A causa del crecimiento masivo de datos y tanta información, que a veces es imposible organizarla adecuadamente, las empresas están buscando la forma de sacar el máximo provecho a este activo. Para ello, se están apoyando en el data mining o minería de datos. 

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un campo de la estadística y las ciencias de la computación que consiste en un proceso que explora grandes conjuntos de datos, con el fin de descubrir patrones o tendencias para predecir resultados. Tiene como base la inteligencia artificial (IA), la estadística y el machine learning.

El término «minería de datos» se acuñó en la década de los noventa, que surge con el objetivo de ayudar a las empresas a tomar decisiones más efectivas. Fidel Sánchez Alayo.

Data Mining es importante porque permite a las compañías entender qué información es más relevante y luego hacer un buen uso de esa información. Asimismo, con esta tecnología las empresas tienen la oportunidad de mejorar la atención al cliente, ahorrar costos y abrir nuevas oportunidades de negocio.

Técnicas de minería de datos

Básicamente, las técnicas de data mining son algoritmos que se aplican sobre un conjunto de datos. Entre las más conocidas se encuentran las siguientes:

Redes neuronales.- Un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.

Árboles de decisión.- Viene a ser un modelo de predicción usado en el entorno de la IA y el análisis predictivo. Tiene una estructura similar al de un árbol con ramas, donde se encuentran dos tipos de nodos: los puntos de decisión y los puntos de azar.

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Industrias que utilizan data mining

• Comunicaciones: Las empresas de telecomunicaciones pueden entender millones de datos de sus clientes; para poder predecir su comportamiento y ofrecer campañas más relevantes.
• Seguros: Gracias a los conocimientos analíticos con data mining, las compañías de seguros pueden resolver problemas complejos relacionados al fraude, gestión de riesgo, etc.
• Manufactura: En este sector la minería de datos permite predecir el desgaste de los activos de producción y anticipar el mantenimiento. Esto mantiene una línea de producción sin paradas inesperadas que podrían perjudicar los resultados del negocio.
• Retail: Aquí las empresas tienen la posibilidad de ofrecer campañas más enfocadas a las preferencias de sus clientes y pronosticar sus ventas.
• Recursos humanos: En el departamento de RRHH la información que proporciona esta tecnología puede ayudar en la contratación de personal y la gestión de mano de obra.
• Ingeniería eléctrica: Las técnicas de data mining también se utilizan para monitorizar las condiciones de las instalaciones de alta tensión y detectar condiciones anormales.
• Comportamiento en Internet: Para este caso, la minería de datos proporciona un análisis del comportamiento de los visitantes de los sitios web, para que los administradores puedan ofrecer publicidad personalizada.

Data Mining y Big Data

Cabe mencionar, que la big data y la minería de datos no son lo mismo. Son conceptos diferentes pero tienen una misma base: datos. El primero, es una tecnología que captura y procesa datos utilizando herramientas para identificar patrones repetitivos. Data Mining realiza el análisis de grandes cantidades de datos para obtener una información concreta y comprensible; de tal manera, que pueda ayudar a mejorar las actividades de una determinada empresa.

Es así, que gracias al data mining las empresas tendrán a la mano información más valiosa para que sus líderes puedan tomar decisiones futuras más inteligentes. 

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Soy Fidel Sánchez Alayo, ingeniero y empresario peruano CEO de la empresa minera Marine Resources, que trabaja día a día para lograr sus metas profesionales y familiares. Me siento orgulloso de haber nacido en esta hermosa tierra peruana.

Te invito a seguir leyendo mis artículos sobre tecnología, minería y tendencias en el mundo, así como los consejos para mejorar la calidad de vida de la familia; también te invito a conocer más sobre mis proyectos empresariales y logros personales.

¡Que tengas un buen día!

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