DATAMINING O DATA MINING

La enorme cantidad de datos que se generan y procesan a diario en las empresas lleva de la mano la necesidad de analizarlos en tiempo real.

El problema es que los métodos tradicionales de análisis de datos no son suficientes.

De ahí surgen los conceptos de DataMining y Big Data.



Ambos términos se refieren al hecho de saber aprovechar convenientemente las gigantescas masas de información de que disponen las organizaciones en su día a día, para extraer información útil que les ayude en la toma de decisiones.

Indice de Contenidos:

- ¿Qué es DataMining?
- ¿Para Qué sirve Datamining?
- DataMining y Big Data
- Etapas del DataMining
- Ventajas de DataMining
- Aplicaciones del DataMining
- Ejemplos de Aplicación
- Software para DataMining

¿Qué es el DataMining?

El Datamining, Data Mining o también conocido como "Minería de Datos" es el proceso de extracción de conocimientos útiles y comprensibles de grandes cantidades de datos que se encuentran guardados en diferentes formatos con el fin de encontrar patrones de comportamiento.

Resumiendo, el DataMining es buscar a través de datos para descubrir patrones y formar relaciones.

Pero... ¿qué es eso de Patrones?

Mejor verlo con un ejemplo.

Por ejemplo, es posible que desee saber cuándo y por qué han aumentado las ventas de un producto en particular.

Puede encontrar un patrón que indique que las ventas de ciertos productos aumentan cuando se acercan las vacaciones o cuando comienza el verano.

¿Interesante no?

El término Datamining es relativamente nuevo, pero la tecnología no lo es.

Durante años, las empresas han utilizado potentes ordenadores para procesar los grandes volúmenes de datos acumulados por los escáneres de los supermercados y para analizar los informes de investigación de mercado.

Asimismo, las continuas innovaciones en los campos de la informática computacional, el almacenamiento y el software estadístico han aumentado en gran medida la precisión de los análisis e impulsado la reducción de costos.

¿Para Qué Sirve el DataMining?

Ayuda a las empresas a analizar cantidades extremadamente grandes de datos, identificar patrones interesantes a partir de ellos y luego tomar las decisiones correctas.

Es un método interdisciplinaria y utiliza conocimientos de los campos de la informática, las matemáticas y la estadística para el análisis de las bases de datos y poder reconocer patrones y tendencias que se repiten.

Los resultados no se detectan a través de la exploración tradicional de los datos ya que las relaciones son demasiado complejas o la cantidad de datos son demasiado elevados.

Una herramienta de DataMining puede consistir en encontrar listados específicos de los clientes que más consumen o que lo hacen con mayor frecuencia.

En el comercio minorista, por ejemplo, se ha descubierto que los padres jóvenes suelen comprar cerveza cuando compran pañales . El comercio minorista luego analizó la combinación de pañales y cerveza y llegó a la siguiente conclusión.

Los métodos de extracción de datos mostraron que los padres jóvenes están particularmente bajo estrés y, por lo tanto, les gusta comprar una caja de cerveza además de pañales para poder disfrutar de una botella por la noche.

DataMining y Big Data

El almacenamiento de los datos que se analizan es el Big Data, la forma o procesos para analizarlos es el DataMining.

El DataMining se refiere a la actividad de análisis que se lleva a cabo para extraer información relevante y oportuna de esa ingente cantidad de información almacenada que es el Big Data.

La recogida de información para almacenarla en el big data tambien sigue un proceso que se llama Proceso ETL.

Una vez alnacenada en el big data con el proceso ETL entra en juego el análisis de los datos o el DataMining.

Etapas del DataMining

Los procesos de minería de datos se llevan a cabo a través de 4 etapas definidas a continuación:

Definir el objetivo y Recolectar Datos: En primer lugar, se debe definir claramente cuál es el tipo de información que se quiere obtener.

Una vez definido, se debe plantear de qué se van a recopilar los datos con los que se va a trabajar y cómo recopilarlos, normalmente con una gran base de datos o Data WareHouse.

Procesamiento y Gestión de los Datos: Para trabajar, se necesita tener una muestra representativa de datos para llevar a cabo el análisis y una vez seleccionada, se debe elegir qué tipo de variables o el modelo que se va a utilizar sobre la muestra.

Elección del Modelo: Esta etapa se encuentra muy relacionada con la fase anterior.

Trata de generar un Algoritmo con el cual, se puede obtener el mejor resultado posible.

algoritmo = pasos a seguir

Ejemplo de modelo es extraer la lista de clientes entre 25 y 35 años y lo que compran.

Lógicamente el modelo debe incluir las variables de la edad y los  productos comprados.

Se debe llevar a cabo un análisis en profundidad de las variables que van a ser utilizadas en el modelo.

Por ello, se deben realizar distintos exámenes del Algoritmo como pueden ser las series temporales o la regla de regresión.

Actualización del Modelo: Cada cierto tiempo se deben hacer actualizaciones del modelo para que este no se quede obsoleto.

Es la última fase.

Ventajas del DataMining

Las ventajas son:

- Reconocer y comprender mejor las necesidades del cliente.

- Realice predicciones precisas para el futuro.

- Cree pronósticos de series de tiempo.

- Reconocer tendencias y anomalías desde el principio.

- Procesar textos e imágenes por máquina.

- Proceso de toma de decisiones.

- Validar hipótesis.

- Optimice los procesos comerciales.

Si bien la minería de datos es un proceso poderoso, se ve obstaculizado por el volumen y la complejidad crecientes de los macrodatos.

Dado que las empresas recopilan millones y millones de bytes de datos a diario, los responsables de la toma de decisiones necesitan una forma de extraer, analizar y obtener información sobre los datos a partir de sus grandes cantidades de datos.

Aplicaciones del Data Mining

A través del análisis de los datos, los patrones y tendencias pueden ser aplicados en distintos ámbitos como los siguientes:

- Recomendaciones de productos que pueden ser vendidos juntos además de las recomendaciones.

- Segmentación de clientes o eventos en grupos a través de afinidades de los mismos.

- Selección de los mejores clientes con la finalidad de ofrecerles un trato más directo ya sea por correo electrónico o por teléfono.

- Búsqueda de secuencias a través de productos que los clientes han introducido en el carrito para predecir futuros comportamientos.

Ejemplos de Aplicación

La minería de datos se utiliza en muchas áreas de investigación y negocios y ofrece un alto potencial de aplicación para el futuro.

Los ejemplos de aplicación se encuentran en la gestión de relaciones con los clientes (CRM), en el sector financiero para bancos y compañías de seguros, la industria de las telecomunicaciones, la producción, la logística y el comercio electrónico.

A continuación veamos más detalles sobre las áreas de aplicación individuales:

DataMining en Marketing y CRM

En marketing y CRM, la minería de datos a menudo se puede utilizar en todas las industrias en modelos comerciales.

El comportamiento histórico del cliente se utiliza aquí en particular para derivar predicciones para el comportamiento de compra futuro.

De esta manera, se pueden abordar las necesidades individuales de los clientes.

A menudo, aquí se utiliza el término "personalización en marketing", es decir, comunicación específica del cliente con cada cliente individual.

Esto solo se puede lograr mediante una sólida automatización y métodos de minería de datos adecuados.

No es raro que las empresas logren aumentos de ventas a largo plazo del 5 al 15% a través de la minería de datos en sus campañas de marketing.

Comercio y comercio Electrónico

En el comercio minorista y el comercio electrónico, la minería de datos se representa con una serie de casos de uso.

Las siguientes aplicaciones son particularmente interesantes:

Predicciones del valor de la vida útil del cliente

Optimización de ventas cruzadas y ascendentes

Análisis de carrito de compras

Previsiones de ventas y demanda

Optimización de precios

Sistemas de recomendación (sistemas de recomendación)

Optimizaciones de campaña

Segmentación de clientes

Bancos y Compañías de Seguros

La minería de datos también puede ser utilizada por proveedores de energía y en la industria de las telecomunicaciones para analizar el comportamiento de los clientes y así optimizar las campañas de marketing.

Aquí se utilizan a menudo casos de uso como los pronósticos de rotación de clientes, los pronósticos de la siguiente mejor oferta y la segmentación de clientes.

En Medicina

En medicina, la minería de datos puede ayudar particularmente a analizar datos no estructurados, como imágenes, y a reconocer patrones en el proceso.

De esta manera, se puede ayudar a los médicos y científicos a identificar enfermedades más rápidamente o con un mayor grado de precisión.

Incluso se puede predecir como se va a desarrollar una pandemia.

En producción

Una gran área del DataMining está dirigida a predecir fallos en las máquinas.

El término correcto sería "mantenimiento predictivo".

En Logística

El DataMining también se puede utilizar en logística para optimizar los procesos comerciales y las cadenas de suministro.

Podría utilizarse en logística para:

-Optimización de rutas.

-Previsión de movimientos logísticos.

-Previsión de la demanda.

-Reconocer conexiones en las cadenas de suministro.

Software para DataMining

Algunas de las herramientas populares utilizadas para la minería de datos son:

1 RapidMiner

Es una de las herramientas más populares para la minería de datos .

Está escrito en Java pero no requiere codificación para operarlo.

Además, proporciona varias funcionalidades de minería de datos como preprocesamiento de datos, representación de datos, filtrado, agrupamiento, etc.

2 Weka

Weka es un software de minería de datos de código abierto desarrollado en la Universidad de Wichita.

Al igual que RapidMiner, tiene una interfaz gráfica de usuario sin codificación y fácil de usar.

Con Weka, puede llamar a los algoritmos de aprendizaje automático directamente o importarlos con su código Java.

Proporciona una variedad de herramientas como visualización, preprocesamiento, clasificación, agrupamiento, etc.

3 KNime

KNime es una suite de minería de datos robusta que se utiliza principalmente para el preprocesamiento de datos, es decir, ETL: extracción, transformación y carga.

Además, integra varios componentes de Machine Learning y Data Mining para proporcionar una plataforma inclusiva para todas las operaciones adecuadas.



4 Apache Mahout

Apache Mahout es una extensión de Hadoop Big Data Platform.

Los desarrolladores de Apache desarrollaron Mahout para abordar la creciente necesidad de operaciones analíticas y de minería de datos en Hadoop.

Como resultado, contiene varias funcionalidades de aprendizaje automático como clasificación, regresión, agrupación en clústeres, etc.

5 Oracle DataMining

Oracle Datamining es una excelente herramienta para clasificar, analizar y predecir datos.

Permite a sus usuarios realizar minería de datos en sus bases de datos SQL para extraer vistas y esquemas.

6 TeraData

El almacenamiento es un requisito necesario para el DataMining.

TeraData, también conocido como TeraData Database, proporciona servicios de almacén que consisten en herramientas de minería de datos.

Puede almacenar datos en función de su uso, es decir, almacena los datos de uso menos frecuente en su sección 'lenta' y brinda acceso rápido a los datos de uso frecuente.

7 Orange DataMining

El software Orange DataMining es más famoso por integrar herramientas de aprendizaje automático y minería de datos.

Está escrito en Python y ofrece visualizaciones interactivas y estéticas a sus usuarios.

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