Data Mining

La Minería de Datos o Data Mining se considera una etapa de un proceso llamado extracción de conocimiento en bases de datos.

Es la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data Warehouse).

Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos.

Las técnicas de Data Mining son resultado de un largo procesos de investigación y desarrollo de productos. Dicho proceso se origino cuando los datos de las empresas y negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras y continúo con mejoras en el acceso a dichos datos y después con métodos generados para permitir a los usuarios navegar a través de dichos datos.

A continuación voy a mencionar algunas ventajas de DATA MINING:

Resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.

Ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios.

Trabajar con esta tecnología implica cuidar un sin número de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".

Genera Modelos descriptivos: Permite a las empresas, explorar, visualizar y comprender los datos e identificar patrones, relaciones y dependencias que impactan en los resultados finales de la cuenta de resultados (tales como el aumento de los ingresos, incremento de los beneficios, contención de costes y gestión de riesgo

Genera Modelos predictivos: Permite que relaciones no descubiertas e identificadas a través del proceso del Data Mining sean expresadas como reglas de negocio o modelos predictivos.

Estos pueden comunicarse en formatos tradicionales (presentaciones, informes, información electrónica compartida, embebidos en aplicaciones, etc.) para guiar la estrategia y planificación de la empresa.

El desarrollo de la tecnología de Minería de Datos está en un momento crítico ya que existe una serie de elementos que la hacen operable, sin embargo, existen algunos factores que pueden crear un desprestigio a la Minería de Datos, como pueden ser:

Los productos a comercializar son, en la actualidad, significativamente costosos, y los consumidores pueden hallar una relación costo/beneficio improductiva.

Que se requiera de mucha experiencia para utilizar herramientas de la tecnología, o que sea muy fácil hallar patrones equívocos, triviales o no interesantes.

Un proceso típico de Data Mining consta de los siguientes pasos generales:

1. Selección de un conjunto de datos.

2. Análisis de las propiedades de los datos.

3. Transformación del conjunto de datos de entrada.

4. Seleccionar y aplicar la técnica de Data Mining, es decir construir el modelo predictivo o y de clasificación.

5. Evaluar resultados

O bien otro proceso para construir un Data Mining es:

1. Depuración de datos.

2. Integración de datos.

3. Selección de datos.

4. Transformación de datos.

5. Data Mining.

6. Evaluación e identificación de patrones.

7. Generación y presentación de conocimiento.

De esta manera podemos concluir que el uso de Data Mining puede ayudar a comprender a la empresa de una mejor manera los datos que posee y por tanto generar una estrategia competitiva más fuerte. Por otra parte ayudará a la empresa a entender mejor el entorno donde se encuentra y más importante aún, mejorar su toma de decisiones.

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