La minería de datos, conocida en inglés como "data mining", es una disciplina que combina la estadística, la inteligencia artificial en la era digital de información y las bases de datos para descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes volúmenes de datos.
En la actualidad, las empresas generan y recopilan una gran cantidad de datos diariamente, desde transacciones de clientes hasta registros de producción y la capacidad de analizar y extraer información útil de estos se ha convertido en un activo invaluable para la toma de decisiones estratégicas.
En este artículo, veremos a profundidad qué es el data mining, sus principales técnicas y herramientas, y cómo puede transformar el rendimiento y la competitividad de tu negocio.
El data mining es un proceso técnico automático o semiautomático que se encarga de analizar grandes cantidades de datos e información que se encuentra dispersa para poder darle sentido y convertirla en conocimiento.
Esta busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados y, de acuerdo con el SAS Institute, es uno de los referentes mundiales en analítica de negocios.
Otro dato importante a conocer sobre el data mining es que un estudio de 2017 reveló que el 90% de los datos del mundo son posteriores a 2014 y su volumen se duplica cada 1.2 años. Es por ello que esta es una práctica importante para casi el 80% de las empresas que aplican business intelligence, de acuerdo con Forbes.
La minería de datos también ayuda en otros aspectos como:
Las empresas pueden utilizar la minería de datos para el descubrimiento de conocimientos, para aumentar la confianza de los clientes, encontrar nuevas fuentes de ingresos y lograr que los clientes regresen.
Esta es muy eficaz para la planificación empresarial y la administración de las operaciones y su beneficio principal es identificar patrones y relaciones en grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes.
En la siguiente lista te detallamos algunas de las razones principales por las cuales deberías implementar esta práctica:
El data mining permite que las empresas analicen grandes cantidades de volúmenes de datos para poder identificar patrones y esto es muy útil para que puedas tomar decisiones basadas en datos concretos y no en suposiciones.
Al analizar datos de ventas, comportamiento de clientes y tendencias en el mercado, es mucho más fácil que como empresa encuentres oportunidades de negocio y de mercado desatendidos y, de esta manera, puedes ajustar tu estrategia de marketing y ventas.
El data mining ayuda a que las organizaciones comprendan a sus clientes mejor y conozcan sus preferencias y necesidades específicas. Esta información es valiosa para personalizar ofertas, mejorar la satisfacción del cliente y fidelizarlo.
Mediante el análisis de datos operativos puedes identificar áreas de ineficiencia y optimizar los procesos internos, reduciendo costos y mejorando la productividad.
La minería de datos también sirve como una herramienta eficaz para detectar actividades fraudulentas y al detectar patrones inusuales, te ayuda a prevenir fraudes y minimizar pérdidas.
Al analizar los datos de retroalimentación de los clientes, te puede proporcionar ideas valiosas para desarrollar nuevos productos que satisfagan mejor las necesidades de estos.
El data mining ayuda a realizar previsiones precisas sobre la demanda, ventas y otras variables críticas, lo que se traduce en una planificación estratégica más efectiva.
Existen muchos enfoques para la minería de datos y este depende del tipo de preguntas que se hagan y del contenido de la organización de la base de datos que proporciona la materia prima para la búsqueda y el análisis.
Por eso, a continuación te decimos algunos de los pasos que deben completarse para preparar los datos y que sepas cómo funciona el data mining.
El encargado de tomar las decisiones del negocio debe tener una comprensión general del entorno en el que se trabajará y conocer los tipos de datos internos y externos que van a formar parte. Esta persona debe tener un conocimiento íntimo de la organización y de las áreas involucradas.
Debes comenzar con los sistemas internos y bases de datos y vincular estos a través de modelos de datos y otras herramientas relacionales o reunirlos en un almacén de datos.
Esto incluye cualquier dato de fuentes externas que formen parte de las operaciones, como pueden ser los de ventas o servicios de campo, Iot, datos de redes sociales.
Busca y adquiere los derechos de los datos externos incluidos los demográficos, los económicos y la inteligencia de mercado, como las tendencias de la industria, los puntos de referencia financieros de las asociaciones comerciales y los gobiernos.
Utiliza a los expertos en la materia de tu organización para definir, categorizar y organizar los datos. A esta parte se le suele llamar “disputa de datos” o “munging”. Algunos de ellos pueden necesitar limpieza para eliminar duplicaciones, inconsistencias, registros incompletos o formatos obsoletos.
Finalmente, para el data mining, asegúrate de proporcionar capacitación formal a los futuros mineros de datos y de tener prácticas supervisadas en lo que comienzan a familiarizarse con estas herramientas.
Existen varias ramificaciones de la minería de datos, aquí te las decimos:
Esta tiene como objetivo detectar, revisar y mejorar los procesos empresariales, extrayendo conocimiento de los registros de eventos que están dentro de los sistemas de información. Estos ayudan a las empresas a visualizar y comprender lo que ocurre en los procesos a diario.
Un ejemplo es una empresa de comercio electrónico que utiliza minería de procesos para identificar que la etapa de verificación de pagos es un cuello de botella en su gestión de pedidos, lo que permite automatizar esta etapa y reducir significativamente los tiempos de entrega y errores, mejorando así la satisfacción del cliente.
Este tipo de data mining consiste en utilizar un software para leer y comprender un texto. Es utilizado por científicos para automatizar el descubrimiento de conocimientos en recursos como páginas web, libros, correos electrónicos, reseñas y artículos.
Por ejemplo, una empresa de análisis de mercado utiliza minería de textos para analizar automáticamente miles de reseñas de productos en línea, identificando patrones de satisfacción y problemas comunes, lo que permite a los fabricantes mejorar sus productos y servicios basándose en comentarios reales de los clientes.
Utiliza la inteligencia empresarial para predecir tendencias. Este tipo de minería de datos ayuda a los líderes empresariales a estudiar el impacto que tienen sus decisiones en el futuro del negocio y a elegir opciones más eficaces.
Ejemplo: una empresa minorista emplea minería predictiva para analizar datos históricos de ventas y prever la demanda de productos en diferentes temporadas, permitiéndoles optimizar inventarios y planificar campañas de marketing más efectivas, lo que aumenta las ventas y reduce los costos operativos.
Veamos algunos de los ejemplos de data mining en las industrias actuales y en qué les beneficia:
En el área de marketing, la minería de datos se utiliza para explorar bases de datos mayores y así mejorar la segmentación del mercado. Analizando las relaciones entre parámetros como edad de los clientes, gustos, entre otros, es más fácil adivinar el comportamiento y hacer campañas personalizadas de fidelización o captación.
Usan los patrones de compra para identificar asociaciones de productos y decidir cómo acomodarlos en los diferentes pasillos y estanterías. El data mining también ayuda a detectar cuáles son las ofertas más valoradas por los clientes.
Los bancos hacen uso de la minería de datos para entender mejor los riesgos del mercado, se aplica a la calificación crediticia y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes.
El data mining en el área de medicina ayuda a tener diagnósticos más precisos, ya que, al contar con toda la información del paciente, como exámenes físicos y patrones de terapia anteriores, se prescriben tratamientos más acertados y efectivos.
Muchas cadenas de televisión aplican el data mining en tiempo real a sus registros de audiencia en televisión en línea y radio. Estos recaban y analizan información anónima de las visualizaciones, las retransmisiones y la programación de los canales.
Al analizar esta, se pueden transmitir recomendaciones personalizadas a los oyentes y espectadores, pues te permiten conocer sus intereses y entender mejor su conducta.
Los profesionales en educación pueden utilizar la minería de datos para evaluar a los estudiantes, personalizar las lecciones y hacer el aprendizaje más lúdico. Igualmente, al analizar los datos de los alumnos, pueden determinar qué es lo que necesitan y ayudarles a mejorar.
Pueden utilizar el data mining para proporcionar un análisis en tiempo real y predictivo de la eficacia general de los equipos, niveles de servicio, la calidad de los productos y la eficiencia de la cadena de suministro.
En London Consulting Group facilitamos una comprensión integral de las operaciones diarias a través de la información generada, potenciando una toma de decisiones ágil y eficaz tanto a nivel interno como externo.
Implementamos las herramientas tecnológicas adecuadas para evitar la generación de datos poco fiables o retrasados y ofrecemos soluciones personalizadas, adaptadas con precisión a los requisitos y objetivos específicos de cada negocio, asegurando que las herramientas de minería de datos se alineen con tus necesidades.
Asimismo, establecemos una cultura organizacional que enfatiza y aprovecha eficazmente el poder de los datos, que permiten tomar decisiones informadas y definir avances estratégicos.
Enfocándonos en la gestión de datos, el descubrimiento y la visualización de datos, y la analítica avanzada, le brindamos a las organizaciones las bases necesarias para gestionar y utilizar eficazmente datos de alta calidad.
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