¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es una técnica asistida por computadora que se utiliza en los análisis para procesar y explorar grandes conjuntos de datos. Gracias a las herramientas y métodos de minería de datos, las organizaciones pueden descubrir patrones y relaciones ocultas en sus datos. La minería de datos transforma datos en bruto en conocimiento práctico. Las compañías utilizan dicho conocimiento para resolver problemas, analizar las consecuencias en el futuro de decisiones empresariales y aumentar sus márgenes de beneficio.
¿Qué significa el término minería de datos?
“Minería de datos” es un término erróneo porque el objetivo de esta actividad no es extraer o minar los datos en sí. Más bien, ya existe una gran cantidad de datos, y la minería de datos extrae un significado o un conocimiento valioso de estos. A continuación se describe el proceso habitual de recopilación, almacenamiento, análisis y minería de datos.
- La recopilación de datos consiste en capturar datos de diferentes orígenes, como los comentarios de los clientes, los pagos y las órdenes de compra.
- El almacenamiento de datos es el proceso de guardar esos datos en una gran base de datos o almacenamiento de datos.
- El análisis de datos consiste en el procesamiento, almacenamiento y análisis posteriores de los datos por medio de complejos programas de software y algoritmos.
- La minería de datos es una rama de los análisis de datos o una estrategia de análisis que se utiliza para encontrar patrones ocultos o previamente desconocidos en los datos.
¿Por qué es importante la minería de datos?
La minería de datos constituye un elemento crucial para cualquier iniciativa de análisis exitosa. Las empresas pueden utilizar el proceso de descubrimiento de conocimientos para aumentar la confianza de los clientes, encontrar nuevas fuentes de ingresos y lograr que los clientes regresen. Una minería de datos eficaz resulta de gran utilidad para diversos aspectos de la planificación empresarial y la administración de las operaciones. A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo diferentes sectores utilizan la minería de datos.
Telecomunicaciones, medios y tecnología
Los sectores verticales de alta competencia, como las telecomunicaciones, los medios y la tecnología utilizan la minería de datos para mejorar el servicio de atención al cliente mediante la búsqueda de patrones en el comportamiento de estos. Por ejemplo, una empresa podría analizar los patrones de uso del ancho de banda y proporcionar actualizaciones o recomendaciones de servicio personalizadas.
Banca y seguros
Los servicios financieros pueden utilizar aplicaciones de minería de datos para resolver problemas complejos de fraude, cumplimiento, gestión de riesgos y deserción de clientes. Por ejemplo, las compañías de seguros pueden descubrir el precio óptimo del producto al comparar el rendimiento del producto en el pasado con los precios de la competencia.
Educación
Los proveedores de educación pueden utilizar algoritmos de minería de datos para evaluar a los estudiantes, personalizar las lecciones y hacer que el aprendizaje sea más lúdico. Una visión unificada y basada en datos del avance de los alumnos puede ayudar a los educadores a determinar qué necesitan estos y a apoyarlos mejor.
Fabricación
Los servicios de fabricación pueden utilizar técnicas de minería de datos para proporcionar un análisis en tiempo real y predictivo de la eficacia general de los equipos, los niveles de servicio, la calidad de los productos y la eficiencia de la cadena de suministro. Por ejemplo, los fabricantes pueden utilizar datos históricos para predecir el desgaste de la maquinaria de producción y anticipar el mantenimiento. De este modo, pueden optimizar la programación de la producción y reducir el tiempo de inactividad.
Venta minorista
Las empresas de venta minorista disponen de grandes bases de datos de clientes con datos sin procesar sobre el comportamiento de compra de los clientes. La minería de datos permite procesar estos datos para extraer información relevante que sirva para las campañas de marketing y las previsiones de ventas. Mediante modelos de datos más precisos, las empresas de venta minorista pueden optimizar las ventas y la logística y así aumentar la satisfacción de los clientes. Por ejemplo, la minería de datos puede revelar productos populares de temporada que pueden ser almacenados con antelación para evitar la escasez de última hora.
¿Cómo funciona la minería de datos?
El proceso estándar interindustrial para la minería de datos (CRISP-DM) es una excelente guía para iniciar el proceso de minería de datos. CRISP-DM es tanto una metodología como un modelo de proceso que es neutral en cuanto al sector, la herramienta y la aplicación.
- Como metodología, describe las fases típicas de un proyecto de minería de datos, indica las tareas implicadas en cada etapa y explica las relaciones entre estas tareas.
- Como modelo de proceso, CRISP-DM proporciona información general sobre el ciclo de vida de la minería de datos.
¿Cuáles son las seis fases del proceso de minería de datos?
Al utilizar las fases flexibles de CRISP-DM, los equipos de datos pueden pasar de una fase a otra según sea necesario. Además, las tecnologías de software pueden realizar algunas de estas tareas o apoyarlas.
1. Comprensión del negocio
El científico de datos o minero de datos comienza por identificar los objetivos y el alcance del proyecto. Trabajan conjuntamente con las partes interesadas de la empresa para identificar cierta información.
- Problemas que se deben abordar
- Restricciones o limitaciones del proyecto
- El impacto empresarial de las posibles soluciones
A continuación, utilizan esta información para definir los objetivos de la minería de datos e identificar los recursos necesarios para el descubrimiento de conocimientos.
2. Comprensión de los datos
Una vez que comprenden el problema empresarial, los científicos de datos comienzan a realizar un análisis preliminar de los datos. Recopilan conjuntos de datos de diversos orígenes, obtienen los derechos de acceso y elaboran un informe de descripción de datos. El informe incluye los tipos de datos, la cantidad y los requisitos de hardware y software para el procesamiento de datos. En cuanto la empresa aprueba el plan, comienzan a explorar y verificar los datos. Manejan los datos mediante técnicas estadísticas básicas, evalúan la calidad de los datos y eligen un conjunto de datos final para la siguiente fase.
3. Preparación de los datos
Los mineros de datos dedican la mayor parte del tiempo a esta fase porque el software de minería de datos requiere datos de alta calidad. Los procesos empresariales recopilan y almacenan datos por razones distintas a la minería. Por ello, los mineros de datos deben perfeccionarlos antes de utilizarlos para el modelado. La preparación de los datos implica los siguientes procesos.
Limpiar los datos
Por ejemplo, gestionar los datos que faltan, los errores de datos, los valores predeterminados y las correcciones de datos.
Integrar los datos
Por ejemplo, combinar dos conjuntos de datos dispares para obtener el conjunto de datos objetivo final.
Dar formato a los datos
Por ejemplo, convertir los tipos de datos o configurar los datos para la tecnología de minería específica que se utiliza.
4. Modelado de datos
Los mineros de datos introducen los datos preparados en el software de minería de datos y estudian los resultados. Para ello, pueden elegir entre múltiples técnicas y herramientas de minería de datos. Además, deben escribir pruebas para evaluar la calidad de los resultados de la minería de datos. Para modelar los datos, los científicos de datos cuentan con las siguientes opciones:
- Entrenar los modelos de machine learning (ML) a partir de conjuntos de datos más pequeños con resultados conocidos
- Utilizar el modelo para analizar más a fondo conjuntos de datos desconocidos
- Ajustar y volver a configurar el software de minería de datos hasta que los resultados sean satisfactorios
5. Evaluación
Una vez creados los modelos, los mineros de datos comienzan a medirlos con respecto a los objetivos empresariales originales. Comparten los resultados con los analistas de negocio y obtienen comentarios. Es posible que el modelo responda adecuadamente a la pregunta original o que muestre patrones nuevos y desconocidos hasta el momento. Los mineros de datos pueden modificar el modelo, ajustar el objetivo empresarial o volver a revisar los datos, en función de los comentarios empresariales. La evaluación continua, los comentarios y las modificaciones forman parte del proceso de descubrimiento de conocimientos.
6. Implementación
Durante la implementación, otras partes interesadas utilizan el modelo de trabajo para generar inteligencia empresarial. El científico de datos planifica el proceso de implementación, que incluye instruir a otros sobre las funciones del modelo, realizar un seguimiento continuo y mantener la aplicación de minería de datos. Los analistas empresariales utilizan la aplicación para crear informes para la dirección, compartir los resultados con los clientes y mejorar los procesos empresariales.
¿Qué técnicas de minería de datos existen?
Las técnicas de minería de datos se basan en varios campos de aprendizaje que se entrelazan, como el análisis estadístico, el machine learning (ML) y las matemáticas. A continuación se exponen algunos ejemplos.
Minería de reglas de asociación
La minería de reglas de asociación es el proceso de encontrar relaciones entre dos conjuntos de datos diferentes y aparentemente no relacionados. Las declaraciones “si-entonces” demuestran la probabilidad de una relación entre dos puntos de datos. Los científicos de datos miden la precisión de los resultados mediante criterios de soporte y confianza. El soporte mide la frecuencia con la que los elementos relacionados aparecen en el conjunto de datos, mientras que la confianza muestra la cantidad de veces que una declaración si-entonces es precisa.
Por ejemplo, cuando los clientes compran un artículo, con frecuencia también compran un segundo artículo relacionado. Los minoristas pueden utilizar la minería de asociación sobre los datos de compras anteriores para identificar el interés de un nuevo cliente. Utilizan los resultados de la minería de datos para dotar las secciones de recomendaciones de las tiendas en línea.
Clasificación
La clasificación es una técnica compleja de minería de datos que entrena al algoritmo de ML para clasificar los datos en distintas categorías. Utiliza métodos estadísticos, como los árboles de decisión y el vecino más cercano para identificar la categoría. Al utilizar todos estos métodos, el algoritmo está programado previamente con clasificaciones de datos conocidas para adivinar el tipo de un nuevo elemento de datos.
Por ejemplo, los analistas pueden entrenar el software de minería de datos por medio de imágenes etiquetadas de manzanas y mangos. Con cierta precisión, el software puede entonces predecir si una nueva imagen es una manzana, un mango u otra fruta.
Agrupación en clústeres
La agrupación en clústeres consiste en agrupar varios puntos de datos en función de sus similitudes. Se diferencia de la clasificación porque no puede distinguir los datos por categorías específicas, pero sí es capaz de encontrar patrones en sus similitudes. El resultado de la minería de datos es un conjunto de clústeres en el que cada colección es distinta de otros grupos, pero los objetos de cada clúster son similares de alguna manera.
Por ejemplo, el análisis de clústeres puede ser útil para la investigación de mercado cuando se trabaja con datos multivariados procedentes de encuestas. Los investigadores de mercado utilizan el análisis de clústeres para dividir a los consumidores en segmentos de mercado y comprender mejor las relaciones entre los distintos grupos.
Análisis de secuencias y trayectorias
El software de minería de datos también puede buscar patrones en los que un conjunto particular de eventos o valores conduce a otros posteriores. Es capaz de reconocer alguna variación en los datos que se produce a intervalos regulares o en el flujo y reflujo de los puntos de datos a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, una empresa podría utilizar el análisis de trayectorias para descubrir que las ventas de ciertos productos se disparan justo antes de los días festivos o para notar que el clima más cálido atrae a más personas a su sitio web.
¿Qué tipos de minería de datos existen?
Según los datos y la finalidad de la minería, esta puede tener varias ramificaciones o especializaciones. A continuación se presentan algunas.
Minería de procesos
La minería de procesos es una rama de la minería de datos cuyo objetivo es detectar, supervisar y mejorar los procesos empresariales. Extrae conocimientos de los registros de eventos que se encuentran en los sistemas de información. Ayuda a las organizaciones a ver y comprender lo que ocurre en estos procesos día a día.
Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico realizan numerosos procesos, como adquisiciones, ventas, pagos, cobros y envíos. Al minar los registros de datos de adquisiciones, podrían descubrir que la fiabilidad de las entregas de los proveedores es del 54 % o que el 12 % de los proveedores entregan sistemáticamente antes de tiempo. Pueden utilizar esta información para optimizar sus relaciones con los proveedores.
Minería de textos
La minería de textos o minería de datos de textos consiste en utilizar un software de minería de datos para leer y comprender un texto. Los científicos de datos utilizan la minería de textos para automatizar el descubrimiento de conocimientos en recursos escritos, como páginas web, libros, correos electrónicos, reseñas y artículos.
Por ejemplo, una empresa de contenidos multimedia digitales podría utilizar la minería de textos para leer automáticamente los comentarios realizados en sus videos en línea y clasificar las opiniones del público como positivas o negativas.
Minería predictiva
La minería de datos predictiva utiliza la inteligencia empresarial para predecir tendencias. Ayuda a los líderes empresariales a estudiar el impacto que tienen sus decisiones en el futuro de la empresa y a elegir las opciones más eficaces.
Por ejemplo, una empresa puede examinar los datos de las devoluciones de productos en el pasado para diseñar un esquema de garantía que no provoque pérdidas. Mediante la minería predictiva, preverán la cantidad potencial de devoluciones en el próximo año y crearán un plan de garantía de un año que considere la pérdida al determinar el precio del producto.
¿Cómo puede AWS ayudar en la minería de datos?
Amazon SageMaker es una plataforma de software de minería de datos líder. Ayuda a los mineros de datos y a los desarrolladores a preparar, crear, entrenar e implementar modelos de machine learning (ML) de alta calidad. Incluye varias herramientas para el proceso de minería de datos.
- Amazon SageMaker Data Wrangler reduce el tiempo necesario para agregar y preparar los datos para la minería de semanas a minutos.
- Amazon SageMaker Studio proporciona una única interfaz visual basada en la web en la que los científicos de datos pueden llevar a cabo los pasos de desarrollo de ML, lo que mejora la productividad del equipo de ciencia de datos. SageMaker Studio ofrece acceso completo, control e información sobre cada paso mientras los científicos de datos crean, entrenan e implementan modelos.
- Las bibliotecas de entrenamiento distribuidas utilizan algoritmos de partición para dividir automáticamente grandes modelos y conjuntos de datos de entrenamiento para el modelado.
- El Depurador de Amazon SageMaker optimiza los modelos de ML al capturar las métricas de entrenamiento en tiempo real. Por ejemplo, envía alertas cuando se detectan anomalías. Esto ayuda a corregir inmediatamente las predicciones inexactas del modelo.
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