La Minería de datos, o también conocido como data mining, se trata de un proceso para encontrar anomalías o alguna eventualidad en un grupo de datos con el fin de predecir los resultados. A través de diferentes técnicas, se pueden analizar los datos y obtener mejores estrategias para incrementar las ventas de una empresa o negocio, reducir los costes o mejorar la relación con los clientes, entre otros.
En la actualidad, son muchas las empresas que se basan en los datos que obtienen en estos análisis. Y es que, la exploración de datos logra ayudar en el reconocimiento de tendencias y patrones para desarrollar objetivos más exitosos para la marca.
Se trata de una técnica muy fiable y recomendada para los nuevos empresarios o emprendedores, porque los orienta sobre qué camino seguir en sus estrategias de marketing digital.
De qué trata la minería de datos
La data mining o exploración de datos es un método que se aplica en la tecnología, donde a través de estadísticas, algoritmos y datos que ofrecen las tecnologías de la información, se obtienen patrones o tendencias, desde las que se pueden predecir situaciones que beneficien o no a una marca.
Con esta técnica, no solo se logran extraer datos, también conocimiento, porque se realizan análisis profundos que superan a los que se obtienen con los indicadores de desempeño. Es un método que existe desde los años sesenta, pero que empezó a conocerse dos décadas después y desde entonces, no ha hecho más que consolidarse.
Las nuevas tecnologías han ayudado en la solidificación de esta técnica ya que, con la llegada del internet, cada vez son más las empresas o negocios que tienen presencia online y, por lo tanto, quieren entender su crecimiento en las redes para crear estrategias de marketing o ventas exitosas.
Pasos para realizar un análisis de exploración de datos
- Es imprescindible determinar los objetivos: Los clientes deben decidir qué objetivos quieren alcanzar al utilizar la exploración de datos.
- Procesar todos los datos: Es uno de los pasos más importantes en el proceso de análisis, porque se debe seleccionar, limpiar, reducir, transformar y enriquecer la base de datos.
- Determinar un modelo: Lo primero es realizar un análisis estadístico de los datos, para después llevarlo a la visualización gráfica.
- Analizar los resultados: Es el último paso, y se deben verificar los resultados para determinar que sean coherentes.
Este proceso está tomando auge y se proyecta como uno de los trabajos más importantes para el futuro. En la actualidad, se aplica esta metodología en la salud, las finanzas, el marketing, búsquedas online y muchos otros rubros que le han ido dando expansión al término.
Cómo aplicar la exploración de datos al análisis predictivo
Es una de las técnicas que se utiliza para realizar análisis predictivos. Dichos análisis buscan dar a conocer valores, a través de datos diferentes o nuevos, basados en un proceso repetitivo. Para los análisis de predicción no existe un límite de uso, todo va a depender de lo que quieras obtener y se pueden aplicar en casi cualquier sector, porque es posible detectar fraudes, fallos en sistemas, ahorro de costes y muchos otros puntos importantes alrededor de una marca.
Tipos de análisis predictivo
Existen dos grandes tipos de modelos predictivos: Los modelos de clasificación y los modelos de regresión. Con el primero se puede predecir la pertenencia que un cliente pueda tener con la marca. Es decir, si buscas clasificar cuáles de los clientes o usuarios que te siguen son propensos a abandonar la marca y cuáles no. Mientras que, los modelos de regresión te ayudan y permiten a predecir un valor. Por ejemplo, que beneficio obtendrás de un cliente, o determinado grupo de consumidores a largo plazo.
Técnicas para realizar un análisis predictivo
Tres de las técnicas más aplicadas en los análisis predictivos, en conjunto con la minería de datos son: árboles de decisión, regresión lineal y logística y redes neuronales.
Cuando se trata de los árboles de decisión, se refiere a modelos que clasifican y dividen los datos en diferentes grupos o categorías de variables de entrada. Es una forma muy buena para tomar decisiones a largo plazo para la marca o empresa.
Es una de las técnicas más utilizadas, porque es muy fácil de comprender e interpretar. Además, permite controlar los valores y seleccionar variables. Mientras, la regresión lineal, está entre las técnicas más usadas cuando se incluyen estadísticas. Es un método apropiado para datos continuos y formar patrones clave con ellos.
Generalmente, se utiliza para determinar la influencia de ciertos factores específicos, como el costo de un producto o servicio que ofrezcas. Por otra parte, están las redes neuronales, que es una técnica capaz de moldear relaciones complejas. Con este método es posible analizar datos en gran volumen y se basan en reconocer los patrones y procesos artificiales e inteligentes.
Esta última técnica, está basada en la forma que trabaja el sistema nervioso y algunos ejemplos pueden ser: los mapas autoorganizados o redes de kohonen.
Ventajas del data mining
La exploración de datos puede beneficiar en muchos sentidos a una empresa, entre ellas la gestión del tiempo y fidelización de clientes. Otras de las ventajas destacadas son:
- Se puede descubrir información que no buscabas obtener, gracias a los algoritmos.
- Podrás analizar un gran volumen de datos.
- Se pueden interpretar fácilmente los datos y no es indispensable saber o conocer sobre ingeniería informática.
- Es posible atraer y fidelizar clientes.
- La atención al cliente se puede mejorar con la información obtenida.
- Le da la oportunidad a empresas o marcas de ofrecer los productos o servicios que están buscando los consumidores.
- Ayuda a abrir puertas dentro del mundo empresarial y a ahorrar costes.
En el futuro, el data mining será imprescindible para cualquier negocio o empresa, no habrá necesidad de utilizar programadores o estudiar una ciencia exacta que analice datos o desarrolle algoritmos. El data mining será tan importante que, los mismos emprendedores tendrán curiosidad y analizarán correctamente los datos que recojan.
