Data mining, ¿qué es?

El data mining o también conocido como minería de datos es un concepto que hace referencia al proceso de extracción de conocimiento útil y comprensible de grandes cantidades de datos que se encuentran guardados en diferentes formatos con el fin de encontrar patrones de comportamiento. La minería de datos se apoya en modelos matemáticos para la deducción de dichos patrones y tendencias, los cuáles, no se detectan a través de la exploración tradicional de los datos ya que las relaciones son demasiado complejas o la cantidad de datos es demasiado elevada.

Estar rodeado de información no significa que estemos usando la información adecuada. Bill Gates

Etapas del data mining

Los procesos de minería de datos se llevan a cabo a través de cuatro etapas definidas a continuación:

• Saber cuál es el objetivo y recolectar datos. En primer lugar, se debe definir claramente cuál es el tipo de información que se quiere obtener. Una vez definido, se debe plantear de dónde se van a recopilar los datos con los que se va a trabajar.
• Procesamiento y gestión de los datos. Para trabajar, se necesita tener una muestra representativa de datos para llevar a cabo el análisis y una vez seleccionada, se debe escoger qué tipo de variables o modelo se va a utilizar sobre la muestra.
• Elección del modelo. Esta etapa se encuentra muy relacionada con la fase anterior. Trata de generar un algoritmo con el cual, se pueda obtener el mejor resultado posible. Se debe llevar a cabo un análisis en profundidad de las variables que van a ser utilizadas en el modelo. Por ello, se deben realizar distintos exámenes del algoritmo como pueden ser las series temporales o la regresión lineal.
• Actualización del modelo. Es la última fase. Cada cierto tiempo se deben hacer actualizaciones del modelo para que este no se quede obsoleto. 

Ventajas de data mining

A través del análisis de los datos, los patrones y tendencias pueden ser aplicados en distintos ámbitos como los siguientes:

• Recomendaciones de productos que pueden ser vendidos juntos además de la generación de recomendaciones. 
• Segmentación de clientes o eventos en grupos a través de afinidades de los mismos.
• Selección de los mejores clientes con la finalidad de ofrecerles un trato más directo ya sea por correo electrónico o por teléfono.
• Búsqueda de secuencias a través de productos que los clientes hayan introducido en el carrito para predecir futuros comportamientos.

Data mining y el KDD

Las siglas KDD ( Knowledge Discovery in Databases) hacen referencia al concepto de Descubrimiento del Conocimiento en bases de datos el cual, se refiere al proceso de identificar patrones que sean válidos, útiles, novedosos y comprensibles. La minería de datos es uno de los pasos que conforman el KDD, donde los pasos deben ser consecutivos tal y como muestra la siguiente imagen.

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