Qué es el data mining y para qué sirve la minería de datos

Data mining, minería de datos, extracción de datos… Todos estos conceptos, estrechamente relacionados con el Big Data y el análisis de la información, son cada vez más relevantes para las empresas. Mantener de un modo acertado el rumbo de un negocio no siempre es fácil. Pero la tarea se simplifica enormemente si el equipo directivo y los departamentos disponen de información importante. Ahora bien, ¿qué es exactamente el data mining?

 

¿Qué es el data mining o la minería de datos?

Data mining es una expresión que en español traducimos como minería de datos. Es una técnica que aprovecha las capacidades de distintas tecnologías con el objetivo de explorar grandes conjuntos de datos. Habitualmente, se trata de un proceso automático que combina la analítica y la estadística computacional con la inteligencia artificial. Además, se aprovecha el aprendizaje automático en los equipos informáticos para mejorar la tarea vez tras vez.

El resultado del data mining no es otro que la detección de patrones en el Big Data con el fin de producir informes y gráficos. Como consecuencia, las empresas pueden tomar mejores decisiones y marcar cuáles son los siguientes pasos dentro de un negocio con un acierto superior. Asimismo, la comprensión de los datos masivos y su conversión en estadísticas permite potenciar la productividad y aumentar su competitividad en el mercado.

 

¿Para qué sirve el data mining?

El data mining tiene aplicaciones en infinidad de sectores. La minería de datos ha sido aprovechada con asiduidad en campos como el comercio minorista y mayorista, las entidades bancarias o la gestión de centros sanitarios. Tampoco podemos negar que está fuertemente vinculada con el marketing, la gestión de clientes y los departamentos de ventas. No cabe duda de que la extracción de datos es una técnica que se adapta a prácticamente cualquier tipo de empresa.

Pero, sin importar cuál es el sector en el que se desarrolla el negocio, el análisis de datos procedentes del Big Data cumple con algunos fines fundamentales para las empresas de la actualidad. Seguidamente, repasamos algunos de ellos.

 

Comprender qué quieren decir los datos

Detrás de los grandes conjuntos de información es difícil sacar conclusiones certeras. No obstante, gracias a las técnicas relacionadas con la minería y el análisis de datos, es posible sacar partido al Big Data. En otras palabras, una masa abstracta de información se convierte una útil herramienta.

 

Perfeccionar la estrategia comercial

Cualquier empresa, siempre que disponga de los datos adecuados, podrá perfilar su estrategia comercial. A veces, quizá haya que aplicar cambios o cambiar completamente la dirección de las acciones. Sin embargo, sea cual sea el resultado, únicamente es posible anticiparse con toda la información puesta sobre la mesa.

 

Gestión de clientes

Conseguir nuevos clientes y gestionar de manera más efectiva los actuales es otra de las aplicaciones más frecuentes de la minería de datos. Los resultados del análisis de datos ayudan a los departamentos de marketing, atención al cliente y ventas. 

 

Nuevas oportunidades y una rentabilidad superior

Finalmente, te contamos que el data mining es igualmente útil para abrir nuevas puertas en un negocio, desembocando en una mayor rentabilidad de la compañía.

 

Data mining: ¿cómo se aplica en un negocio?

Posiblemente, ya estés planteándote maneras de aplicar los beneficios del Big Data y la minería de datos en tu empresa. Con todo, antes de nada es bueno conocer las distintas fases de implementación de estas técnicas.

 

Establecer objetivos

El primer paso no es otro que establecer los problemas que la minería de datos debe resolver, así como las oportunidades de mejora existentes. Así, se establece un plan que asegura que los esfuerzos tendrán los resultados esperados.

 

Obtener los datos

Después de haber aclarado qué objetivos se persiguen, es momento de recopilar todos los datos y prepararlos para su posterior análisis. En este punto se localizan problemas de calidad en los datos, como la falta de información, las incoherencias o duplicados innecesarios. En cierta manera, se trata de una limpieza y perfeccionamiento de los datos.

En este punto se puede ver que igual los datos internos no son suficientes para realizar un análisis que sirva para los objetivos de la empresa. En este caso será necesario contar con el servicio de partners o proveedores externos que ayuden a completar la información y mejorar el estudio.

 

Procesamiento de la información

Con la aplicación de algoritmos e inteligencia artificial, se procesan los datos para que estos terminen convertidos en informes, estadísticas y gráficos. En este punto, es posible que aparezcan errores. Si sucede así, no queda otra que retroceder y volver a perfeccionar los datos.

 

Mejora de resultados y análisis de datos

Cuando la minería de datos ha finalizado, es momento de realizar el análisis de datos para evaluar los resultados y encontrar insights útiles para el negocio. Si se detectan errores o mejoras para aplicar, estas se incluyen para que en el futuro el data mining funcione todavía mejor.

 

Data mining y análisis de datos con Deyde DataCentric

En Deyde DataCentric ponemos a disposición de nuestros clientes data sets de calidad para complementar la información interna y realizar un data mining y análisis de datos más exitosos.

 

Aplicación del data mining en el sector retail

Imaginemos que una cadena de ropa quiere redistribuir sus puntos de venta según la localización de sus clientes. Muchos de ellos tienen una tarjeta de fidelización o una cuenta creada en su página web, ambas requieren facilitar una dirección postal en los campos de registro. Además, han instruido a su personal de tienda que pidan el código postal a la hora de pasar por caja.

Con todas estas formas que tiene la marca de recopilar información y gracias a la analítica de datos, se podrá crear un gráfico georreferencial donde se establece la relación entre dónde habitan sus clientes y a qué tiendas acuden. Una forma muy sencilla de visualizar gran cantidad de datos y tomar decisiones eficientes.

¿Dónde necesita abrir otra tienda? ¿Hay dos puntos de venta muy cerca que canibalizan clientes? ¿Merece la pena mantener un punto de venta en cierta localización? ¿De dónde son mis clientes más regulares o los que tienen un ticket medio mayor? Todas estas preguntas y más son mucho más sencillas de responder con modelos basados en tendencias de comportamiento histórico plasmados en gráficos visualmente sencillos.

En DataCentric ponemos a disposición de nuestros clientes soluciones que facilitan la recopilación, estructuración y validación de todas las fuentes de datos para, posteriormente, transformarlos en información, pasando del Big Data al Smart Data.

Obtenemos datos de nuestras diferentes fuentes externas, la tratamos y enriquecemos para que nuestros clientes reciban una base de datos con información más sencilla de interpretar, que aporta valor en forma de: conocimiento del entorno, capacidad de personalización, segmentación y obtención de insights que multiplican los ratios de campaña y mejoran los objetivos de venta.

Contacta con nosotros para obtener asesoramiento de parte de nuestro equipo de expertos. ¿No sabes si el análisis de datos es para ti? Nosotros te explicamos cómo puede ayudarte la minería de datos. Deja en nuestras manos la gestión del Big Data dentro de tu negocio y el emprendimiento de técnicas tan valiosas como el data mining. ¡Lleva tu empresa al siguiente nivel!