¿Qué es la minería de datos y cuáles son sus principales características? En este artículo te contamos en qué consiste esta disciplina utilizada desde hace tres décadas, pero que cobra especial importancia en la actualidad, en un momento en el que se habla de los datos como el petróleo del siglo XXI.
Definición de Minería de Datos
La minería de datos (del inglés, Data Mining) es un proceso que consiste en el análisis de elevados volúmenes de datos que permiten extraer conclusiones y predecir resultados.
Se utiliza en ámbitos tan distintos como la banca, los medios de comunicación, la medicina o el marketing. Tal y como indica el SAS Institute, uno de los referentes mundiales en analítica, en este proceso se utiliza la estadística, la inteligencia artificial y el Machine Learning para hallar:
- Anomalías
- Patrones de datos
- Correlaciones en grandes conjuntos
Características del Data Mining
- Ayuda a la toma de decisiones: una cantidad enorme de datos no sirve de mucho si no se analizan y extraen conclusiones. Este trabajo de minería hace referencia precisamente a bucear dentro de esos datos para quedarse con los relevantes, los que pueden aportar información que lleve a conclusiones y a decisiones informadas.
- Tendencias: uno de los retos de la minería de datos es conseguir hallar tendencias entre grandes volúmenes. Son patrones o reglas que se repiten y que pueden llegar a explicar o detectar ciertos comportamientos. Por ejemplo, en el ámbito del marketing es posible agrupar personas con intereses y metas comunes y establecer un patrón sobre sus compras.
- Previsión: como hemos visto en la definición de Minería de Datos, este trabajo ayuda a predecir y, por lo tanto, puede ser un complemento para que las empresas se anticipen a posibles escenarios. Por ejemplo, gestionando el riesgo o cubriendo una probable demanda de recursos.
- Descubrir conocimiento: la minería de datos busca descubrir conocimientos en las bases de datos. Por ello, lo importante no es tener una inmensa base de datos, sino dar con la clave de patrones que nos permitan generar ese conocimiento.
- Tecnología: el Data Mining no es una cuestión nueva, de hecho, este término se utiliza desde los años 90. Sus técnicas van mejorando conforme lo hace su tecnología y, actualmente, se sirve de disciplinas como la estadística (estudia la variabilidad), inteligencia artificial (inteligencia llevada a cabo por máquinas) y machine learning (aprendizaje automático de máquinas).
- Diferentes ámbitos: este análisis predictivo se puede realizar en cualquier sector, aunque los más recurrentes son el marketing, los comercios o la banca. Por ejemplo, en el marketing se puede realizar una segmentación más precisa y crear campañas más personalizadas. En la banca, no solo sirve para estudiar tendencias a través de los pagos realizados por tarjetas de crédito, sino que también permite analizar transacciones para detectar el fraude.
Diferencias entre Minería de Datos y Big Data
Aunque son términos muy relacionados, el Big Data y la Minería de Datos no son lo mismo. Gracias al Big Data podemos extraer datos concretos o generar conocimiento con un análisis posterior. Pero la minería de datos hace referencia al proceso para encontrar dentro de esas bases de datos las reglas, patrones y tendencias que aportan resultados específicos y concretos.
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