¿Qué es la minería de datos? Cómo funciona, técnicas y ejemplos

Brittany Kaiser, exdirectora de Desarrollo de Negocios de Cambridge Analytica, afirmó en The Great Hack de Netflix que los datos ahora son más valiosos que el petróleo.

Y al igual que el petróleo, el oro, el mineral y otros recursos naturales, hay un valor oculto en los datos que necesita ser extraído y procesado utilizando software de aprendizaje automático. Este proceso se conoce como minería de datos.

La minería de datos utiliza la recopilación de datos, almacenes de datos y procesamiento informático para descubrir patrones, tendencias y otras verdades sobre los datos que no son inicialmente visibles utilizando aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos.

Aunque este término es relativamente nuevo (acuñado por primera vez en la década de 1990), se está volviendo más común a medida que las organizaciones de todas las industrias lo utilizan para obtener más información sobre cómo pueden mejorar sus negocios.

¿Por qué es útil la minería de datos?

Tener datos estructurados y no estructurados no necesariamente te proporciona los conocimientos o la información que necesitas. Ahí es donde entra la minería de datos, ya que te permite descubrir patrones y relaciones en grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes.

La minería de datos es útil porque te permite:

• Minimizar el ruido caótico y repetitivo que contienen tus datos
• Descubrir puntos de datos relevantes y utilizarlos para predecir resultados probables
• Acelerar el ritmo de la toma de decisiones informadas con información crucial de los datos
• Utilizar análisis predictivo para encontrar patrones de datos históricos y predecir eventos futuros

La minería de datos explora los datos históricos de una empresa durante el proceso de análisis de datos para observar desempeños pasados o pronósticos futuros. Esto conduce a una toma de decisiones más rápida y eficiente.

Por ejemplo, a través de la minería de datos, una empresa puede ver qué clientes están comprando productos específicos en ciertos momentos del año. Esta información luego puede usarse para segmentar a esos clientes. La segmentación de clientes es importante para dirigir campañas de ventas y marketing, lo que puede llevar a mayores ganancias, pero también señalar una tendencia potencial o dos.

Además de la toma de decisiones automatizada, la minería de datos también es una herramienta importante porque puede predecir y pronosticar con precisión tendencias para tu negocio basándose en información histórica y condiciones actuales. También tiene la capacidad de permitir un uso y asignación más eficiente de los recursos para que las empresas puedan planificar y tomar decisiones automatizadas para maximizar la reducción de costos.

¿Cómo funciona la minería de datos?

La minería de datos implica explorar y analizar grandes cantidades de información para descubrir patrones y tendencias significativos. Es esencialmente un proceso de cinco pasos.

1. Una organización recopilará datos utilizando software de extracción de datos y los cargará en un almacén de datos.
2. Estos datos se almacenarán y gestionarán ya sea en servidores internos o en la nube. Las herramientas de visualización de datos utilizan este paso para explorar las propiedades de los datos y asegurarse de que ayudarán a lograr los objetivos del negocio.
3. Reúne a los analistas de negocios, equipos de gestión y profesionales de tecnología de la información de tu organización para acceder a los datos y determinar las formas en que les gustaría organizarlos.
4. Las herramientas de software de aplicación clasificarán los datos basándose en los resultados y utilizarán modelos de datos y modelos matemáticos para encontrar patrones en los datos.
5. Los datos se presentarán en un formato legible y compartible, como un gráfico o tabla, creado utilizando plataformas de inteligencia empresarial, y se compartirán en las operaciones comerciales diarias como una única fuente de verdad.

Pasar por este proceso no ayuda a nadie si los datos que recopilas quedan sin tocar. La herramienta de inteligencia empresarial adecuada desglosa los datos a un nivel granular, permitiendo a tu equipo profundizar en los datos para crear pronósticos, estrategias e ideas accionables.

Técnicas de minería de datos

La minería de datos utiliza diferentes técnicas como reglas de asociación, agrupamiento, árboles de decisión, redes neuronales, análisis predictivo y K-Nearest neighbor (KNN) para encontrar información útil a partir de los datos.

• Reglas de asociación o análisis de cesta de mercado encuentra relaciones entre variables en un gran conjunto de datos. Analizar esta relación ayuda a las empresas a entender cómo diferentes puntos de datos se influyen entre sí y el efecto holístico que crean juntos. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico pueden usar reglas de asociación para entender la relación entre las ventas totales y los productos que los consumidores compran juntos. Pueden usar esta información para colocar productos, vender cruzadamente y hacer recomendaciones personalizadas a los clientes.
• Clasificación es otra técnica de minería de datos que utiliza clases predefinidas para categorizar datos. Funciona describiendo los factores comunes entre diferentes puntos de datos. Por ejemplo, la detección de spam utiliza algoritmos de clasificación para predecir si un nuevo mensaje es spam o no, basándose en su similitud con mensajes de spam anteriores.
• Agrupamiento crea grupos de puntos de datos similares basándose en sus atributos. No requiere etiquetas predefinidas como la clasificación. En cambio, los modelos de agrupamiento buscan segmentar los datos de manera que cada grupo contenga puntos de datos similares. Por ejemplo, un modelo de agrupamiento agrupará términos como smartphone, auriculares y audífonos, y los colocará bajo un grupo llamado dispositivos inteligentes.
• Árboles de decisión descomponen datos numéricos y datos categóricos en subconjuntos más pequeños basados en una lista de criterios que estableces. Esta técnica de minería de datos decide los subconjuntos basándose en el valor de las entradas y representa los resultados utilizando una estructura de árbol. Cada nodo en el árbol representa una decisión, mientras que cada rama muestra un resultado de esa decisión.
• Algoritmo KNN segmenta puntos de datos basándose en su proximidad a otros puntos de datos. Esta técnica asume que los puntos de datos más cercanos entre sí tienden a ser más similares que los puntos de datos con una distancia significativa entre ellos. El algoritmo KNN es una técnica de aprendizaje supervisado que las organizaciones utilizan para predecir las características de un grupo basándose en puntos de datos individuales.
• Redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales, utilizan nodos o neuronas que contienen entradas, salidas y pesos para procesar datos. Cada nodo genera una señal de salida después de recibir y procesar señales de entrada. Las conexiones entre neuronas aprenden patrones de datos y relaciones durante el proceso de entrenamiento del modelo.
• Análisis predictivo comparte resultados o eventos futuros basados en el análisis de datos históricos. Las organizaciones utilizan este método de minería de datos para superar a la competencia, personalizar sus ofertas, mejorar la eficiencia operativa y acelerar la toma de decisiones informadas.
• Modelado prescriptivo ofrece una o más acciones recomendadas después de analizar, filtrar y transformar datos no estructurados. Esta técnica examina tanto variables internas como externas para mejorar la precisión de las predicciones.
• Minería de texto, o software de análisis de texto, es una extensión de la minería de datos que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer información de datos no estructurados con mucho texto. Esta estrategia dentro de la minería de datos está siendo utilizada por aerolíneas para encontrar equipaje perdido, equipos financieros dentro del mercado de valores para rastrear noticias de última hora, y permitir a los profesionales de la salud categorizar los registros médicos de sus pacientes.

Aquí tienes un ejemplo de cómo funciona la minería de texto:

Los datos con mucho texto primero deben ser recopilados y formateados de manera uniforme. El texto se toma de todo, desde archivos HTML y XML hasta documentos de Word y archivos PDF utilizando software de análisis de texto. Luego, se eliminarán los archivos de imagen incrustados ya que no tienen valor en lo que respecta a la minería de texto.

A continuación, se eliminará todo el texto que se considere "ruido". Esto consiste en palabras como "de", "un", "el", y así sucesivamente.

Las palabras que son sinónimos se unificarán. Los valores numéricos y porcentajes se extraerán y formatearán de sus propias maneras. También se desglosarán frases, términos clave, estructuras de oraciones y otros matices del lenguaje humano. Ahora, todo debería estar lo más cerca posible de los datos estructurados.

Proceso de minería de datos

El Proceso Estándar de la Industria para la Minería de Datos (CRISP-DM) diseñó un flujo de trabajo flexible de seis fases que los equipos de datos pueden usar para acelerar las tareas de minería de datos. Seguir estas etapas de minería de datos permite a los analistas de datos tener una estructura para su trabajo y adherirse a los pasos preparatorios.

A continuación se presentan las seis fases de CRISP-DM que puedes seguir para la minería de datos.

1. Comprensión del negocio: Los analistas deben comenzar por comprender el objetivo y el alcance del proyecto antes de limpiar, extraer o analizar datos. Comienza haciendo preguntas como: ¿cuáles son los objetivos de esta actividad de minería de datos? ¿qué fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas revela el análisis FODA? ¿Cuál es la situación actual del negocio y cómo se ve el éxito?

2. Comprensión de los datos implica recopilar datos estructurados y no estructurados relevantes de diferentes fuentes. Durante esta etapa, también necesitarás determinar el resultado final que deseas lograr y cómo planeas almacenar los datos. Además, considera cómo la recopilación, almacenamiento y seguridad de los datos pueden impactar el proceso de minería de datos. Al final, es posible que desees realizar un análisis exploratorio para descubrir patrones de datos preliminares.

3. Preparación de los datos: Esta etapa de minería de datos implica utilizar herramientas de preparación de datos para finalizar el conjunto de datos. Mientras preparas los datos, debes verificar el conjunto de datos en busca de valores atípicos, errores de entrada y otros errores. Idealmente, también deberías evaluar si el conjunto de datos es innecesariamente grande, lo que podría obstaculizar el proceso de cálculo.

4. Modelado de datos: Una vez que tengas el conjunto de datos final, puedes comenzar a elegir técnicas apropiadas de modelado y análisis de datos. Tu elección de un modelo de datos depende en gran medida de las relaciones o patrones que deseas encontrar. Los analistas de datos pueden volver a la etapa de preparación de datos en caso de que decidan usar un modelo que requiera más variables de las que tienen actualmente.

5. Evaluación: Esta etapa del proceso de minería de datos implica probar el modelo que construiste y medir si puede entregar con éxito lo que necesitas. Basado en los resultados de las pruebas, es posible que necesites optimizar el modelo. La fase de evaluación es un punto de control crucial que te ayuda a entender si estás avanzando en la dirección correcta para lograr los objetivos comerciales con el modelo de datos.

6. Despliegue: La fase final del proceso de minería de datos implica desplegar el modelo dentro de la organización o fuera de ella. Idealmente, deberías crear un plan de implementación para ayudar a diferentes audiencias a entender el objetivo del modelo de minería de datos, cómo funciona y cómo aborda los problemas comerciales.

Aplicaciones de la minería de datos

Las empresas de una variedad de industrias están recurriendo a la minería de datos para obtener información de maneras que antes eran imposibles. A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo la minería de datos está cambiando las empresas para mejor.

Minería de datos en marketing

Las empresas dentro de la industria del marketing utilizan la minería de datos para analizar grandes cantidades de datos y mejorar la segmentación de marketing. Por ejemplo, al observar parámetros como la edad, el género, la ubicación u otra información demográfica del cliente, la minería de datos hace posible adivinar el comportamiento de sus clientes como una correlación directa de estos parámetros.

También es posible utilizar la minería de datos en marketing para predecir cuáles de tus usuarios van a darse de baja de tus campañas de correo electrónico o servicios, qué les interesa basándose en sus búsquedas en el sitio, y qué debería incluir tu lista de correo para lograr una mayor tasa de respuesta.

Minería de datos en el comercio minorista

Piense en cómo Amazon te muestra una selección de productos basados en lo que has buscado o comprado en el pasado. Esto es minería de datos en acción. O piensa en un equipo de productos que está a punto de presentar una idea para un nuevo par de zapatillas para correr. Pueden decir que las zapatillas para correr de hombres se venden mejor con un empaque negro en lugar de azul. Para demostrar esto, utilizan una herramienta de minería de datos para mostrar el apoyo histórico de su teoría.

También vemos que la minería de datos se utiliza en los supermercados. Gracias a los patrones de compra conjunta, los supermercados pueden identificar asociaciones de productos para obtener información sobre cómo colocar ciertos artículos en los pasillos y en los estantes (a nivel de los ojos o en el estante superior, por ejemplo). También pueden usar la minería de datos para entender qué ofertas son más valoradas por sus clientes para aumentar las ventas en la caja.

Minería de datos en la banca

Los bancos aplican técnicas de minería de datos a calificaciones crediticias y sistemas inteligentes antifraude como una forma de analizar transacciones, patrones de compra y los datos financieros de sus clientes. También pueden usarlo para aprender más sobre las preferencias o hábitos en línea de sus clientes con el fin de optimizar el retorno de las campañas de marketing y estudiar las obligaciones de cumplimiento.

Un ejemplo de esto sería cuando un banco utiliza la minería de datos para ver que un cliente realiza la mayoría de sus compras en línea. Debido a esta información, el banco puede decidir aumentar su límite de tarjeta de crédito antes de un gran día de compras, como el Black Friday o el Día de los Caídos.

Minería de datos en el cuidado de la salud

La industria médica es quizás la que más se beneficiará de la minería de datos, ya que la utilizan para permitir diagnósticos más precisos. Cuando un médico o un profesional médico tiene toda la información de un paciente, como registros médicos, patrones de tratamiento y exámenes físicos, pueden prescribir tratamientos más efectivos para las enfermedades.

La minería de datos también permite a aquellos en el campo médico una forma más efectiva y rentable de gestionar los recursos de salud, ya que puede identificar riesgos y prever mejor la duración de las admisiones hospitalarias para sus pacientes. Esto permitiría una mejor asignación de camas de hospital y otros recursos vitales durante la estancia hospitalaria de un paciente.

Minería de datos en seguros

Con una mayor comprensión de los análisis, las compañías de seguros pueden utilizar la minería de datos para resolver problemas complejos que van de la mano con el fraude, el cumplimiento, la gestión de riesgos y la pérdida de clientes. Las compañías de seguros también pueden usar la minería de datos para fijar precios de productos de manera más precisa en todas sus líneas de negocio y su base de clientes existente.

Minería de datos en la manufactura

Cuando se utiliza la minería de datos en la manufactura, los planes de suministro pueden alinearse mejor con las previsiones de demanda, y la detección de problemas se utiliza a su favor, lo cual es esencial en la industria. Además, la minería de datos en la manufactura puede predecir el desgaste de los activos de producción, así como predecir el mantenimiento, permitiendo a las empresas maximizar el tiempo de actividad y mantener su línea de producción en horario.

Minería de datos en la educación

Cuando se trata de la educación y la minería de datos, los maestros pueden predecir el rendimiento de los estudiantes antes de que comience la clase. Permite a los instructores desarrollar estrategias de intervención para asegurar que los estudiantes se mantengan en el camino. Cuando los educadores pueden acceder a los datos de los estudiantes, predecir los niveles de logro y determinar qué estudiantes necesitan atención adicional, todos pueden tener éxito.

Pros y contras de la minería de datos

Está claro que la minería de datos es una tecnología crucial en los negocios en general. Las organizaciones que utilizan la minería de datos mejoran las operaciones, cuantifican los problemas comerciales para encontrar soluciones y descubren tendencias ocultas. Sin embargo, todavía hay algunos desafíos y obstáculos que puedes experimentar durante el proceso.

Beneficios de la minería de datos

A continuación se presentan los beneficios que las organizaciones experimentan con la minería de datos.

• Mejorar la rentabilidad y la eficiencia: La minería de datos asegura una recopilación y análisis de datos eficientes utilizando fuentes de datos confiables. Además, el proceso de minería de datos está bien estructurado, lo que permite a las organizaciones identificar problemas de manera sistemática, recopilar datos relacionados y formular soluciones. Este proceso centrado en la solución ayuda a las empresas a resolver problemas de manera eficiente y aumentar las ganancias.
• Cuantificar y resolver problemas comerciales: Es cierto que la minería de datos puede verse muy diferente, dependiendo de la madurez organizacional y otros factores. Sin embargo, cualquier empresa, independientemente de su tamaño, puede utilizar la minería de datos con aplicaciones nuevas o heredadas para identificar problemas comerciales, crear evidencia cuantificable y resolverlos.
• Descubrir tendencias ocultas: La minería de datos permite a las organizaciones recopilar, procesar y analizar datos en bruto de fuentes dispares con el propósito de obtener información útil. En otras palabras, la minería de datos permite a las empresas descubrir ideas que de otro modo no habrían notado.

Desafíos de la minería de datos

La minería de datos también tiene desafíos. Puedes encontrarte con datos de mala calidad, preocupaciones de privacidad y más.

• Datos de mala calidad: La mala calidad de los datos a menudo proviene de valores de datos mal ubicados o incorrectos. La pérdida de calidad de los datos también puede ocurrir debido a errores humanos o fallos de software.
• Datos redundantes: Otro problema común es la integración de datos redundantes de fuentes no marcadas. Los datos redundantes pueden presentarse de muchas formas, incluidos datos numéricos, archivos multimedia, geolocalización y más.
• Preocupaciones de seguridad y privacidad: La minería de datos también es susceptible a preocupaciones de seguridad y privacidad. Las organizaciones privadas y gubernamentales a menudo se enfrentan al obstáculo de la minería de datos segura y protegida, ya que a menudo se recopila información sensible y privada para perfiles de clientes y comprensión del comportamiento del usuario.

Futuro de la minería de datos

La minería de texto es el presente, pero el futuro de la minería de datos se centrará también en otras formas de datos no estructurados. Por ejemplo, los datos de imágenes y videos pueden ser minados para el descubrimiento de conocimiento. Ya existen algunos marcos que se centran en la minería de imágenes, videos y audio, pero todavía están en etapas muy tempranas. Esto se conoce como Minería de Datos Multimedia.

La Minería Web Semántica también será más prevalente, permitiendo a los investigadores encontrar un significado más profundo que está oculto dentro de los datos en la Web. La web semántica es esencialmente una extensión de la World Wide Web donde los datos en los sitios web están estructurados y etiquetados de una manera que es más fácil de leer para las máquinas.

También está la Minería de Datos Ubicua, que implica minar datos de dispositivos móviles para obtener información sobre el usuario. Aunque este método todavía está en desarrollo y enfrentará desafíos relacionados con la privacidad y el costo, abrirá muchas oportunidades para que una multitud de empresas estudien cómo los humanos interactúan con las computadoras.

Otros elementos de la minería de datos que veremos en el futuro son la Minería de Datos Geográfica, que implica analizar información de imágenes tomadas desde el espacio exterior. Este tipo de minería de datos se utiliza principalmente para mostrar aspectos como la distancia y la topografía para aplicaciones de navegación. También está la Minería de Datos de Series Temporales, una estrategia utilizada para estudiar tendencias cíclicas y estacionales. También es utilizada por empresas minoristas para observar mejor los patrones de compra de los clientes y sus comportamientos.

No hay cantidad de datos demasiado vasta

Desde la inteligencia empresarial hasta el análisis de grandes datos, todos los datos que las empresas recopilan no servirían de nada sin el descubrimiento de conocimiento.

La minería de datos permite a las empresas visualizar patrones y tendencias de datos en bruto que pueden no ser inicialmente visibles. Cualesquiera que sean las ideas reveladas, conducirán a una toma de decisiones más rápida e informada. Esto es beneficioso tanto para las empresas como para los clientes a los que sirven.

Solo el tiempo dirá cómo, como sociedad, encontramos nuevas formas de minar datos y descubrir ideas accionables que conduzcan a nuevas formas de hacer negocios.

Lleva tu aprendizaje un paso más allá cuando descubras cómo puedes usar análisis de negocios para tener éxito.

Este artículo fue publicado originalmente en 2020. Ha sido actualizado con nueva información.