data mining

¿Qué es y cómo hacer Data Science y Data Mining?

Por Ignacia Córdova

Vivimos en un mundo rodeado de datos. Cada vez que ingresamos a internet, realizamos un pago, compramos algo o enviamos un mensaje, esto queda registrado y guardado en algún lugar de la nube. De hecho si tienes un reloj inteligente puedes saber cuántos pasos has dado al día o tus pulsaciones por minuto. Imagina esa cantidad de datos pero multiplicado por todos los usuarios de internet diariamente. Alguna vez te has preguntado ¿Cómo las empresas aprovechan estos datos y utilizarlos a su favor?

¿Qué es el Data Science?

Data Science o ciencia de datos es una disciplina enfocada en el análisis de grandes cantidades de datos o Big Data (¿No sabes lo que es el Big Data?) con el fin de extraer información y revelar patrones, para así optimizar la toma de decisiones. Data Science convierte esta información en valor utilizando metodologías interdisciplinarias basadas en herramientas de la informática, estadística y matemáticas. Una de las metodologías más relevantes en la actualidad es el Data Mining

¿Y el Data Mining?

El Data Mining o Minería de Datos es una rama de la Data Science que nos permite derivar procesos automatizados o semiautomatizados para encontrar patrones o anomalías sobre Big Data, y explicar su comportamiento. Es decir, es una disciplina que hace que los datos se conviertan en información útil.

El Data Mining como disciplina posee 4 objetivos principales:

1.  Automatizar la exploración de bases de datos.

2.  Identificar patrones repetitivos usando Inteligencia Artificial, Machine Learning o Deep Learning.

3.  Dar compresión lógica a los datos.

4.  Extraer conclusiones con el fin de comunicar a la empresa formas en las cuales se puede beneficiar de ellos.

Objetivos del Data Mining. Fuente: Elaboración propia.

¿Cómo implementarlo?

Para lograr cumplir con los objetivos señalados anteriormente existen diferentes pasos a seguir. Primero debemos determinar los objetivos con el cliente para alcanzarlos mediante minería de datos. Luego, se seleccionan, limpian y organizan las bases de datos. A esto lo llamamos procesamiento de datos. Después, determinamos un modelo. Para ello debemos hacer un estudio estadístico de la información y realizar una visualización gráfica de esta. Una opción es utilizar dashboards o paneles de control. Por último, analizamos los resultados y concluímos si estos son útiles y coherentes. 

Siguiendo estos pasos podemos armar un proceso de minería de datos bastante útil y aplicable en diversas áreas de las empresas. En el área de Marketing puede ayudar a conocer y segmentar a los clientes o público objetivo con el fin de predecir su comportamiento, intereses, búsquedas, entre otros. En Ventas podemos identificar asociaciones entre productos o ofertas que mejor han resultado, en qué estanterías poner productos o dónde localizar una tienda para maximizar los ingresos. La banca lo utilizan para analizar el riesgo del mercado analizando los datos de las transacciones y los patrones de compra y en salud podemos crear grandes bases de datos con la información de pacientes y ofrecer diagnósticos más precisos. 
En Notus ocupamos las mejores herramientas y metodologías para tratar con grandes cantidades de datos. Una vez que ya tienes la información no dudes en utilizarla a favor de tu empresa y maximizar sus beneficios. ¿Tienes datos y no sabes cómo ocuparlos? Conversemos.