que incluía a Teradata y NCR lideró un proyecto para estandarizar y formalizar metodologías de minería de datos. Su trabajo resultó en el Proceso Estándar de la Industria para la Minería de Datos (CRISP-DM). Este estándar abierto divide el proceso de minería de datos en seis fases:

1. Entendimiento del negocio
2. Comprensión de datos
3. Preparación de datos
4. Modelado
5. Evaluación
6. Despliegue

Empresas como IBM continúan promoviendo el modelo CRISP-DM hasta el día de hoy, y en 2015, IBM lanzó una versión actualizada que amplió el modelo básico.

A principios de la década de 2000, las compañías web comenzaron a ver el poder de la minería de datos, y la práctica realmente despegó. Si bien la frase «minería de datos» ha sido eclipsada por otras palabras de moda como «análisis de datos», «big data» y «aprendizaje automático», el proceso sigue siendo una parte integral de las prácticas comerciales. De hecho, es justo decir que la minería de datos se ha convertido en una parte de facto de la gestión de un negocio moderno.

Tipos de minería de datos

Los científicos y analistas de datos utilizan muchas técnicas diferentes de minería de datos para lograr sus objetivos. Algunos de los más comunes incluyen los siguientes:

• La agrupación implica encontrar grupos con características similares. Por ejemplo, los especialistas en marketing suelen utilizar la agrupación para identificar grupos y subgrupos dentro de sus mercados objetivo. La agrupación en clúster es útil cuando no sabe qué similitudes pueden existir dentro de sus datos.
• La clasificación clasifica los elementos (o individuos) en categorías basadas en un modelo aprendido previamente. La clasificación a menudo viene después de la agrupación (aunque también puede entrenar un sistema para clasificar datos en función de las categorías que defina el científico o analista de datos). La agrupación identifica los grupos potenciales en un conjunto de datos existente, y la clasificación coloca los datos nuevos en el grupo apropiado. Los sistemas de visión por computadora también usan sistemas de clasificación para identificar objetos en imágenes.
• La asociación identifica datos que se encuentran comúnmente cerca uno del otro. Esta es la técnica que impulsa la mayoría de los motores de recomendación, como cuando Amazon sugiere que si compró un artículo, es posible que también le guste otro artículo.
• La detección de anomalías busca datos que no se ajustan al patrón habitual. Estas técnicas son muy útiles para la detección de fraudes.
• La regresión es una herramienta estadística más avanzada que es común en el análisis predictivo. Puede ayudar a los desarrolladores de redes sociales y aplicaciones móviles a aumentar la participación, y también puede ayudar a pronosticar las ventas futuras y minimizar el riesgo. La regresión y la clasificación también se pueden usar juntas en un modelo de árbol que es útil en muchas situaciones diferentes.
• La minería de texto analiza con qué frecuencia las personas usan ciertas palabras. Puede ser útil para el análisis de sentimientos o personalidad, así como para analizar publicaciones en redes sociales con fines de marketing o para detectar posibles filtraciones de datos de los empleados.
• El resumen pone un grupo de datos en una forma más compacta y fácil de entender. Por ejemplo, puede usar el resumen para crear gráficos o calcular promedios a partir de un conjunto de datos dado. Esta es una de las formas más conocidas y accesibles de minería de datos.

Herramientas de minería de datos

Las organizaciones tienen a su disposición una amplia variedad de herramientas de minería de datos de propiedad y de código abierto. Estas herramientas incluyen almacenes de datos, herramientas ELT, herramientas de limpieza de datos, tableros, herramientas analíticas, herramientas de análisis de texto, herramientas de inteligencia de negocios y otros.