Minería de datos: definición, métodos, ámbitos de aplicación y más

Nuestro mundo está alimentado y moldeado por los datos. Tanto si nos desplazamos por las redes sociales como si compramos en línea o leemos las últimas noticias, generamos y consumimos datos constantemente. En grandes modelos lingüísticos como GPT-4 y redefinir los límites de lo que las máquinas pueden entender y crear, se podría pensar que algunos procesos de datos tradicionales, como la minería de datos, están perdiendo importancia. Pero, ¿es realmente así?

Qué es la minería de datos - definición

definición de minería de datos

La minería de datos es la práctica de aplicar sistemáticamente métodos asistidos por ordenador para descubrir patrones, tendencias o correlaciones en grandes cantidades de datos. Aunque originalmente sólo abarcaba una parte de la Procesos de descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD) el término se utiliza ahora a menudo para describir todo el proceso de KDD. Incluye no sólo el análisis propiamente dicho, sino también las fases previas y posteriores, como la preparación y evaluación de los datos.

La minería de datos -como complemento de la propia definición- desempeña un papel fundamental a la hora de descubrir patrones, tendencias y conexiones dentro de grandes cantidades de datos. Como proceso analítico, permite identificar y describir patrones significativos a partir de amplios conjuntos de datos mediante la combinación de métodos de la estadística, la informática y las ciencias de la computación. inteligencia artificial combinados. Este proceso ayuda a las empresas a crear una base para la toma de decisiones basada en análisis de datos en profundidad y no en la intuición.

La minería de datos se refiere al proceso de descubrir patrones, correlaciones y tendencias a partir de grandes cantidades de datos.

Proceso de extracción de datos y fuentes de datos

El proceso de extracción de datos sigue un patrón iterativo que, en términos simplificados, comienza con la definición de objetivos y la recopilación de datos, seguida de la limpieza de datos, la transformación para el análisis, la extracción de datos propiamente dicha, la evaluación de los resultados y la posterior aplicación de los conocimientos recién adquiridos. Este proceso cíclico permite profundizar y refinar gradualmente los hallazgos. Los datos para la minería de datos pueden proceder de diversas fuentes. Ejemplos de fuentes de datos son

Datos internos de la empresa

Las empresas recopilan y almacenan información en sus sistemas internos, como bases de datos, sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y otras aplicaciones empresariales. Estos activos pueden incluir datos de transacciones, datos de clientes, detalles de productos o información operativa.

Fuentes de datos externas

Los datos también pueden obtenerse de fuentes externas, como bases de datos públicas, redes sociales, plataformas en línea, archivos gubernamentales o informes de investigación de mercado. Estas mediciones pueden proporcionar información adicional sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado o información demográfica.

Datos del sensor

Con la llegada del Internet de las Cosas (IoT), los sensores de diversos dispositivos y aplicaciones están generando grandes cantidades de datos. Estos datos de sensores pueden utilizarse en ámbitos como los hogares inteligentes, la automatización industrial, la asistencia sanitaria y el transporte.

Tareas de extracción de datos

La minería de datos aborda una serie de tareas que se dividen en las siguientes categorías principales:

  • Clasificación - Asignación de objetos de datos a clases predefinidas para encontrar patrones o tendencias.
  • Segmentación (clustering) - Agrupación de objetos de datos basada en similitudes para identificar subgrupos homogéneos.
  • Previsión - Utilización de datos históricos para predecir acontecimientos o tendencias futuros.
  • Análisis de dependencia - Investigación de las relaciones entre las distintas características de los datos.
  • Análisis de desviaciones - Identificación de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma esperada.

Estas tareas ayudan a extraer conocimientos ocultos de los datos, ya sea detectando fraudes, comprendiendo el comportamiento de los usuarios o descubriendo cuellos de botella en los procesos.

Minería de datos y big data

La minería de datos está estrechamente relacionada con el big data, pero mientras este último se centra en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, la minería de datos se ocupa de analizar estos datos para obtener información valiosa. Aunque la minería de datos suele aplicarse a grandes volúmenes de datos, no se limita a los big data y también puede aplicarse a conjuntos de datos más pequeños.

Diferenciación de otras áreas especializadas

La minería de datos se solapa con otras disciplinas y difiere de ellas:

  • Estadísticas - Muchas de las prácticas utilizadas tienen su origen en la estadística, pero se adaptan para su uso en la minería de datos, aceptando a menudo una pérdida de precisión en favor del tiempo de ejecución.
  • Aprendizaje automático (ML) - Mientras aprendizaje automático (Mientras que el aprendizaje automático se centra en encontrar y reconocer patrones conocidos, la minería de datos pretende descubrir nuevos patrones. Sin embargo, los límites entre ambas áreas son difusos.
  • Sistemas de bases de datos - La investigación en el campo de las tecnologías de bases de datos, sobre todo en lo que respecta al desarrollo de estructuras de índices eficientes, sirve de apoyo a los procesos de minería de datos al optimizar los procedimientos de búsqueda y análisis.
  • Recuperación de información - La minería de datos mejora las técnicas de recuperación de información mediante métodos como el análisis de conglomerados, que ayudan a organizar y presentar los resultados de la búsqueda con mayor eficacia.
  • Técnicas - Las prácticas utilizadas incluyen reglas de asociación, redes neuronales, árboles de decisión y algoritmos K-Nearest Neighbour. Estas técnicas se utilizan para encontrar tendencias, hacer predicciones o agrupar puntos de datos basándose en similitudes. Encontrará más información sobre estos métodos en la siguiente sección del texto.

Métodos de extracción de datos

La minería de datos es un proceso esencial en el análisis de datos que utiliza diversos métodos para extraer conocimiento oculto de los datos. Estos métodos abordan tareas específicas como la clasificación, la segmentación, la previsión, el análisis de dependencias y el análisis de desviaciones, por citar sólo algunas. Estas tareas son fundamentales para reconocer patrones, tendencias y anomalías en los datos:

métodos de minería de datos

Clasificación

La clasificación es uno de los métodos clave utilizados con frecuencia en la minería de datos, cuyo objetivo es clasificar objetos de datos basándose en categorías predefinidas. Este enfoque se utiliza mucho en la práctica, por ejemplo en la evaluación del riesgo crediticio, donde los solicitantes se clasifican como buenos o malos prestatarios, o en el análisis de rotación para predecir qué clientes es probable que abandonen la empresa. Los árboles de decisión son uno de los algoritmos de clasificación más comunes, Bayes ingenuo(k-NN) y máquinas de vectores de apoyo (SVM).

Agrupación

El clustering consiste en agrupar objetos de datos similares para identificar estructuras naturales dentro de los datos. Este enfoque es útil para tareas como la segmentación de clientes, en la que éstos se agrupan en función de sus hábitos de compra o preferencias, o la segmentación de imágenes, que divide una imagen en distintas áreas. Algoritmos como k-means, clustering jerárquico y DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) son especialmente relevantes en este caso.

Normas de asociación

Normas de asociación revelan relaciones interesantes entre distintos atributos de los datos. Un ejemplo clásico es el análisis de la cesta de la compra, que identifica las combinaciones de productos comprados con frecuencia para desarrollar estrategias de venta cruzada. Algoritmos como Apriori y FP-Growth son especialmente eficaces en este ámbito y permiten hacer recomendaciones personalizadas en los sitios web analizando el comportamiento de los usuarios.

Regresión

La regresión se centra en la predicción de valores continuos. Se utiliza, por ejemplo, para crear previsiones de ventas o determinar el precio óptimo de los productos. Aquí se utilizan algoritmos como la regresión lineal, la regresión logística y la regresión de vectores de soporte (SVR).

Árboles de decisión

Árboles de decisión ofrecen un enfoque claro para clasificar datos en función de sus propiedades o predecir valores continuos. Su comprensión es intuitiva y pueden utilizarse para diversas tareas, desde la segmentación de clientes hasta el diagnóstico de enfermedades. Algoritmos muy conocidos en este ámbito son C4.5, CART y Bosques aleatorios.

Redes neuronales

Las redes neuronales, inspiradas en la estructura de las redes neuronales biológicas, son ideales para tareas complejas de reconocimiento de patrones. Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan mucho en el reconocimiento de imágenes, por ejemplo, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNN) se emplean sobre todo en el tratamiento de contenidos secuenciales, como textos o series temporales.

Detección de anomalías

La detección de anomalías identifica puntos de datos que se desvían significativamente de la norma. Este método es especialmente pertinente en la detección de fraudes, la seguridad de las redes y la garantía de calidad. Entre los enfoques utilizados figuran la detección estadística de valores atípicos, los métodos basados en clústeres y la SVM de una clase.

Ventajas y retos

VentajasDesafíos
Adquirir conocimientos - La minería de datos permite descubrir patrones, correlaciones y contenidos ocultos en los big data. Esto permite obtener valiosos conocimientos que pueden conducir a decisiones y mejoras bien fundamentadas.Protección de datos y ética - La minería de datos requiere el acceso a datos sensibles, lo que plantea problemas éticos y de protección de datos. La protección de la intimidad y el cumplimiento de las directrices de protección de datos son aspectos importantes que deben tenerse en cuenta.
Previsión y pronóstico - Los modelos de minería de datos pueden utilizarse para predecir futuros acontecimientos, tendencias o pautas de comportamiento. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar medidas preventivas o identificar oportunidades en una fase temprana.Calidad y pertinencia de los datos - Los resultados de la minería de datos dependen en gran medida de la calidad y pertinencia de los valores subyacentes. Los datos incompletos, incorrectos o imprecisos pueden dar lugar a resultados distorsionados.
Aumento de la eficacia - La minería de datos permite automatizar el análisis y el tratamiento de los datos, lo que puede aumentar la eficacia y ahorrar tiempo. Es posible analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión.Complejidad e interpretación - Los métodos de extracción de datos pueden ser complejos y la interpretación de los resultados requiere a menudo conocimientos especializados. Existe el riesgo de que se extraigan conclusiones incorrectas si los resultados no se interpretan o comprenden correctamente.
Ventaja competitiva - La minería de datos permite obtener ventajas competitivas. Puede conocer mejor el comportamiento de los clientes, las condiciones del mercado y los procesos empresariales para tomar decisiones estratégicas bien fundadas.Dependencia de los algoritmos - La minería de datos se basa en algoritmos y modelos que se entrenan a partir de datos existentes. El rendimiento y la precisión de los resultados dependen de la selección y personalización de los algoritmos.
Recomendaciones personalizadas - La minería de datos permite crear recomendaciones personalizadas y ofertas adaptadas a los clientes. Esto permite a las organizaciones mejorar la fidelidad y la satisfacción de sus clientes.Obtención y preparación de datos - El proceso de recopilación y preparación de datos para la minería de datos puede ser largo y complejo. Requiere una amplia infraestructura de datos y expertos en datos cualificados.

Ejemplos

imagen verde con casos de uso y logotipo de konfuzio en un recuadro verde claro

Comercio electrónico y minorista

  • Sistemas de recomendación - Uso de la minería de datos para generar recomendaciones de productos personalizadas basadas en el comportamiento de compra y las preferencias de los clientes.
  • Análisis de clientes - Análisis de los datos de los clientes para identificar patrones de comportamiento, segmentos de clientes y tendencias con el fin de desarrollar estrategias de marketing específicas.
  • Optimización de precios - Uso de la minería de datos para determinar estrategias óptimas de fijación de precios basadas en las condiciones del mercado, los datos de la competencia y el comportamiento de los clientes.

Sanidad

  • Predicción de enfermedades - Uso de la minería de datos para analizar factores de riesgo y combinaciones de síntomas con el fin de detectar enfermedades en una fase temprana y desarrollar estrategias de tratamiento.
  • Desarrollo de fármacos - Análisis de valores médicos e información genética para identificar correlaciones que puedan ayudar al desarrollo de nuevos fármacos.
  • Optimización operativa - Minería de datos para analizar los flujos de pacientes, la utilización de recursos y el aumento de la eficiencia en hospitales y centros sanitarios.

Finanzas

  • Evaluación del riesgo de crédito - Uso de la minería de datos para evaluar la solvencia y el riesgo de impago de los prestatarios y respaldar las decisiones crediticias.
  • Detección de fraudes - Analizar los datos de las transacciones para identificar actividades inusuales o sospechosas y detectar fraudes.
  • Optimización de la cartera - Para el análisis de los datos de los mercados financieros y la optimización de las carteras de inversión en función de la relación riesgo/rentabilidad y las preferencias de los inversores.

Telecomunicaciones

  • Fidelización de clientes y prevención de bajas - Análisis de los datos de comportamiento de los clientes para identificar posibles bajas y tomar medidas específicas para retenerlos.
  • Optimización de la red - Análisis de los datos de la red para identificar cuellos de botella, fluctuaciones de la calidad y oportunidades de optimización.
  • Previsión de la demanda - Predicción del volumen de datos y la utilización del ancho de banda a partir de datos históricos y patrones estacionales.

Herramienta de extracción de datos de Konfuzio

Konfuzio está especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas para el tratamiento automatizado de documentos, utilizando tecnologías de vanguardia como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La herramienta de minería de datos de Konfuzio es una potente solución de software basada en el aprendizaje automático avanzado. Konfuzio Software de IA pretende extraer patrones ocultos y perspectivas de grandes cantidades de datos y allanar así el camino para tomar decisiones bien fundadas en los procesos empresariales.

Con Konfuzio, es posible analizar y procesar eficazmente datos no estructurados mediante inteligencia artificial. 

Algoritmos avanzados de IA

Konfuzio utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar estructuras de datos complejas. El software aprende continuamente para ofrecer resultados exactos y precisos. El aprendizaje independiente y continuo es una importante ventaja de la herramienta.

Adaptabilidad

La adaptabilidad de Konfuzio también permite satisfacer necesidades específicas. El software puede integrarse fácilmente en una amplia variedad de entornos empresariales y estructuras informáticas existentes.

Protección de datos y seguridad

Konfuzio concede el máximo valor a la protección de datos y la seguridad, por lo que el software siempre trata los datos sensibles de la empresa de forma confidencial y cumple todos los requisitos de protección de datos de conformidad con el GDPR.

Adquisición y preparación de datos

Konfuzio incluye funciones para extraer y recopilar datos no estructurados de diversas fuentes, como documentos, correos electrónicos u otros archivos. El software también admite el preprocesamiento de datos mediante su limpieza y transformación en un formato formateado y estructurado adecuado para su posterior análisis.

Análisis de textos y extracción de entidades

Konfuzio dispone de funciones avanzadas de análisis de texto que las empresas pueden utilizar para procesar documentos de texto y extraer contenido relevante. Esto incluye la extracción de entidades, en la que la herramienta extrae de los documentos información importante como nombres, fechas, ubicaciones o descripciones de productos.

Conclusión

La minería de datos permite obtener información valiosa a partir de la gran cantidad de datos disponibles. Debido al continuo desarrollo de las tecnologías y las prácticas, la minería de datos es cada vez más indispensable para las empresas de todos los sectores, y el propio término se está convirtiendo en una importante pieza de conocimiento para seguir siendo competitivos y aplicar con éxito estrategias basadas en datos. La herramienta de minería de datos de Konfuzio crea la base para que las empresas obtengan información valiosa, tomen decisiones bien fundamentadas y consigan ventajas competitivas.

La minería de datos es una herramienta importante para las empresas que están dispuestas a aprovechar todo el potencial de sus datos y quieren aprender a avanzar hacia la toma de decisiones basada en datos.

Si desea conocer el potencial que Konfuzio tiene reservado para su empresa, póngase en contacto con nuestros expertos y exploremos juntos sus opciones:








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