Hoy, sin datos, su gestión simplemente no puede competir con los desafíos del mercado. No en vano, uno de los grandes objetivos de los empresarios de hoy es estar cada vez más impulsados por los datos. ¿Pero cómo? Todo comienza con un proceso llamado minería de datos.
Big data, transformación digital, el proceso de análisis de datos… Nada de esto es nuevo aquí en el blog de TOTVS. Hablamos y usamos estas innovaciones constantemente.
Sin embargo, hay un mundo de posibilidades dentro de los datos que las empresas a menudo terminan perdiendo.
Sin embargo, para eso, es fundamental seguir algunos pasos. Jugar con los datos es bastante complejo, y el proceso de extracción de datos ayuda a simplificar la operación.
En esta guía completa, explicaremos todo sobre la minería de datos, pasando por los siguientes temas:
- ¿Qué es la minería de datos?
- ¿Qué tan importante es la minería de datos?
- ¿Cómo funciona la minería de datos?
- ¿En qué sectores está presente la minería de datos?
- Pasos de minería de datos
- Técnicas de minería de datos utilizadas por las empresas
- ¿Cuáles son las principales herramientas para la minería de datos?
- Big data y minería de datos: ¿cómo se relacionan?
- ¿Cuál es la relación entre la minería de datos y la Inteligencia Artificial?
- Minería de datos de su empresa
¿Preparado? ¡Sigue leyendo!
¿Qué es la minería de datos (data mining)?
La minería de datos es un proceso automatizado de búsqueda de patrones en grandes conjuntos de datos que, a simple vista, los humanos no pueden identificar. Todo esto con la ayuda de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las estadísticas.
El objetivo es encontrar patrones, correlaciones e incluso anomalías para poder predecir resultados futuros.
Al contrario de lo que implica el término, la minería de datos no se trata de “extraer nuevos datos” de una base de datos.
En la práctica, se refiere al análisis en profundidad de una base de datos existente para identificar información, patrones y conocimientos importantes para sus objetivos comerciales.
A través de la minería de datos, es posible construir modelos y algoritmos que pueden predecir resultados específicos con una precisión cada vez mayor.
El origen de la minería de datos
El concepto de minería de datos existe incluso antes de que se crearan las computadoras. Es una conceptualización algo antigua, pero que se remonta al Teorema de Bayes en 1763, una fórmula matemática que determina la probabilidad condicional de un evento.
La perspectiva moderna del tema, sin embargo, vino de algunas innovaciones que cambiaron el nivel tecnológico en el siglo pasado.
Entre ellos se encuentran: la Máquina Universal de Turing de 1936, el descubrimiento de las Redes Neuronales en 1943, el desarrollo de las bases de datos alrededor de los años 70 y otros avances en las bases de datos a principios de los 90.
A medida que los procesadores, las bases de datos y la tecnología en su conjunto evolucionaron durante las siguientes décadas, la minería de datos se volvió no solo más poderosa, sino también más eficiente en todas las aplicaciones.
¿Qué tan importante es la minería de datos?
La minería de datos tiene una enorme importancia estratégica para una empresa, ya que le permite comprender de una manera más contextualizada y precisa los comportamientos de los consumidores y los movimientos del mercado.
Con esto es posible:
- detectar tendencias;
- predecir varios resultados;
- modele su público objetivo;
- recopilar información sobre el uso del producto/servicio;
Al comprender los aspectos que influyen en el comportamiento y las decisiones de los clientes, puede adaptarse rápidamente y mejorar sus ofertas de productos o servicios para generar resultados positivos.
Además, puedes tener insights que te ayuden a analizar tu base de datos, entendiéndola y permitiéndote deshacerte de toda la información innecesaria.
Por lo tanto, puede mejorar continuamente su proceso de toma de decisiones.
¿Cómo funciona la minería de datos?
Pero, ¿cuál es la aplicación práctica de la minería de datos? ¿Funciona para todas las empresas? Bueno, primero, vale la pena entender que esta práctica es realmente efectiva para cumplir un objetivo comercial, responder preguntas o ser parte de una solución a un problema.
La minería de datos ayuda a hacer predicciones precisas, reconociendo patrones y anomalías… Pero, ¿cómo?
Bueno, el proceso de cómo funciona la minería de datos es quizás el más complejo de esta guía sobre el tema. Esto se debe a que es necesario conocer toda la estructura de procesamiento de datos.
Las fases dependen de la literatura a la literatura, pero los siguientes 5 pasos describen suficientemente cómo funciona el proceso de minería de datos:
Recolectar
Los datos se recopilan, organizan, almacenan y administran en servidores internos o en la nube.
Comprensión
Los analistas y científicos de datos examinarán las propiedades más básicas de los datos: datos que se eligen de acuerdo con los problemas, las preguntas y los objetivos de la empresa.
Este paso sirve para validar las fuentes de datos y qué propiedades son más importantes.
Preparación
Una vez que se confirman las fuentes de datos, deben limpiarse y formatearse en el formato deseado.
Modelado
En el modelado de datos se implementan técnicas de modelado para poder procesar los datos elegidos.
El objetivo es identificar patrones, correlaciones o anomalías.
Un modelo de datos es un diagrama que describe las relaciones entre varios tipos de información que se almacenan en una base de datos.
Este es el paso más operativo de todo el proceso de minería de datos.
Evaluación
Finalmente, los resultados del modelo se evalúan frente a los objetivos comerciales. Después de todo, ¿cómo puede la información recopilada ayudar a la empresa?
¿Quién trabaja con la minería de datos?
La minería parece (y es) una ocupación extremadamente técnica y compleja. En el mercado actual, es una actividad que ha ido creciendo lentamente entre algunos campos profesionales. Entre ellos:
- Científicos informáticos: responsables de desarrollar nuevas tecnologías (lenguajes de programación, sistemas operativos, software en general), utilizan la minería de datos para canalizar el proceso de ideación.
- Investigadores y analistas de mercado: realizan estudios de marketing para ayudar a las empresas a llegar a nuevos clientes, aumentar las ventas y determinar el potencial de ventas de nuevos productos.
- Arquitectos de red: diseñan, construyen y mantienen la red de comunicación de datos de una empresa. Pueden usar la minería para mejorar el rendimiento de la red, reduciendo costos.
- Analistas de seguridad: Con la función de proteger la infraestructura TI y su arquitectura de datos, utilizan la minería para descubrir anomalías en sus programas y antivirus.
¿En qué sectores está presente la minería de datos?
Sin embargo, cualquiera que piense que la minería de datos se usa estrictamente en empresas de TI y funciones similares está equivocado.
Esta práctica ayuda a las organizaciones a identificar brechas y errores en los procesos en su conjunto, como cuellos de botella en las cadenas de suministro o una simple entrada de datos inadecuada que está contaminando su análisis.
A continuación, consulte los sectores a los que se puede aplicar la minería de datos.
Área de la salud
En el área de la salud, la minería de datos se puede utilizar para consultar bases de datos médicas, buscando correlaciones entre los síntomas y las características de las personas.
Así, es posible predecir enfermedades y advertir a los pacientes de las probabilidades, permitiéndoles trabajar en su cura o en el tratamiento más adecuado.
Venta minorista
En el comercio minorista, una de las principales aplicaciones de la minería de datos es la comprensión de los comportamientos, preferencias y decisiones de los clientes.
¿Cómo? Al analizar el historial de compras, las herramientas de minería de datos muestran sus preferencias y permiten que las tiendas comprendan mejor cómo posicionar los productos en los estantes o qué productos y marcas ofrecer en promociones o incluir descuentos especiales.
Además, en un e-commerce se puede utilizar la minería de datos para mejorar la recomendación de productos, optimizando el upsell y el cross-selling.
Educación
La minería de datos se utiliza en el campo de la investigación educativa con el fin de comprender los factores que influyen en los comportamientos que reducen su aprendizaje.
Telecomunicaciones
Un gran ejemplo de la aplicación de la minería de datos en las telecomunicaciones, y que todos usamos a diario, es el pronóstico del tiempo.
Esta acción se puede realizar en base a la minería de datos, que analiza datos históricos para identificar patrones y predecir condiciones climáticas futuras en función de la época del año, el clima y otras variables.
Bancos
Los bancos suelen recopilar una gran cantidad de datos confidenciales de sus clientes y su historial de gastos. Básicamente, en una base de datos se puede almacenar toda la vida financiera de un cliente.
Es información de calidad, pero requiere un análisis sistemático eficiente.
Por lo tanto, no existe una sola aplicación de minería de datos en bancos e instituciones financieras, sino varias.
Entre ellos, el análisis crediticio para aprobar préstamos.
Con herramientas de minería de datos, el banco puede analizar el historial de pago del cliente y seleccionar factores importantes, como la tasa de pago, el historial crediticio, el plazo del préstamo, etc., para saber si el crédito puede ser aprobado o no.
Además, estas herramientas pueden ayudar a detectar delitos financieros.
Por ejemplo, al estudiar y detectar tendencias inusuales, como transacciones de alto valor que podrían considerarse anomalías, alertando a los responsables.
Fabricación
En la fabricación, la minería de datos se puede aplicar para analizar la información de producción, analizando los datos de calidad de cada producto fabricado.
Así, es posible analizar y encontrar tendencias que afectan el tiempo y el flujo de producción, así como su calidad final.
Esta integración puede tener varios beneficios, permitiendo a los responsables cuantificar problemas que antes eran indetectables para poder actuar sobre ellos desde una perspectiva financiera (que vale la pena versus no).
Aseguradoras
En la industria de seguros, las herramientas de minería de datos ayudan a las empresas a analizar mejor a los clientes que compran pólizas, verificando detalles y documentos (como médicos), así como a analizar comportamientos para definir valores, anticipar clientes de riesgo o incluso evitar fraudes.
Recursos humanos
La minería de datos en Recursos Humanos es fundamental y puede utilizarse para mejorar decisiones, aumentar la satisfacción de los empleados y optimizar procesos como el reclutamiento online, agregando valor a la organización.
Cuando tiene el conjunto correcto de datos de los empleados, como la edad, la información cultural y geográfica, puede realizar un seguimiento de la tasa de ausentismo según sus características, lo que le permite refinar mejor su proceso de contratación.
Pasos de minería de datos
Como mencionamos, el proceso de minería de datos es extremadamente complejo. Esto significa que sus etapas están llenas de desafíos para los involucrados.
Sí, las herramientas y toda la tecnología para recopilar, almacenar y procesar datos son esenciales, pero los profesionales responsables deben hacer muchas cosas.
¿Qué hay de comprobar? Échale un vistazo:
Establecer la meta
En primer lugar, cada acción de minería de datos se determina siguiendo un objetivo. A menudo, puede ser solo aclarar un indicador de rendimiento. Otros, responden a una pregunta específica cuya respuesta es difícil de encontrar, como por ejemplo:
“¿Por qué nuestro nuevo lanzamiento no convenció a los clientes y no alcanzó el 45% de participación de mercado como esperábamos? “.
Es algo que una simple encuesta a menudo no responde, ¡pero los datos sí!
Por lo tanto, la minería de datos siempre debe realizarse con un objetivo en mente.
Eliminar información duplicada
Uno de los esfuerzos operativos involucrados en la minería de datos es la acción de eliminar la información duplicada. Una vez que se definen las fuentes de datos, las partes interesadas deben analizar la información en busca de duplicación.
Es muy común que diferentes conjuntos de datos presenten información similar y, en ocasiones, esto puede contaminar y retrasar el proceso de análisis.
En este punto, es necesario hacer un análisis profundo de la información, para que la lectura sea más precisa.
Borrar datos que no sirven
Además, las fuentes de datos a menudo brindan mucho más de lo que se necesita. Esto significa que su herramienta no siempre utilizará todos los datos recopilados.
En este sentido, uno de los procesos detrás de la minería es precisamente limpiar, eliminando no solo datos duplicados, sino datos inútiles para el fin en cuestión.
Hacer minería de datos
Finalmente, se lleva a cabo la minería de datos, siguiendo los 5 pasos que describimos anteriormente en el contenido: recolección, comprensión, preparación, modelado y evaluación.
En este proceso, las herramientas son indispensables, ya que presentan los recursos y la capacidad de realizar análisis y generar informes con unos pocos clics.
Técnicas de minería de datos utilizadas por las empresas
Una de las principales cosas que debe saber sobre la minería de datos es que, a pesar de la estructura que enseñamos a lo largo del contenido, se aplica de diferentes maneras.
A través de técnicas de minería de datos.
Estas son las mejores prácticas que se originaron con el conocimiento de la gestión de bases de datos, el aprendizaje automático, las estadísticas y la inteligencia artificial.
¿Qué tal conocer los principales? ¡Verificar!
Pronóstico
La previsión es una de las técnicas de minería de datos más valiosas. Se utiliza para hacer proyecciones, mostrando los datos que verás en el futuro.
Esta técnica utiliza el análisis predictivo , por lo que utiliza patrones que se encuentran en los datos actuales o históricos para extenderlos al futuro.
Por lo tanto, brinda a las organizaciones una idea de qué tendencias sucederán a continuación en sus datos.
Esta técnica también puede utilizar aspectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como algoritmos simples o complejos.
En la práctica, hablamos de reconocer comportamientos para comprender tendencias históricas, con el fin de trazar una predicción precisa de lo que sucederá en el futuro.
Asociación o relación
El método de asociación está relacionado con la estadística detrás de un evento. Busca comprender qué ciertos datos (o eventos encontrados en los datos) están vinculados a otros datos o eventos basados en datos.
Es un concepto que, en teoría, tiene varias complejidades, siendo similar al concepto estadístico de correlación.
Sin embargo, para hacerlo más fácil, sepa que esta técnica busca en los datos para encontrar una relación entre dos eventos.
¿Qué tal algunos ejemplos? En comida rápida, la minería de datos de asociaciones puede identificar que en el 73% de los pedidos, un pedido de hamburguesa va acompañado de papas fritas medianas y un refresco mediano.
Es decir, es una técnica que busca eventos o atributos específicos que están altamente correlacionados con otro evento o atributo.
Este tipo de análisis que fomenta la sección “la gente también compró” en los e-commerce, por ejemplo.
Árbol de decisión
Los árboles de decisión son un tipo específico de modelo predictivo. Esta técnica le permite responder preguntas específicas.
Es un modelo muy visual que permite a las partes interesadas visualizar claramente cómo las entradas de datos afectan los resultados.
Básicamente, es una pregunta con varias respuestas posibles.
Con base en sus datos y tendencias históricas, puede responder la pregunta de varias maneras, anticipando el comportamiento del cliente y encontrando formas de abordar los problemas.
Clasificación
La clasificación es una técnica que mezcla otras, como el árbol de decisión o la red neuronal. Se basa en la clasificación de datos o elementos.
El objetivo es predecir con precisión la categoría de un artículo relacionado con una solicitud.
Por ejemplo, la calificación ayuda a categorizar a los prestatarios como de riesgo crediticio bajo, medio o alto.
Esta técnica utiliza un proceso de análisis de atributos complejo, que verifica diferentes tipos de datos sobre los involucrados.
Una vez clasificadas las principales características de estos datos, es posible categorizarlos, haciendo más sencilla e intuitiva la toma de decisiones.
Patrones secuenciales
Con patrones secuenciales, es posible descubrir una serie de eventos que ocurren en secuencia.
Por ejemplo, puede ayudar a un minorista de moda a comprender qué artículos de ropa es más probable que compren los clientes después de una compra inicial específica, como un par de zapatos.
Estos patrones pueden ayudar a estructurar mejor las acciones de ventas adicionales y cruzadas, por ejemplo, pero también se pueden aplicar en muchas otras situaciones.
Por ejemplo, los patrones secuenciales pueden servir para identificar que el cambio de temporada está relacionado con un mayor índice de compras de una determinada categoría de productos.
El análisis de patrones secuenciales beneficiará a su negocio, posibilitando mejores acciones de planificación.
Agrupación
El agrupamiento o agrupamiento se refiere a encontrar elementos o eventos en el mismo conjunto de datos que tienen propiedades similares, y que se pueden categorizar en la misma clase.
Es similar a la técnica de clasificación, pero aquí la agrupación se adapta a los cambios y ayuda a resaltar las características útiles que distinguen a los diferentes grupos.
¿Cuáles son las principales herramientas para la minería de datos?
Procesar y analizar grandes conjuntos de datos es un gran desafío e imposible de hacer sin la ayuda de tecnología especializada. Por eso, inherentes a la minería, existen herramientas dedicadas a diferentes técnicas y procesos.
A lo largo de esta guía, mencionamos algunas características comúnmente utilizadas en el día a día de la minería de datos, como la IA, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, entre muchas otras.
¿Qué tal conocer algunas de las herramientas más utilizadas en el medio? ¡Verificar!
Minero rápido
De código abierto, el sistema se utiliza para el análisis predictivo y permite a la empresa realizar acciones de aprendizaje profundo, minería de documentos de texto con aprendizaje automático y otras técnicas.
En sus módulos, permite a la empresa realizar prototipo y validación, crear y operar modelos de datos y ejecutar procesos de clúster.
Cuchillo
KNIME, también de código abierto, es una plataforma de integración para el análisis de datos y la generación de informes de Business Inteligencie, que utiliza aprendizaje automático integrado y minería de datos.
Además, permite una implementación ágil y escalada de modelos de datos.
Otras herramientas
En general, debido a las múltiples técnicas posibles, existe una amplia gama de herramientas que se pueden utilizar.
Vale la pena señalar que las empresas deben asegurarse de que el análisis y la manipulación de datos cumplan con los lineamientos de cumplimiento y LGPD, promoviendo buenas prácticas de gobierno de TI.
También son necesarias herramientas que centralicen y faciliten la visualización de datos, para ofrecer una mayor transparencia de los procesos de análisis.
Big data y minería de datos: ¿cómo se relacionan?
La relación entre big data y data mining es muy estrecha. Mientras que el primero se trata de “¿Qué?”, el segundo se trata de “¿Cómo?”.
Big data es el gran conjunto de datos que hemos mencionado a lo largo de la guía. Es la principal fuente de información de la que tu equipo extrae los datos más relevantes para su análisis.
La minería de datos, en cambio, es la micromirada —este análisis, que indicábamos más arriba— que busca entender los porqués.
La relación entre ambos es que el big data es la visión más amplia de los datos, mientras que la minería se ocupa de excavar en ellos en busca de un “cómo” o un “por qué”.
¿Cuál es la relación entre la minería de datos y la inteligencia artificial?
Otra relación muy habitual es la de la inteligencia artificial con la minería de datos. Sí, hay una conexión, ¿qué hay de entenderla?
La inteligencia artificial es la disciplina que se dedica a crear soluciones inteligentes que pueden funcionar como humanos, ya sean máquinas, robots o software.
En la IA “más pura”, las soluciones no se basan en el aprendizaje o la retroalimentación, sino que tienen sistemas de control programados directamente.
Los sistemas de IA presentan las soluciones a los problemas por sí mismos a través de cálculos y algoritmos.
En este escenario, las soluciones y los sistemas de IA utilizan el proceso de minería de datos para crear soluciones a sus problemas. Es decir, es una de las bases de la IA.
Minería de datos de su empresa
¿Y su empresa ya comenzó a trabajar en su estrategia, herramientas y entorno de minería de datos?
Puede que no parezca necesario ahora, pero sepa que es una actitud esencial a mediano y largo plazo, que puede hacer que su marca se destaque entre la competencia.
A través de la minería de datos es posible optimizar varios puntos de tu negocio que antes eran imposibles de mejorar.
Un ejemplo es la fijación de precios de servicios y productos, ya que permite un análisis más profundo de los parámetros que influyen en los precios, como la demanda, la elasticidad, la capacidad logística y la percepción de la marca.
Además, la minería de datos ayuda a tomar mejores decisiones de marketing, mejorando la retención de clientes y ampliando el alcance de la marca.
Otro punto es que la minería de datos permite un mejor análisis del recorrido del empleado a lo largo de su ciclo dentro de la empresa.
Así, al leer todos los patrones de comportamiento, es posible trabajar en mejores estrategias de gestión del capital humano, promoviendo una mejor experiencia del empleado.
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Una de las herramientas más esenciales para iniciar una cultura basada en datos en su organización es un sistema de inteligencia comercial.
TOTVS BI es una plataforma completa para analizar datos de mercado, su negocio y consumidores.
Con recursos increíbles, como tableros e indicadores que facilitan la comprensión del desempeño de su empresa, es posible extraer información valiosa que lo ayudará a guiar las decisiones comerciales.
La plataforma ayuda a su empresa a integrar datos, explorar el potencial de big data, procesar información, administrar la entrada de información y realizar todo el control para una mayor protección de la información.
Además, puede integrarse con varios ERP del mercado (y por supuesto, con toda la suite de tecnologías TOTVS), además de estar alojado en la nube y disponer de app móvil. ¡Reúnase ahora mismo!
Conclusión
La minería de datos es uno de los pilares a alcanzar cuando tu empresa empieza a utilizar todo el potencial del big data.
Es una de las técnicas fundamentales de la operación comercial moderna, que permite a la organización confiar en los datos para mejorar su negocio.
Pero claro, antes de cualquier decisión, es fundamental contar con las herramientas adecuadas para centralizar los datos. ¡Para eso, cuente con los ERP TOTVS!
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