Extracción de datos

Extracción de datos

La minería de datos, o data mining, es el proceso de analizar información desde diferentes perspectivas y categorizaciones. El propósito de la minería de datos es Conéctate y encuentra patrones en la información extraída de la enorme base de datos que proporcionan todas las transacciones de una empresa.

La minería de datos se lleva a cabo mediante un software especializado que escanea toda la materia prima y trata de conocer y aprender, a través de algoritmos estadísticos e inteligencia artificial, patrones para crear análisis. Explorado desde el campo de la informática, la minería de datos es un subconjunto del big data, que corresponde a todos los datos, estructurados y no estructurados, recopilados por una organización.

Este contenido se almacena en el almacén de datos, que es el repositorio de información de una empresa, una gran base de datos a partir de la cual se inician las operaciones de minería de datos.

La correcta extracción de dichos datos, y su respectiva interpretación adecuada, puede representar una ventaja competitiva para una empresa. Comprender cómo aprovechar al máximo los datos sin procesar recopilados es una parte fundamental de la minería de datos.

Esta información puede abarcar desde el comportamiento del consumidor hasta oportunidades para aumentar los ingresos y reducir los gastos. Todo se hace a través de operaciones como normalización de datos, clustering, asociación, entre otras técnicas.

Ejemplos de minería de datos

Las estrategias de minería de datos pueden ser utilizadas por el mercado financiero, por ejemplo, para determinar los hábitos de pago de los usuarios de préstamos, lo que puede ayudar a decidir si otorgar o no un crédito. También puede aplicarse lo contrario, y las desviaciones de la norma de compra y uso de tarjetas bancarias pueden indicar fraude o irregularidades en la cuenta.

Aplicada al marketing, la minería de datos en forma de descubrimiento de asociaciones puede presentar comportamientos de compra de los consumidores en los que se podría haber pensado previamente. Este formato de minería de datos se da cuando se cruza información para crear nuevas asociaciones que aún no han sido trabajadas. Puede provenir de la misma empresa, pero de diferentes sectores. O con los datos de un holding, aplicando la asociación a los resultados de distintas marcas.