Que es minería de datos

Que es minería de datos

La minería de datos explicada de forma sencilla

La minería de datos es una de las formas más eficaces que tienen las organizaciones para dar sentido a sus datos. Esta técnica puede ser muy valiosa para agilizar las operaciones, construir previsiones de ventas precisas, aumentar el retorno de la inversión en marketing, proporcionar información valiosa sobre los clientes, y mucho más.

La minería de datos es el proceso de análisis de grandes cantidades de datos para encontrar tendencias y patrones. Le permite convertir los datos brutos y no estructurados en conocimientos comprensibles sobre diversas áreas de la empresa. Estas áreas pueden incluir las ventas, el marketing, las operaciones, las finanzas, etc.

Los macrodatos son una verdadera mina de oro en lo que respecta a lo que ofrecen, pero la gestión, el análisis y la obtención de conocimientos a partir de ellos también presentan muchos desafíos. Y cuando empiezas a aprender sobre la gestión de datos, te encuentras con toda esta jerga técnica y definiciones complejas que parecen hacerlo todo más complicado.

Cuando se hace bien, la minería de datos puede aportar una ventaja significativa al proporcionar inteligencia empresarial a la que no se tendría acceso de otra manera. Además, le proporciona información mucho más relevante y oportuna. Algunas de las ventajas de la minería de datos son

¿Qué significa la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones que puedan ayudar a resolver problemas empresariales mediante el análisis de datos. Las técnicas y herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir tendencias futuras y tomar decisiones empresariales más informadas.

¿Qué es la minería de datos y su ejemplo?

La minería de datos se utiliza para explorar bases de datos cada vez más grandes y para mejorar la segmentación del mercado. Analizando las relaciones entre parámetros como la edad de los clientes, su sexo, sus gustos, etc., es posible adivinar su comportamiento para dirigir campañas de fidelización personalizadas.

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La minería de datos es el proceso de encontrar anomalías, patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para predecir resultados. Utilizando una amplia gama de técnicas, se puede utilizar esta información para aumentar los ingresos, reducir los costes, mejorar las relaciones con los clientes, reducir los riesgos y mucho más.

El proceso de indagar en los datos para descubrir conexiones ocultas y predecir tendencias futuras tiene una larga historia. Aunque a veces se denomina “descubrimiento de conocimientos en bases de datos”, el término “minería de datos” no se acuñó hasta la década de 1990. Pero sus fundamentos comprenden tres disciplinas científicas entrelazadas: la estadística (el estudio numérico de las relaciones entre los datos), la inteligencia artificial (la inteligencia similar a la humana mostrada por los programas informáticos y/o las máquinas) y el aprendizaje automático (los algoritmos que pueden aprender de los datos para hacer predicciones). Lo que era viejo vuelve a ser nuevo, ya que la tecnología de la minería de datos sigue evolucionando para seguir el ritmo del potencial ilimitado de los grandes datos y la potencia informática asequible.

En la última década, los avances en la potencia y la velocidad de procesamiento nos han permitido pasar de las prácticas manuales, tediosas y lentas, al análisis de datos rápido, fácil y automatizado. Cuanto más complejos sean los conjuntos de datos recopilados, mayor será el potencial para descubrir ideas relevantes. Minoristas, bancos, fabricantes, proveedores de telecomunicaciones y aseguradoras, entre otros, están utilizando la minería de datos para descubrir las relaciones entre todo, desde la optimización de los precios, las promociones y la demografía hasta cómo la economía, el riesgo, la competencia y los medios sociales están afectando a sus modelos de negocio, ingresos, operaciones y relaciones con los clientes.

Tipos de minería de datos

La minería de datos es el proceso de extracción y descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos que implica métodos en la intersección del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos[1]. La minería de datos es un subcampo interdisciplinario de la informática y la estadística con el objetivo general de extraer información (con métodos inteligentes) de un conjunto de datos y transformar la información en una estructura comprensible para su uso posterior. [1][2][3][4] La minería de datos es la etapa de análisis del proceso de “descubrimiento de conocimiento en bases de datos”, o KDD[5]. Además de la etapa de análisis en bruto, también implica aspectos de gestión de bases de datos y datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelo e inferencia, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de las estructuras descubiertas, visualización y actualización en línea[1].

  Sistemas de almacenamiento de datos

El término “minería de datos” es un término erróneo porque el objetivo es la extracción de patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, no la extracción (minería) de los datos en sí[6]. También es una palabra de moda[7] y se aplica con frecuencia a cualquier forma de procesamiento de datos o información a gran escala (recopilación, extracción, almacenamiento, análisis y estadística), así como a cualquier aplicación de sistema informático de apoyo a la toma de decisiones, incluida la inteligencia artificial (por ejemplo, el aprendizaje automático) y la inteligencia empresarial. El libro Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java[8] (que cubre principalmente material de aprendizaje automático) iba a llamarse originalmente Practical machine learning, y el término minería de datos sólo se añadió por razones de marketing[9] A menudo los términos más generales (a gran escala) de análisis de datos y analítica -o, cuando se refiere a los métodos reales, inteligencia artificial y aprendizaje automático- son más apropiados.

Data mining deutsch

La minería de datos es un proceso utilizado por las empresas para convertir los datos brutos en información útil. Mediante el uso de programas informáticos para buscar patrones en grandes lotes de datos, las empresas pueden conocer mejor a sus clientes para desarrollar estrategias de marketing más eficaces, aumentar las ventas y reducir los costes. La minería de datos depende de la recopilación eficaz de datos, el almacenamiento y el procesamiento informático.

  Centro de proceso de datos

La minería de datos implica la exploración y el análisis de grandes bloques de información para obtener patrones y tendencias significativos. Puede utilizarse de diversas formas, como el marketing de bases de datos, la gestión del riesgo crediticio, la detección de fraudes, el filtrado de correo electrónico no deseado o incluso para discernir el sentimiento o la opinión de los usuarios.

El proceso de minería de datos se divide en cinco pasos. En primer lugar, las organizaciones recogen los datos y los cargan en sus almacenes de datos. A continuación, almacenan y gestionan los datos, ya sea en servidores internos o en la nube. Los analistas de negocio, los equipos de gestión y los profesionales de las tecnologías de la información acceden a los datos y determinan cómo quieren organizarlos. A continuación, el software de aplicación clasifica los datos en función de los resultados del usuario y, por último, el usuario final presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla.

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