La digitalización del mundo actual ha hecho que las interacciones entre los negocios y los clientes generen enormes cantidades de información. Esto beneficia a las empresas, que pueden utilizar esos datos para monitorear su rendimiento, identificar patrones, tomar decisiones más eficientes y predecir comportamientos futuros.
A medida que esta demanda crece en el mercado, las compañías necesitan contratar especialistas que se encarguen de la minería de datos. A continuación, te contamos de qué se trata esta disciplina, cuáles son sus etapas, cómo se aplica y de qué forma se potencia con la implementación de la inteligencia artificial.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos (data mining, en su traducción al inglés) es el proceso de explorar, seleccionar, ordenar y analizar grandes cantidades de información para encontrar patrones y tendencias que sustente decisiones o proporcione pronósticos.
Esta disciplina utiliza técnicas estadísticas, de inteligencia artificial y aprendizaje automático para extraer conocimientos útiles y así conseguir relaciones significativas con los consumidores.
¿Cuáles son sus etapas?
Si bien existen diferentes técnicas dentro de la minería de datos, todas coinciden en una serie de pasos o etapas que se necesitan para seleccionar la información y transformarla en un formato analizable.
- Definición del problema: los científicos de datos contactan a todas las partes interesadas de la empresa para analizar cuál es la respuesta que necesitan encontrar, qué se pretende con el proyecto y hasta donde se quiere llegar. También determinan la inversión económica y posibles dificultades, para crear planes de contingencia si suceden. Luego, deciden la mejor manera de lograr el objetivo.
- Selección de datos: el equipo decide qué información necesita para el proyecto y dónde encontrarlos. Las fuentes habituales incluyen bases de datos, registros de actividad o almacenes de información. Se analiza qué tipo de correlaciones ocultas existen entre ellos y cuáles son los más precisos.
- Limpieza de información: antes que nada, se calculan los valores mínimos y máximos, la media y las desviaciones estándar para extraer datos de calidad y fiables. Tras la recopilación, se analizan y descartan los que resultan irrelevantes o duplicados. También se buscan los que falten. Posteriormente, se transforman a un formato común y se adaptan al tipo de tecnología que se va a usar para su análisis.
- Construcción del modelo: los programadores y científicos de datos crean algoritmos para automatizar el análisis. Se crean columnas que se usan para la entrada, el atributo que está prediciendo y parámetros que indican al sistema cómo procesar la información. Se hacen pruebas con muestras pequeñas y conocidas para verificar que esté equilibrado.
- Evaluación del modelo: el equipo visualiza los resultados para encontrar información o patrones en los datos, comprobando así su eficacia. Para ello, se comparten con las áreas relacionadas, generando un feedback que demuestra si los modelos dan respuesta al problema inicial para el cual fue creado. Siempre se pueden hacer ajustes para alcanzar los objetivos.
- Implementación: finalmente, el software es compartido con otras áreas que también extraerán datos. También se crean informes para enviar a la alta dirección, compartir los resultados con los clientes y mejorar los procesos empresariales.
¿Cómo minar datos?
Los científicos de datos utilizan diferentes técnicas para el proceso de minería, según las características del proyecto.
- Agrupamiento: se encarga de juntar información que tiene las mismas regularidades o rasgos, englobando los resultados que tienen igual comportamiento, como segmentar clientes por etapa de vida, tipo de compras realizadas, etc.
- Asociación: encuentra relación entre conjuntos de datos que aparentemente no tienen nada en común, buscando el punto de convergencia entre las partes. Se usa para comparar eventos nuevos con los existentes y confirmar las variables con las cuales se conectan estos atributos.
- Clasificación: entrena al algoritmo para clasificar la información en distintas categorías, permitiendo proyectar a futuro y hacer predicciones comerciales o estratégicas con base en ello.
- Clústeres: reúne varios puntos de datos en función de sus similitudes. Se diferencia de la anterior porque no puede distinguirlos por categorías específicas, pero sí es capaz de encontrar patrones.
- Verificación de secuencias y trayectos: se descubren patrones o una serie de eventos que tienen lugar en una secuencia.
¿Cómo se aplica a las empresas?
Los negocios utilizan la minería de datos para obtener distintos tipos de información. Esta puede variar según el tamaño de la empresa, su sector y sus operaciones.
En muchos casos, recurren a ella para comprender mejor el comportamiento o las preferencias de los clientes, para encontrar nuevas tendencias del mercado o para evaluar prácticas y estrategias.
- Mejorar el alcance y la experiencia del cliente: resulta útil en diversas áreas, como por ejemplo al equipo de marketing para crear categorías de consumidores y así diseñar comunicaciones atractivas para cada segmento. También se puede ofrecer contenido individualizado según la actividad de cada usuario, permitiendo experiencias personalizadas.
- Optimización de las operaciones internas: los analistas pueden monitorear los procesos de la empresa para aumentar la eficiencia, reducir el desperdicio y el uso del espacio, medir el rendimiento de sus equipos, predecir el mantenimiento, identificar áreas problemáticas, etcétera.
- Prácticas comerciales sostenibles: la minería de datos puede procesar información sobre el consumo energético y la gestión de residuos. Estas áreas son importantes para impulsar las iniciativas de sostenibilidad y encontrar maneras de reducir las emisiones de carbono.
Entra en juego la IA
La minería de datos se ha visto potencialmente beneficiada con la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA), que ofrece como novedad la posibilidad de construir modelos de aprendizaje automático y algoritmos que permiten a las máquinas procesar la información de forma más eficiente.
La IA se puede utilizar para automatizar tareas, identificar esquemas complejos y tomar decisiones informadas.
Esta tecnología se utiliza mucho en las áreas de finanzas (para detectar fraudes financieros, analizar riesgos crediticios y predecir tendencias en el mercado), E-commerce (para predecir la demanda, optimizar precios de acuerdo a los clientes y recomendar productos), manufactura y calidad (para optimizar procesos en la fabricación, prevenir defectos y reducir costos de producción), telecomunicaciones (para gestionar redes y detectar fraudes en llamadas), administración pública (para mejorar la gestión de recursos públicos y la detección de fraudes en programas sociales) y logística (para mejorar la gestión de la cadena de suministro, la planificación de rutas y la programación de mantenimiento).
La necesidad de un especialista
La minería de datos y la inteligencia artificial representan herramientas poderosas para la innovación y la resolución de problemas de los negocios en un mundo cada vez más impulsado por la información. Así como años atrás era clave contar con profesionales especializados en otras áreas, hoy es clave contar un equipo que tenga experiencia en estas disciplinas y que impulsen a la empresa hacia el futuro.
SaviaTech es una empresa de tecnología dedicada a ofrecer soluciones integrales en inteligencia de negocio con IA. La firma ofrece servicios de visualización, ciencia y machine learning, arquitectura, ingeniería y gobierno de datos.
La compañía abarca todo el ciclo de vida de un proyecto de inteligencia empresarial y artificial, aportando experiencia y conocimiento en distintas verticales de negocio. Se enfoca en entender a sus potenciales clientes para identificar sus necesidades y diseñar soluciones que aporten valor y generen resultados.
SaviaTech cuenta con la pasión y el compromiso para acompañar a todo tipo de negocio en este proceso de innovación, ayudándolos a hacer realidad los cambios culturales que estos tiempos exigen.
