Las bases de datos se han vuelto una herramienta fundamental en cualquier empresa, ya que les permiten planear y crear estrategias para conseguir nuevos clientes o reforzar las relaciones con los que ya tienen; sin embargo, existe un problema, a veces abarcan demasiada información que es imposible organizarla. Es por esta razón, que la mejor solución es descubrir patrones o algoritmos dentro de estos sistemas con el fin de sacar el máximo beneficio posible, y para lograrlo debemos implementar el Data Mining.
El minado de datos es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de la información y convertirla en conclusiones fiables y prácticas.
Estos patrones van desde rasgos de los consumidores, hábitos, parámetros, métricas, entre otras características más. Incluso, puede llegar a confundirse un poco con el término de Big Data, ya que tienen la misma base, sin embargo, son conceptos diferentes, por un lado, Big Data se refiere a la tecnología con la capacidad de capturar, gestionar y procesar todo tipo de datos a través de herramientas o software que identifican patrones; mientras que el Data Mining es al análisis de estos patrones con el fin de buscar y obtener una información concreta para poder ofrecer resultados que sirvan a una empresa y tomen decisiones más óptimas.
Una vez aclarado esto, el proceso para hacer un minado de datos tiene que ser muy organizado y conciso, ya que se deben cumplir todas las siguientes fases:
- Primera fase: aquí se define cuál es el problema a resolver y establecer los objetivos.
- Segunda fase: en esta parte se empieza a recopilar los datos, descubrirlos y explorarlos para que estén identificados según su calidad.
- Tercera fase: una vez analizados los datos, elegiremos el modelo que vamos a utilizar para adaptar la información, seleccionando las tablas y atributos deseados en un formato acorde al modelo.
- Cuarta fase: adapta los datos obtenidos, esto puede hacerse en varias ocasiones cambiando parámetros hasta conseguir los valores óptimos, ya que es la forma de alcanzar un modelo de alta calidad.
- Quinta fase: aquí se lleva a cabo una evaluación para saber si el modelo cumple con las expectativas y nos permite alcanzar los objetivos, si después de esta evaluación no lo conseguimos, se tiene que regresar a la fase anterior.
- Última fase: se exporta la información en bases de datos, para que pueda ser leída de un modo sencillo.
A pesar de eso, el utilizar el Data Mining trae muchos beneficios a las empresas, como permitirles analizar bases de datos enormes, obtener información muy valiosa, comprender el comportamiento de los consumidores, verificar predicciones, crear nuevas oportunidades de negocio y prevenir situaciones de riesgo mediante datos verídicos para establecer soluciones.
Si buscas implementar todas estas ventajas a tu empresa a través del uso de los datos con su respectivo Data Mining, te recomendamos primero utilizar herramientas robustas y poderosas que apoyen a tu equipo de DBA’s para monitorear, administrar, supervisar y proteger tu base de datos con las Soluciones IDERA.
Hoy en día, la cantidad de información que una empresa puede obtener sigue en aumento, es por eso que el mundo de los negocios requiere cada vez más de expertos capaces de manejar el Data Mining, ya que se ha convertido en la forma perfecta de hacer crecer todo tipo de organización y está abriendo muchas oportunidades. Así que, recuerda, los datos están presentes en cualquier lado, por eso no dejes de recopilarlos, explorarlos y explotarlos.
REFERENCIAS
Bello, E. (2021). ¿Qué es el minado de datos o Data Mining? Técnicas y pasos a seguir. IEBS. Recuperado en la siguiente nota.
Carrasco, C. (2022). Todo lo que deberias saber sobre Data Mining. The Bridge. Recuperado en la siguiente nota.
Figueiras, S. (2022). ¿Qué es el Data Mining?. Centro Europeo de Postgrado México. Recuperado en la siguiente nota.
Zapater, S. (2022). Data Mining: ¿Qué es la minería de datos?. Hiberus Blog. Recuperado en la siguiente nota.