¿Qué es y como funciona la Minería de datos?

En esta era tecnológica, la mayoría de empresas buscan continuamente una ventaja competitiva que les permita brindar servicios de alta calidad a un costo menor, a una velocidad más rápida que sus competidores. Los datos son parte fundamental de casi todo negocio, desde la fabricación hasta la cadena de suministro, el marketing de preventa y la experiencia del cliente hasta el marketing de posventa y la experiencia del cliente.

La gestión de datos ayuda a que el proceso sea más eficiente, más económico, productivo y a generar más márgenes de beneficio.

Entonces, ¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso de identificación de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos o datos sin procesar. Utilizando una amplia gama de técnicas, puede utilizar esta información para reducir costos, desarrollar estrategias de marketing más efectivas, mitigar riesgos y evaluar la probabilidad de eventos futuros relacionados con el negocio.

En el ámbito empresarial, la minería de datos fue desarrollado para permitir a la gente de negocios acceder a la información útil a partir de grandes cantidades de datos, usualmente todos los datos disponibles se exploran sin tener que depender de complejos datos matemáticos o estadísticos.

En resumen, la minería de datos es un proceso matemático que permite el descubrimiento de información que de otro modo estaría oculta . Se utiliza para obtener conocimientos que contribuyan a la toma de mejores decisiones empresariales. Por lo tanto, es una forma avanzada de empoderar las decisiones basadas en datos .

¿Cómo funciona la minería de datos?

Como funciona la minería de datos

Al igual que los procesos de refinación de metales y materiales, la minería de datos implica varias etapas antes de que se pueda lograr un producto final. Al aplicar la minería de datos en la analítica empresarial , el método utiliza las siguientes seis etapas de progresión:

Comprensión comercial

En esta primera etapa tenemos que identificar los objetivos comerciales y el reconocimiento del resultado general del proceso de minería de datos que la organización desea lograr.

Descubrimiento de datos

En esta etapa debemos implementar herramientas y soluciones que nos ayuden a comprender todos los formatos y fuentes de datos sin procesar para el negocio y su relevancia en el proceso de minería de datos.

Preparación

Una de las partes más importantes en el proceso de «refinamiento» de datos, que a menudo se logra utilizando herramientas impulsadas por inteligencia artificial para convertir formatos de datos sin formato no estructurados en formularios que las personas puedan comprender y cuantificar.

Modelado

Para el modelado de los datos se utilizan varias técnicas de clasificación de información de manera rápida y eficiente, identificando tendencias relevantes y patrones de análisis de correlación en varias bases de datos grandes simultáneamente.

Evaluación

El proceso de evaluación consta de una serie de procedimientos de control de calidad impulsados ​​por humanos y máquinas para garantizar que los datos se mapeen correctamente y se compilen con precisión.

Implementación

Después de que los datos sin procesar se han refinado por completo, ahora están listos para usarse en aplicaciones casi ilimitadas, ya sea que se representen como métricas, informes u otras formas digeribles y procesables.

Ejemplos de minería de datos

La capacidad predictiva de la minería de datos no tiene limites. La gestión de la relación con el cliente se puede reforzar con la minería de datos. Incluso podemos construir mejores relaciones con nuestros clientes. En la actualidad son muchas las empresas que usan la información para beneficio de sus negocios. A continuación se enumeran algunos ejemplos de uso de la minería de datos en la industria actual.

Marketing

La minería de datos en los negocios ayuda a una organización a comprender qué estrategias de marketing pueden ayudarles a generar más compromisos y optimizar sus gastos.

Desde la fabricación hasta la cadena de suministro, el marketing de preventa y la experiencia del cliente hasta el marketing de posventa y la experiencia del cliente. Ayuda a que el proceso sea más eficiente, más económico, productivo y a generar más márgenes de beneficio.

Minorista

Este es un dato que seguramente no sabia, los supermercados son usuarios reconocidos de técnicas de minería de datos. Día a día analizan los patrones de compra de los clientes para identificar los productos más vendidos, productos faltantes o sin stock. Mediante el uso de estos datos también se puede detectar las ofertas más compradas por los clientes o los menos vendidos.

Banca y finanzas

Los bancos son una de las primeras industrias en utilizar la tecnología de minería de datos, para evaluar el riesgo crediticio de sus clientes. Con esta información los especialistas podrán analizar qué servicios ofrecidos por los bancos son más usados por los clientes, qué tipo de tarjetas de crédito usan en los cajeros automáticos y qué productos o servicios adquieren generalmente con sus tarjetas.

Educación

El objetivo de la Minería de Datos en el campo de la educación es recuperar o descubrir el conocimiento de los datos que se originan mediante la investigación educativa. Existen otros motivos detrás de la minería de datos educativos, como estudiar y tener en cuenta los efectos del apoyo educativo, avanzar en el conocimiento científico sobre el aprendizaje, etc.

Detección de fraudes

Miles de personas pierden mucho dinero diariamente debido a las acciones de fraude por ciberdelincuentes. Los métodos que se han venido utilizando durante años para reducir el fraude requieren de mucho tiempo y son muy difíciles de aplicar. Según los expertos con la introducción a la minería de datos, el sistema de detección de fraude podría mejorar notablemente.

Beneficios comerciales de la minería de datos

Además de encontrar información única y desarrollar conocimientos para tomar mejores decisiones comerciales y optimizar estrategias y acciones más efectivas, la minería de datos se puede aplicar a una gran cantidad de acciones y estrategias comerciales concretas relacionadas con la inteligencia empresarial . Por ejemplo, se puede utilizar para:

Realización de predicciones

Las estimaciones de ventas o previsiones de carga del servidor y tiempo de inactividad.

Segmentación de clientes y previsión del comportamiento

Las correlaciones encontradas en los datos se pueden usar para encontrar afinidades entre grupos de clientes y clasificarlos, por ejemplo, en grupos de acuerdo con los productos o servicios que han adquirido. También es posible predecir qué comprarán en el futuro y la frecuencia y el monto de sus compras.

Modelos de probabilidad

La minería de datos es capaz de estimar probabilidades y predecir riesgos, permitiendo evitar o minimizar riesgos y ajustar las operaciones comerciales a las probabilidades encontradas.

Generación de recomendaciones

La minería de datos se puede utilizar para detectar correlaciones entre los productos y servicios que componen la oferta de una empresa con el fin de aplicar estrategias de venta cruzada y venta ascendente o determinar qué artículos es probable que se vendan juntos.

Mejora de la experiencia del cliente

La minería de datos se puede utilizar para encontrar puntos de satisfacción e insatisfacción en el recorrido del cliente , así como para descubrir las necesidades, preferencias y puntos débiles del cliente .

Aparte de estos, otros beneficios de la minería de datos son:

  • Aumento de ingresos
  • Mejora en la detección de fraudes
  • Retención de clientes
  • Adquisición de nuevos clientes.
  • Predecir las necesidades y preferencias de los clientes
  • Identificación de riesgos crediticios
  • En el seguimiento del rendimiento operativo

Los casos de uso de la minería de datos son casi ilimitados y se pueden aplicar a todas las áreas comerciales. Sin embargo, al extraer datos en las operaciones de la cadena de suministro , las organizaciones pueden lograr la visibilidad que necesitan para equilibrar la eficiencia empresarial, el cumplimiento y la rentabilidad, todo en un solo lugar. Esto conduce a una ruta de crecimiento empresarial mucho más escalable y garantiza la sostenibilidad de la empresa a largo plazo.

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