El Data Mining, o Minería de Datos (en español), es una tecnología que se basa en seleccionar y recopilar información interesante entre grandes cantidades de datos. Actualmente es un ámbito de gran interés, sobre todo para empresas y compañías privadas.

 

 El data mining es un poco como el rebuscar en la basura. Buscando bien, seguramente encontraremos alguna información útil. Y más o menos, eso es en lo que se basa la minería de datos. Buscar entre enormes cantidades de datos para encontrar aquellos que puedan ser de interés a quien busca. Además, gracias al data mining también podemos predecir las futuras tendencias, y adelantarnos a ellas antes incluso de que se produzcan, mediante análisis predictivo. Y no solo eso, sino que también podemos encontrar información “oculta”, desconocida antes del empleo de estas técnicas, que establezca patrones y relaciones entre clientes y productos.

caracteristicas data mining

 

 El quid de la cuestión, como siempre, es saber bien que buscar, para lo cual se necesita una buena planificación y cierta experiencia. Y por otro lado, naturalmente, nuestras bases de datos deben contener la información suficiente como para sernos de utilidad. Combinando ambas cosas con algoritmos matemáticos avanzados y la potencia de búsqueda y análisis de un centro computacional, las proyecciones obtenidas pueden ser de enorme importancia y fiabilidad.

 

 Para encontrar la información que buscamos entre una gran serie de datos inconexos y caóticos, lo primero que debemos hacer es encontrar patrones y relaciones que los permitan identificar entre los demás. Esa es una de las partes más importantes y delicadas de todo el proceso. Dependiendo lo que busques, se puede emplear un modelo distinto, en el cual incluiremos las condiciones que deben cumplir esos datos. Tras la identificación se procede a la recopilación de los datos para su procesamiento posterior.

 

 Para explicar mejor el proceso, supongamos un ejemplo en que una empresa quiere conocer cual sería el target de un nuevo producto para personas de alto poder adquisitivo. Mediante el data mining, nuestro modelo recopilaría todos los datos de clientes y los procesaría. Si no podemos conocer los ingresos directos de cada cliente, nuestro modelo puede usar datos alternativos, como buscar clientes que hayan realizado compras anteriores, que hayan gastado más de una cierta cantidad de dinero en productos similares, aquellos que vivan en ciertas zonas de lujo, e incluso ver en la web las cifras de ventas de productor similares… Usando todo ello podremos extrapolar por estadística cual sería el número de clientes interesados en un producto antes incluso de sacarlo al mercado, y ver su posible rentabilidad. Y no sólo eso, sino que incluso podríamos obtener los nombres de esos clientes y sus teléfonos y direcciones para comenzar una campaña de venta. Es por ello que es muy empleado en marketing, y no solo en ventas, sino también en publicidad personalizada, o técnicas de fidelización de clientes. La ventaja sobre el análisis de mercado tradicional es que el Data Mining tiene un rango mucho más amplio de acción, y además es mucho más fácil de implementar, rápido y barato.

 

 El Data Mining se utiliza en muchos otros ámbitos, como por ejemplo la búsqueda de tendencias, análisis de mercado, sociología, medicina, seguros, encontrar posibilidades de negocio, estadística, matemáticas… El data mining también permite hacer previsiones empresariales a corto, medio y largo plazo, por lo que es empleado por grandes distribuidores, industrias y comercios para hacer sus previsiones de ventas y futuras necesidades de producción.

 

Una variante es el Web Mining, que se basa en recopilar información en la red, para encontrar nichos de mercado y oportunidades de negocio a través de datos de usuarios, páginas y clientes.

 

Como vemos, el data mining es una herramienta muy útil en casi cualquier disciplina que necesite procesar datos para obtener información que vaya más allá que la recogida en una base de datos común.

¿Te ha gustado? Comparte :)Share on FacebookTweet about this on TwitterBuffer this pageShare on Google+Pin on Pinterest

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *