Los datos se han convertido en uno de los recursos más valiosos del siglo XXI. Sin embargo, disponer de grandes cantidades de información no garantiza que una empresa pueda aprovecharla.
El desarrollo de la sociedad digital y de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha hecho que generar y recopilar datos sea más sencillo que nunca. Además, su volumen crece a gran velocidad. Entre 2015 y 2017, por ejemplo, se estimaba que se había generado el 90 % de la información disponible en el mundo en ese momento.
Las previsiones apuntaban a que esta tendencia continuaría. Para 2025 se esperaba que el volumen de datos existente en el planeta multiplicara por 175 el registrado en 2011.
El reto, por tanto, ya no consiste únicamente en conseguir datos. La verdadera dificultad está en encontrar la información relevante, analizarla y convertirla en conocimiento útil para el negocio.
Data Mining: convertir los datos en información útil
La magnitud del problema se entiende mejor con algunos datos. En 2018 se estimaba que solo el 1 % de los datos en poder de las empresas había sido analizado y estaba preparado para ser aprovechado.
Además, el llamado Dirty Data —datos erróneos, duplicados, incompletos o incorrectos— genera importantes pérdidas económicas. En España, se estimaba que su impacto rondaba los 300 millones de euros anuales.
Esto demuestra que no basta con disponer de una infraestructura capaz de recopilar y almacenar información. También es necesario filtrarla, organizarla, procesarla y analizarla.
Aquí entra en juego el Data Mining o minería de datos. Se trata del conjunto de técnicas utilizadas para identificar patrones y extraer información relevante de grandes volúmenes de datos.
En ActionsDATA entendemos la minería de datos como una herramienta fundamental para mejorar la toma de decisiones y optimizar los procesos de negocio.
¿Qué ventajas aporta el Data Mining?
La minería de datos permite transformar grandes cantidades de información en conocimiento útil. Entre sus principales aplicaciones destacan:
Rentabilizar el potencial de los datos
El Big Data pone a disposición de las empresas enormes cantidades de información. Pero esos datos solo generan valor cuando se analizan correctamente.
El Data Mining permite identificar los elementos relevantes dentro de ese gran volumen de información y convertirlos en un activo útil para la organización.
Simplificar y hacer comprensibles los datos
Los datos en bruto pueden resultar difíciles de interpretar, especialmente para quienes no trabajan habitualmente con ellos.
La minería permite seleccionar la información relevante, eliminar elementos innecesarios y presentar los resultados de una forma más comprensible para los diferentes equipos de la empresa.
Facilitar la toma de decisiones
Contar con información fiable facilita la toma de decisiones empresariales.
El análisis de datos permite identificar patrones, establecer probabilidades, detectar riesgos y encontrar relaciones entre diferentes variables. Todo ello aporta una base más sólida para definir estrategias y acciones.
Crear modelos predictivos
El Big Data también puede utilizarse para anticipar comportamientos, tendencias y posibles escenarios.
Para conseguirlo es necesario analizar correctamente los datos disponibles. El Data Mining permite encontrar patrones que pueden utilizarse como base para desarrollar modelos predictivos.
Conocer mejor a los clientes
Una parte importante de los datos que manejan las empresas procede de sus clientes y usuarios.
Analizar esta información permite conocer mejor sus comportamientos, intereses y necesidades. Con este conocimiento, las organizaciones pueden adaptar sus productos y servicios y mejorar la experiencia del cliente.
Analizar grandes volúmenes de datos con rapidez
El volumen de información disponible supera la capacidad humana para procesarla manualmente.
Por eso, el Data Mining se apoya en herramientas tecnológicas como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Estas tecnologías permiten procesar grandes cantidades de información con rapidez y automatizar buena parte del análisis.
¿Qué procesos se llevan a cabo durante la minería de datos?
La minería de datos requiere diferentes fases para conseguir resultados fiables. Según Microsoft, el proceso incluye diferentes etapas que permiten pasar de un problema empresarial a conclusiones útiles.
1. Identificar el problema
Antes de analizar los datos es necesario definir qué queremos descubrir.
El primer paso consiste en plantear una pregunta concreta o identificar el problema que queremos resolver. Cuanto más preciso sea el objetivo, más fácil será orientar correctamente el análisis.
2. Preparar los datos
Una vez definido el objetivo, hay que determinar qué datos necesitamos y de dónde podemos obtenerlos.
También es necesario comprobar su calidad, unificar formatos y eliminar errores o duplicidades. Los datos deben estar lo más limpios, completos y preparados posible antes de comenzar el análisis.
3. Explorar y procesar los datos
En esta fase comienza el análisis propiamente dicho.
Los especialistas en datos aplican diferentes técnicas de minería para detectar patrones, relaciones y tendencias. Para ello combinan conocimientos de matemáticas y estadística con herramientas de software especializadas.
4. Diseñar los modelos de datos
La estructura y organización de la información también son fundamentales.
En esta etapa se define cómo se almacenarán, organizarán y relacionarán los datos. El objetivo es facilitar su acceso y permitir que puedan utilizarse de forma eficiente cuando sea necesario.
5. Interpretar los resultados y comprobar su utilidad
El último paso consiste en interpretar los resultados obtenidos y determinar si responden al objetivo planteado inicialmente.
No basta con encontrar un patrón. Es necesario comprobar que la información obtenida es relevante y que puede aplicarse al negocio.
Una vez validada, la información puede convertirse en un activo para la empresa y utilizarse para mejorar procesos, tomar decisiones y diseñar nuevas estrategias.
Conclusión
El volumen de datos que generan las empresas seguirá creciendo. Por eso, el reto ya no consiste únicamente en recopilar información, sino en saber qué hacer con ella.
El Data Mining permite transformar datos en conocimiento. Ayuda a detectar patrones, conocer mejor a los clientes, anticipar tendencias, reducir riesgos y mejorar la toma de decisiones.
Para conseguirlo, es necesario combinar datos de calidad, metodologías adecuadas y herramientas tecnológicas como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
En un entorno cada vez más orientado a los datos, la minería se convierte así en una herramienta clave para extraer valor de una de las materias primas más importantes de la economía digital.
