IoT IndustrialData Mining: qué es, para qué se emplea y aplicaciones industriales - NC Tech

La ejecución de base de datos se ha convertido en una acción esencial para las organizaciones de todo el mundo, debido a que les brinda la posibilidad de crear estrategias para hallar a nuevos clientes o fidelizar a los que ya existen.

No obstante, la generación masiva de datos ha generado una especie de infoxicación, como consecuencia de la disposición de tanta información, la cual es imposible de organizar con efectividad.

Frente a ello, las empresas han entendido que la clave es descubrir patrones o algoritmos, a fin de sacarle el máximo provecho.

Es justo en este punto donde entra en juego el data mining y en este post te contaremos todo lo que tienes que saber sobre este concepto:

  • ¿Qué es el data mining?
  • ¿Cómo funciona?
  • ¿Cuál es su propósito?
  • Ejemplos de industrias que se benefician con el uso del data mining
  • 8 ventajas del data mining
  • ¿Para quién sirven los insights proporcionados por el data mining?
  • ¿Cuáles son los pasos que deben seguir los mineros de datos para analizar el data mining?
  • Cuál es la diferencia entre data mining y Big Data
  • ¿Cuál es la diferencia entre data mining, data warehouse y análisis predictivo?

¿Te interesa conocer esto y más? Si es así, ¡sigue con nosotros hasta el final!

¿Qué es el data mining?

El data mining representa un conjunto de tecnologías y técnicas que brindan la posibilidad de explorar grandes bases de datos, de forma automática o semiautomática.

El objetivo es encontrar patrones repetitivos que puedan explicar el comportamiento de todos estos datos.

Aun cuando la idea del data mining posiblemente parezca una innovación tecnológica de muy reciente data, la realidad es que este término hizo su aparición en la década de los 60.

La salida a la palestra del data mining ocurrió conjuntamente con otros conceptos, entre ellos el data fishing o data archeology. Sin embargo, no fue sino a los años 80 cuando realmente se dio inicio a su consolidación.

¿Cómo funciona el data mining?

Esencialmente, la tarea del data mining es emplear inmensas bases de datos para traer insights en relación con comportamientos que tienden a repetirse de forma consistente.

Esto tiene que ver con la conformación de algoritmos que tienen la posibilidad de precisar patrones por medio de esos datos y establecer correlaciones entre ellos.

Con el fin de que el data mining funcione de forma precisa, en primer lugar, los datos —una vez limpios y distribuidos uniformemente— podrán ser sujetos a un software especializado que permitirá lograr una manipulación y comparación de ellos, con el objetivo de determinar relaciones entre sus comportamientos.

Al final, el producto del proceso será la transformación de los datos brutos en insights preciosos que podrán ser empleados para el alcance de diferentes propósitos organizaciones.

¿Cuál es el propósito del data mining?

De acuerdo con la información recogida en contenidos especializados, la minería de datos surgió con el propósito de permitir la comprensión de una enorme cantidad de datos.

De ese modo, dicha información puede ser empleada para extraer conclusiones, a fin de contribuir en el crecimiento y mejora de las organizaciones, en especial en las áreas relacionadas con las ventas y fidelización de los clientes.

Y, como hemos mencionado, la finalidad principal del data mining es explorar, por medio de la utilización de distintas tecnologías y técnicas, enormes bases de datos de forma automática, con el propósito de encontrar patrones repetitivos, así como tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos que han sido recopilados en tiempo real.

Dichos patrones pueden ser hallados, mediante la utilización de algoritmos o estadísticas de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.

En este sentido, los datos constituyen la base por medio de la cual se llega a conclusiones y transforman estos datos en información importante.

La idea es que las organizaciones tengan la posibilidad de abarcar soluciones y mejoras que les permitan conseguir sus objetivos.

No obstante, las personas que se dedican al análisis de datos por medio de este sistema, son reconocidos como exploradores de datos o mineros, los cuales intentan descubrir patrones al rededor de enormes cantidades de datos.

Su propósito es aportar información valiosa a las organizaciones, a fin de permitirles la posibilidad de que tomen decisiones a futuro. Sin embargo, las empresas deben tener muy claro que la elección del mejor algoritmo destinado a una misión de analítica precisa, representa un desafío muy grande.

Y es que en él es posible hallar muchos patrones diferentes, y además, dependerá de todos los problemas que haya que resolver en el camino. Entre estos patrones a buscar podemos mencionar la regresión, la clasificación, asociación, segmentación y análisis de secuencias.

En pocas palabras, el data mining posibilita entre otras cosas los siguiente:

  • Limpiar los datos de ruidos y repeticiones.
  • Hacer una extracción de toda la información relevante y emplearla para evaluar posibles resultados.
  • Tomar mejores decisiones de negocios y , sobre todo, con mucha mayor rapidez.

Ejemplos de industrias que se benefician con el uso del data mining

La capacidad de predicción de data mining ha modificado el diseño de las estrategias dentro de las organizaciones de todo el mundo, y es que ahora es posible entender el presente, con el fin de anticiparse al futuro.

Ahora bien, para que comprendas a fondo cómo se utiliza el data mining en diferentes industrias, te presentamos a continuación algunos ejemplos de data mining. ¡Veamos!

Marketing

La minería de datos se emplea para analizar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado.

Al analizar las relaciones entre parámetros —entre ellos la edad de los clientes, sus gustos o géneros—, es posible predecir su comportamiento, a fin de dirigir campañas personalizadas de captación o fidelización.

Además, el data mining en el área del marketing tiene la capacidad de predecir también qué usuarios pueden prescindir de un servicio, y también permite conocer cuáles son las cosas que son del interés de las personas de acuerdo con sus gustos.

Comercio minorista

Los supermercados —por citar solo algún ejemplo— ponen en práctica los patrones de compra conjunta, a fin de identificar asociaciones de productos y poder tomar una decisión en cuanto a cómo situarlos en los diferentes pasillos.

Asimismo, el data mining brinda la posibilidad de detectar qué ofertas cuentan con una mayor valoración por parte de los clientes e incrementa la venta en caja.

Entidades financieras

Las entidades financieras acuden a la minería de datos a fin de entender mejor cuáles son los riesgos del mercado.

Así, es habitual que sea aplicado a la calificación crediticia —llamada rating así como a sistemas inteligentes antifraude; con el objetivo de hacer un análisis de las transacciones, todos los movimientos de tarjetas, datos financieros de los clientes y patrones de compra.

El data mining brinda la posibilidad de que la banca conozca sobre nuestros hábitos o preferencias en la web, en aras de optimizar el entorno de sus campañas de marketing, hacer un estudio de los rendimientos de los canales de venta, así como gestionar las obligaciones de cumplimiento de las regulaciones.

Medicina

La minería de datos brinda la posibilidad de hacer diagnósticos más precisos en el área de la medicina, y es que al contar con la totalidad de la información —entre ellas el historial de exámenes y patrones de terapias anteriores— es posible implementar tratamientos mucho más efectivos.

Asimismo, los médicos pueden hacer una gestión más eficaz, eficiente y económica de los recursos sanitarios, una vez que identifican riesgos, predecir enfermedades en ciertos segmentos o hacer un pronostico de la duración del ingreso hospitalario.

De igual forma, gracias a la aplicación de la minería de datos en la medicina, es posible detectar fraudes e irregularidades, así como estrechar vínculos con los pacientes, una vez que se ahonda en el conocimiento de cuáles son sus necesidades.

Radio y televisión

Actualmente, existen cadenas de radio y televisión que aplican la minería de datos en tiempo real a sus registros de la audiencia vía online.

Dichos sistemas no solo recaban, sino que además analizan información anónima sobre la marcha en cuanto a las visualizaciones, las retransmisiones, así como la programación de los diferentes canales.

Con la ayuda del data mining, es posible la transmisión de recomendaciones más personalizadas a los oyentes, así como también conocer sus intereses de manera simultánea, su actividad y entender mejor su conducta.

De igual forma, las cadenas de radio y televisión obtienen además un valioso conocimiento para todas sus audiencias, los cuales son aprovechados para llegar con más precisión a sus potenciales clientes.

8 ventajas del data mining

El análisis de todos los datos por medio del uso del data mining tienen la propiedad de aportar numerosas ventajas a las organizaciones para lograr la optimización de su gestión y tiempo.

No obstante, también permite la captación de y fidelización de los clientes, los cuales, con el tiempo, le permitirán incrementar sus ventas.

A continuación te presentamos ocho de las principales ventajas que ofrece ¡Toma apuntes!

  1. Hace posible descubrir información que no se espera obtener. Ello obedece a su funcionamiento con algoritmos, por cuanto permite la realización de algunas combinaciones diferentes;
  2. Brinda la capacidad de hacer un análisis de las bases de datos con una cantidad de datos muy grande;
  3. Todos los datos que se generan como resultados son muy sencillos de interpretar, pero además no es preciso tener muchos conocimientos en el área de informática;
  4. Permite atraer, encontrar y retener a nuevos clientes;
  5. La organización tiene la posibilidad de mejorar la atención al cliente, por medio de la información que se va obteniendo;
  6. Las compañías tienen la posibilidad de ofrecer a sus clientes los servicios y productos que ellos realmente requieren;
  7. Precio al uso de los modelos, estos instrumentos son comprobados por medio de estadísticas, a fin de determinar que las predicciones obtenidas son válidas;
  8. Ahorra costos a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio.

No obstante, es importante mencionar pueden aparecer ciertos inconvenientes en el momento de emplear el técnicas de data mining, por ejemplo, supeditado al tipo de datos que se quieran copilar.

Esto puede llevar mucho trabajo o en ocasiones la inversión inicial, con el fin de obtener las tecnologías necesarias para la consecución de datos y ello puede tener un costo elevado.

¿Para quién sirven los insights proporcionados por el data mining?

La cantidad de datos que se producen y se ponen a disposición creció de manera exponencial en los últimos años, y como consecuencia de esa situación, el análisis de los datos se encuentra cada vez más presente en nuestras vidas.

Así, la cantidad creciente de datos aplicados en diversas áreas permite que esta disciplina sea cada vez más necesaria para la diferenciación de la organización.

Es decir, las oportunidades que pueden llegar a ser reconocidas por medio de datos son tan grandes que cada vez se descubren nuevas utilidades para ellos.

En poca palabras, data mining permite la posibilidad de descubrir correlaciones que se encuentran escondidas en medio de bases de datos que son tan grandes, que sería un reto imposible para el ser humano el poder hacer un análisis sin la ayuda de una computadora.

Entonces, data mining proporciona Insights importantes que responden en muchas ocasiones algunas preguntas que no teníamos idea que podían existir.

Con ello, existe un potencial abierto de nuevos caminos que pueden ser seguidos, en aras de lograr hacer un buen trabajo.

Ahora, las ventajas de insights sobre el comportamiento del público pueden ser:

Disminución de costos

Gracias a una mayor comprensión del público, las organizaciones pueden enfocar sus esfuerzos e inversiones para satisfacer al público que es más propenso a convertir.

Aumento del ROI

Juntamente con la disminución de los costos, las tasas de conversión lograrán potencialmente un incremento, debido a una mayor asertividad y personalización de todas las ofertas que se presentan.

Frente a esta situación, las organizaciones experimentan un mayor retorno de toda la inversión que se ha efectuado.

Mejor aprovechamiento de oportunidades

La identificación de patrones brinda la posibilidad de que las organizaciones conformen soluciones mucho más elaboradas, las cuales serán ofertadas al mercado, bien sea a través de la creación de nuevos productos u optimizando los antiguos.

Mayor previsibilidad

Los insights y las correlaciones fortalecidos por el data mining ofrecen una base que permitirá la conformación de modelos estadísticos para la realización de predicciones mucho más asertivas.

Para obtener las ventajas relacionadas con el data mining y los insights proporcionados por estos es necesario el trabajo de los mineros de datos, es por esto que a continuación te explicaremos los pasos que deben seguir para analizar el data mining.

¿Cuáles son los pasos que deben seguir los mineros de datos para analizar el data mining?

A la hora de analizar el data mining , los mineros de datos deberán tomar en cuenta cuatro pasos claves para realizar su análisis, y a continuación te los describimos:

1. Determinar los objetivos

En este punto, los mineros realizan una reunión con el cliente y se determina qué propósitos quiere perseguir, por medio del uso del data mining.

2. Procesamiento de datos

Este paso implica la limpieza, selección, enriquecimiento, reducción y transformación de la base de datos.

3. Determinación del modelo

Este paso tiene que ver con el hecho de que primeramente es preciso hacer un análisis estadístico de los datos y, posteriormente, la visualización gráfica de los mismos.

4. Análisis de los resultados

Este paso implica verificar si los resultados que han sido obtenidos son coherentes.

Vale referir que, en la actualidad, este tipo de trabajos se llevan a cabo en áreas como seguridad de datos, finanzas, marketing, salud, detección de fraude, procesamiento del lenguaje natural, coches inteligentes, entre otros.

Frente a ello, la minería de datos ha pasado a formar parte importante y fundamental para el futuro.

Ahora bien, en el mundo de la transformación digital aparecen muchos términos que tienen similitud entre ellos, por eso es clave comprender cuál es la diferencia entre herramientas como el Big Data y el data mining, y para ello ¡sigue leyendo!

¿Cuál es la diferencia entre data mining y Big Data?

Como hemos mencionado, el data mining tiene que ver con una tecnología que posee la capacidad de capturar, procesar y gestionar de manera veraz y oportuna todas las formas de datos, mediante la utilización de herramientas o software que pueden llevar a cabo la identificación de patrones comunes.

Además, tiene la capacidad de modificar la forma de hacer negocios, por cuanto permiten incrementar la rentabilidad y productividad de las organizaciones.

En otras palabras, cuando nos referimos al data mining nos estamos refiriendo al análisis de los grandes datos o Big Data, a fin de buscar y obtener una información más concreta.

De este modo, es posible brindar resultados que puedan servir como una solución para optimizar las actividades de un compañía.

Incluso, podemos decir que el Big Data y el data mining podrían ser conceptualizados como el «activo» y el «manejo», respectivamente.

Por otro lado, además de conocer esta diferencia y correlación, se hace indispensable comprender la diferencia entre data mining, Data Warehouse y Análisis predictiva. Veamos cuáles son.

¿Cuál es la diferencia entre data mining, data warehouse y análisis predictivo?

El data mining, data warehouse y el análisis predictivo se encuentran muchas veces conectados, por lo cual terminan siendo confundidos.

No obstante, la diferenciación entre ellos se puede usar como ejemplo la plataforma de Netflix.

Todo aquel que contrata el servicio está al tanto de que, luego de cierto tiempo de uso, ella empieza a hacer sugerencia de películas y series, las cuales se basan en el gusto del usuario.

Con el fin de hacer esas previsiones, la empresa precisará:

  1. Capturar los datos de los individuos;
  2. Almacenar, centralizar y digerir el historial de datos de todos los usuarios;
  3. Apreciar patrones de consumo estipulados entre los usuarios;
  4. Aplicar modelos estadísticos para conseguir, por medio de estos patrones, predecir comportamientos futuros individuales.

En la actualidad, el acto de precisar datos de usuarios ya es muy difundido entre las organizaciones. No obstante, con solo obtener datos en sí, no haría de Netflix la compañía que es hoy.

Frente a ello, almacenar, observar, y aplicar estadísticas a estos siempre es clave, con el fin de generar significado a los datos. De esta manera, la organización logra mayor efectividad y asertividad al momento de satisfacer las necesidades de sus clientes.

En tanto, los procesos referidos a la extracción, almacenamiento, centralización y gestión de datos de distintos orígenes, entre ellos datos de CRM interno y otras plataformas , es lo que se conoce como data warehousing.

Este es seguido por procesos de data mining, a fin de que, entre los datos, efectuar un análisis de patrones que serán útiles como insumos para un análisis predictivo.

Ahora bien, habiendo leído todo esto, hagamos algunas precisiones:

  • Data warehouse: Es aquel local en el cual se almacena y centraliza todos los datos, bien sea en la nube o en algún servidos privado.
  • Data mining: Este el proceso mediante el cual se convierten datos brutos en insights, a través de la observación de patrones.
  • Análisis predictivo: Es una aplicación en modelos estadísticos que consiste en la predicción de datos que ya han sido trabajados y con una correlación bien fundamentadas.

¡Esto es todo!

Un estudio realizado en el 2017 revela que el 90 % de los datos del mundo corresponden a años posteriores a 2014 y el volumen de estos se duplica cada 1.2 años.

Y es justo en este contexto, en el que tenemos que entender que el data mining es una practica que se considera importante y muy estratégica por casi 80% de las organizaciones que llevan a cabo prácticas de inteligencia empresarial.

¡Muy bien! Esperamos que te haya servido toda la información que te hemos traído el día de hoy.

Por otro lado, es importante conocer que el data mining va mucho más allá del entorno empresarial, ya que actualmente los datos están presentes en todos los sectores.

Por ello, cuanto más precisas puedan llegar a ser nuestras predicciones, entonces las soluciones creadas serán más innovadoras.

¿Te pareció interesante conocer acerca del data mining? Si es así y buscas seguir aprendiendo sobre contenidos relacionados, te invitamos a leer nuestro artículo: Fábrica 4.0. Aquí descubrirás qué necesita una fábrica para considerar 4.0. ¿Estás listo? ¡Buena lectura!

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