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!

Las tendencias de Big Data que necesitas conocer en 2023

Las tendencias en Big Data que necesitas conocer en 2023

El Big Data es uno de los pilares de nuestro futuro cada vez más digital. Este pronóstico está tan contrastado en el contexto actual que es prácticamente indiscutible, salvo algún tipo de catástrofe social o planetaria importante. Además, se ha añadido un nuevo factor que tiene una importancia indiscutible, la Inteligencia Artificial. Aunque este año ya tiene mucho peso, en los próximos se espera que la relación entre el Big Data y la Inteligencia Artificial se vuelva aún más estrecha, impulsando la evolución de la tecnología y su impacto en nuestra vida cotidiana.

Las tendencias en Big Data y análisis de datos continuarán expandiéndose, lo que nos lleva hacia un futuro cada vez más automatizado y basado en datos. Las siguientes son algunas de las principales tendencias se expandirán en 2023 y más allá.

Primero, ¿Qué es Big Data?

Para comprender mejor las tendencias de Big Data, primero debemos definir esta área de una manera que la separe de los conjuntos de datos digitales ordinarios. En pocas palabras, el Big Data es información que contiene una inmensa variedad de fuentes y orígenes, que llegan en volúmenes exponencialmente crecientes y no pueden ser categorizados o analizados por el software de procesamiento tradicional y mucho menos por analistas humanos. En otras palabras, el Big Data conlleva procesar datos de diversas fuentes, a gran velocidad y con una gran variedad de datos, incluyendo datos no estructurados también. La velocidad, el volumen y la variedad se consideran comúnmente como las «tres V» que definen el Big Data como diferente de los volúmenes normales de flujo de datos.

Gestión de datos aumentada

La Gestión de Datos Aumentados, enlazada con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, puede proporcionar diferentes ventajas para la gestión de datos. Augmented Data Management o AMD consiste en una aplicación capaz de mejorar la capacidad de automatizar las tareas de gestión de datos. Esto beneficia a las compañías de dos formas: haciendo más ágil y sencilla la gestión de datos y simplificando la automatización.

Al combinar ADM con IA es factible disminuir la complejidad de las tareas de automatización, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. Por igual, es posible sacar provecho de las plataformas de gestión de datos actuales para el aprendizaje experimental. De acuerdo con expertos en esta tecnología, ADM tiene mayor potencial de aplicación en:

Gestión de metadatos y de datos maestros.
Calidad de datos.

Teniendo en cuenta lo anterior, ADM es una de las tendencias en big data a la que debemos prestar mucha atención en el presente.

Publicidad y Marketing Personalizados

Uno de los principales usos para gran parte de los volúmenes de datos de negocios, consumidores y otros datos recopilados hoy en día es la publicidad y la personalización de contenidos. Esto se aplica especialmente a los datos de los consumidores sobre hábitos e intereses personales recopilados a gran escala. Las primeras partes del uso de estos datos implicaban dirigirlos a individuos, empresas u organizaciones de manera específica para sus intereses. En Deyde DataCentric tenemos varios ejemplos de ello, por ejemplo, desde Xcampaign podemos hacer un emailing a un millón de personas, personalizando no sólo cuestiones generales como su sexo o nombre, sino un contenido completamente individualizado en función de sus intereses y navegación pasada. Uno de los próximos pasos, que ya se está refinando en 2023, es añadir también un aspecto predictivo a los anuncios o campañas de marketing. En otras palabras, nos centramos no sólo en la orientación basada en intereses o necesidades actuales, sino también en apuntar el marketing hacia las necesidades e intereses que podemos predecir a partir de estos. En la competencia cada vez más feroz por los globos oculares y los oídos en la Internet actual, el marketing predictivo y la publicidad de calidad se volverán inmensamente valiosos para los vendedores.

Internet de las cosas

Se espera que para 2025 haya un gran número de objetos conectados en el mundo, alcanzando los 41.600 millones, y que el mercado del IoT tenga un valor entre 5,5 y 12,6 billones de dólares para el año 2030. Los dispositivos de Internet de las cosas, o dispositivos clásicamente no informáticos que ahora vienen con capacidad de procesamiento y recolección de datos computerizados, se están volviendo cada vez más comunes y su producción de datos será interesante para muchas partes. Ejemplos de dispositivos IoT incluyen lavadoras, piezas de automóviles, electrodomésticos de cocina, herramientas domésticas y maquinaria comercial de todo tipo. Son solo algunos ejemplos de los dispositivos cotidianos de los cuales se podrán extraer patrones de comportamiento o hacer predicciones basadas en datos. La introducción de las redes móviles 5G será un gran impulsor para la transformación digital, al permitir la habilitación de tecnologías y ofrecer la velocidad necesaria para transmitir y analizar datos de millones de dispositivos conectados sin apenas latencia.

Patrones y predicciones

Uno de los principales usos de la Inteligencia Artificial aplicada al Big Data es la obtención de patrones de comportamiento que son difíciles de encontrar por el ser humano debido al gran volumen de datos. Los patrones también sirven para crear predicciones de ciertos eventos como hablábamos anteriormente. También se aplican a la personalización de la experiencia de usuario, tanto en anuncios como en servicios. Las empresas pueden ofrecer contenido, recomendaciones y promociones mucho más individualizadas encontrando patrones de comportamiento en la gran cantidad de datos que recogen de los usuarios.

De hecho, una de las principales áreas del futuro desarrollo de análisis de Big Data radicará en mejorar su capacidad predictiva para que pueda usarse por adelantado, en lugar de reactivamente. Las mejoras predictivas a través de Big Data serán especialmente importantes para problemas prácticos como la gestión del tráfico, la atención médica y la previsión de tendencias económicas. Pero entendámonos, en la mayor parte de los casos no se buscan predicciones seguras, siempre va a haber un margen de error, lo que buscamos es reducirlo al máximo. En ese sentido, desde el equipo analítico de Deyde DataCentric generamos muchos scores que nos permiten mejorar la efectividad de una segmentación o hacer un prescreening de posibles morosos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

A medida que el volumen de contenido producido e ingerido en grandes conjuntos de datos incluye cada vez más contenido de texto, video y audio producido por personas, las tecnologías de IA que se están desarrollando para el procesamiento del lenguaje natural serán extremadamente importantes. La IA de NLP tendrá que ser capaz de leer y luego interpretar las entradas audiovisuales humanas de manera más efectiva y precisa, y el volumen de estas crecerá enormemente en los próximos años a medida que más personas creen contenido individual a través de fuentes de redes sociales. En Deyde DataCentric utilizamos técnicas de crawling para descargar información de forma masiva de internet. Y utilizamos algoritmos de NLP para descubrir la huella digital de empresas.

OSINT

Las herramientas de Big Data y la infraestructura de almacenamiento siguen siendo lo suficientemente caras como para no ser prácticas para los actores que trabajan con algo menos que presupuestos corporativos o gubernamentales. Sin embargo, esto cambiará y podría crear una nueva ola de avances OSINT (inteligencia de código abierto) que están realmente fuera del ámbito de lo que planean el gobierno o las grandes organizaciones empresariales. Los casos recientes de OSINT que se utilizan y filtran a menor escala (sin usar niveles de análisis y procesamiento de Big Data) incluyen la lucha contra bulos y desinformación en redes sociales y las iniciativas de informes de investigación de organizaciones como Bellingcat. Estos se expandirán y, finalmente, harán uso del análisis de Big Data no demasiado lejos en el futuro.

Tratamientos médicos y cambio climático

La consultora Gartner introdujo el término «X Analytics» para referirse a un amplio conjunto de datos estructurados y no estructurados, en los que incluye la analítica de texto, audio y vídeo. Mediante esta analítica “X” los analistas de datos pueden ayudar a resolver desafíos globales como el cambio climático, la prevención de enfermedades y pandemias y hasta la protección de la fauna. Claramente, esta es una de las tendencias en big data más beneficiosas para la humanidad.

En conjunto con otras tecnologías, big data es capaz de rastrear millones de documentos de investigación, ensayos clínicos, páginas de contenido académico y fuentes informativas. Por un lado, esto permite a los investigadores del clima hallar nuevas maneras de contener el cambio climático masivo y elaborar planes de contención para las zonas más afectadas e identificar núcleos de población con mayor vulnerabilidad. Incluso, es posible predecir catástrofes naturales y otras crisis similares, mediante modelos predictivos y análisis de gráficos. Esto será fundamental para la anticipación de planes de contingencia y de gestión de víctimas.

A medida que las empresas se vuelven cada vez más conscientes del cambio climático y de su responsabilidad social corporativa, se requiere que obtengan Certificados de Eficiencia Energética (CEE) para sus inmuebles e inmuebles asociados a sus servicios. Deyde DataCentric ha creado un sistema que puede extraer las etiquetas de diferentes fuentes que publican los CEE. Para los inmuebles que no tienen esta certificación oficial, se han desarrollado modelos matemáticos que utilizan datos de certificaciones reales de TINSA y de las tasaciones correspondientes para estimar las emisiones y el consumo de energía.

Y si se habla de riesgo medioambientales, se han generado una serie de capas cartográficas con información sobre la existencia de riesgos naturales para todo el territorio nacional, las cuales serán incorporadas a nivel de registro: riesgo fluvial, de desertificación y sísmico. En cada capa, además de los indicadores propios de cada riesgo, se han añadido el indicador de frecuencia y magnitud.

En cuanto a la investigación médica, la integración de big data e IA siguen proporcionando información fiable. Esto ha significado una enorme contribución a la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos y el descubrimiento de más oportunidades y fuentes de información. Entre estas últimas, historiales de los pacientes, recuentos de COVID y viajes notificados por los pacientes. Más aún, los investigadores médicos emplean cada vez más el análisis de big data para diseñar procedimientos de tratamiento de alta precisión.

Ciberseguridad

De acuerdo con información proporcionada por la Universidad de Maryviley, la combinación de Big Data e inteligencia artificial tiene la capacidad de automatizar aproximadamente el 80% de las tareas físicas actuales, el 70% de los procesos de datos de las organizaciones y el 64% de las tareas de recopilación de información. Esto ha sido considerado por expertos como una revolución en el campo de la ciberseguridad, ya que las soluciones basadas en inteligencia artificial y Big Data proporcionan rapidez y conocimiento al sector de la ciberseguridad. En el ámbito de la seguridad digital, estas técnicas se utilizan principalmente para prevenir ataques, permitiendo detectar actividades sospechosas y tomando decisiones inmediatas en caso de cualquier anomalía.

Iniciativas de privacidad

Una gran proporción de las fuentes de Big Data proviene directamente de individuos conectados a Internet, y otra parte importante proviene de las bases de datos de las organizaciones que recopilan información individual de sus usuarios. Todas estas fuentes de información hacen que estas personas (incluyéndonos a todos) sean cada vez más vulnerables a tener su información más personal y privada expuesta a muchas otras. Ese es el problema existente. Una situación aún más aterradora surgirá a medida que los tesoros de Big Data se extraigan, analicen y filtren mejor en patrones predictivos. La información utilizada para estas mejoras de datos se explotará de maneras que podrían causar enormes deterioros de la privacidad para miles de millones de personas. En Deyde DataCentric tenemos por principio, el “compliance by design”. Es decir, articular desde el inicio cualquier nuevo producto o solución de datos con mimbres que cumplan la normativa vigente y una trasparencia en el uso de datos personales.

Big Data en resolución de problemas

Si usted o su organización también quieren hacer uso de las principales tendencias de análisis de Big Data de 2023 por varias razones, no necesariamente necesita la capacidad técnica y de hardware para hacerlo por su cuenta. Data Centric se especializa en la gestión de datos, el enriquecimiento, el análisis y la activación de insights en acciones de negocio y de marketing. Podemos ayudarte.

caso de uso

Tipos de bases de datos: características y ventajas de cada una

Vivimos en la era del big data. Tanto en las grandes corporaciones como en las pequeñas y medianas empresas, la información se ha convertido en una herramienta para aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones. Debido a esto, muchos se preguntan cuál es el mejor camino para almacenar sus datos estructurados. Lo cierto es que una buena forma de empezar a responder esa cuestión es analizar los tipos de bases de datos (o BBDD) que existen en el mercado. ¿Por qué?

La calidad de los datos no se obtiene únicamente gracias a datos fiables. Más bien, es posible gracias a un conjunto de circunstancias, como una correcta depuración, una consecuente estructuración y la elección de un modelo de bases de datos adecuado. Tan solo cuando se aplican los procesos necesarios sobre una BBDD adecuada, es posible obtener información de calidad que ayude a evaluar de manera más certera un negocio. Ahora bien, ¿qué posibilidades existen a la hora de gestionar bases de datos? Quédate con nosotros para descubrirlo.

En los siguientes apartados vamos a explicarte cuáles son los tipos de bases de datos existentes y sus ventajas asociadas. La intención de esta guía es ayudarte en la implementación del big data en tu negocio y que puedas asegurar una elevada calidad de los datos.

BBDD según el modelo de datos estructurados

Este repaso por los diferentes tipos de bases de datos se basa en una variable básica: el modelo de datos estructurados que se utiliza para almacenar la información. En este sentido, identificamos los siguientes tipos de bases de datos:

Jerárquicas

Son aquellas en las que se aprovechan las ventajas de la organización según importancia. Para entender mejor cuál es su funcionamiento, piensa en la estructura que siguen los directorios en el almacenamiento de un ordenador. Cuando se selecciona la vista de árbol, cada carpeta contiene otras subcarpetas que, a su vez, quizá tengan en su interior más carpetas. En las bases de datos jerárquicas, la información se ubica dentro de nodos superiores, de los cuales dependen, o inferiores, generando una dependencia. Esencialmente, podemos definir tres rangos de datos claros:

La raíz. Tal y como sucede en un sistema de archivos, este es el nodo principal. Aquel que no depende de ningún otro. Es considerado el origen de los datos, puesto que de él emanan el resto de ramas o nodos.
Nodo padre. Es una rama dentro de la base de datos de la cual se desprenden más nodos. Un buen ejemplo de este tipo de nodo podría ser uno denominado Zonas de operaciones, que contenga en su interior un nodo para cada región en la que opera una empresa.
Nodo hijo. Es aquel que depende de otro. En este caso, España podría ser un nodo hijo de Zonas de operaciones. No hay que pasar por alto que un nodo puede ser a la vez padre e hijo.

Ventajas de las BBDD jerárquicas. Los beneficios que ofrece este modelo radican principalmente en la integridad de la información. Su estructura obliga a almacenar los datos de la manera más adecuada. De igual modo, facilitan mucho la consulta por parte de varios usuarios.

Bases de datos de red

Son muy similares a las BBDD jerárquicas. No obstante, presentan una diferencia sustancial: un nodo hijo puede tener más de un nodo padre. De este modo, en vez de una estructura tipo árbol, estas bases de datos se parecen más a una red o una malla.

Ventajas de las bases de datos de red. En el pasado, esta modalidad perfeccionó la estructura jerárquica, impidiendo que se produjeran duplicidades innecesarias en los datos. Lamentablemente, esto provoca que sean difíciles de modificar. De igual modo, a medida que se introducen datos, se hacen más y más complejas.

Bases de datos relacionales

Dinámicas y versátiles. Así podemos definir a las bases de datos relacionales. Con ellas, una compañía puede introducir todo tipo de datos y crear relacionados entre ellos sin demasiadas complicaciones. Su punto fuerte es que guardan la información en tablas, lo cual permite asociaciones rápidas entre los distintos elementos incluidos.

Ventajas de las bases de datos relacionales. Lo dicho: se gestionan con facilidad, no requieren grandes conocimientos y otorgan un acceso rápido a los datos. Asimismo, son muy consistentes, eliminando la posibilidad de cometer errores en el registro de entrada.

Bases de datos lógicas

Las bases de datos lógicas destacan por permitir almacenar y consultar información con reglas predefinidas. Debido a esto, son muy adecuadas para crear buscadores de datos.

Ventajas de las BBDD lógicas o deductivas. Facilitan la consulta de los datos gracias a las normas lógicas establecidas y son muy buenas cuando se trata de administrar conjuntos de datos de alta complejidad. Para funcionar, se valen de fórmulas matemáticas y algoritmos.

BBDD multidimensionales

Las bases de datos multidimensionales albergan información sin utilizar ninguna jerarquía. Funcionan como cubos de datos, en los que la información se relaciona con varios atributos.

Ventajas de las BBDD multidimensionales. Su principal beneficio es que requieren un menor espacio para guardar información. Asimismo, son perfectas para recopilar grandes cantidades de datos, una práctica habitual en el mundo del big data.

Gestionar bases de datos con la ayuda de un equipo de asesores líder

El big data es la puerta de entrada a una serie de oportunidades para tu negocio. De hecho, esta tecnología se ha implementado en sectores variopintos, como el de las obras de arte. Teniendo los conocimientos adecuados para manipular y gestionar bases de datos, las empresas son capaces de optimizar procesos y dirigir sus acciones hacia objetivos más efectivos. Puede que pienses que estas ventajas se ven ensombrecidas por la complejidad que supone mejorar la calidad de los datos y gestionar bases de datos. Sin embargo, esto no es un problema cuando tienes a tu lado a un equipo de expertos que te ayuda a iniciar tu próximo proyecto digital. En Deyde DataCentric ponemos a tu disposición los conocimientos adquiridos durante años de experiencia.