¿Qué es Data Mining?

 

Ya se ha preguntado ¿cómo empresas como Netflix, Google y Facebook consiguen presuponer tantas cosas sobre nosotros, nuestras búsquedas e intereses? Esa “videncia” solo es posible gracias a algo llamado Ciencia de Datos, área multidisciplinaria que reúne estadística y ciencia de la computación.

No es secreto que grandes empresas, como las mencionadas anteriormente, tienen acceso a grandes cantidades de datos, pero, datos brutos no son lo suficiente para crear mecanismos que entienden el comportamiento de consumidores y mucho menos para preverlo.

Siga leyendo para descubrir cómo esas previsiones son hechas y entender más sobre Data Mining, Data Warehouse y Análisis predictiva. 

 

¿Como Data Mining funciona?

 

Básicamente, la función del Data Mining es utilizar de grandes bases de datos para traer insights sobre comportamientos que se repiten de manera consistente. Eso se debe a la elaboración de algoritmos que consiguen identificar patrones en medio a eses datos y establecer correlaciones entre ellos.

Para que el Data Mining funcione precisamos, en primer lugar, de datos, que después de seren debidamente “limpios” y distribuidos de manera uniforme, serán sujetos a un software especializado que hará una manipulación y comparación de ellos a fin de establecer relaciones entre sus comportamientos.

Por fin, el resultado del proceso va a ser la transformación de datos brutos en insights preciosos que podrán ser utilizados para el alcance de diferentes objetivos organizacionales. 

 

¿Cuál la diferencia entre Data Warehouse, Data Mining y Análisis Predictiva?

 

Por estarem muchas veces conectados, estes son conceptos que comúnmente acaban siendo confundidos. Para facilitar la diferenciación entre ellos, vamos usar como ejemplo la empresa Netflix.

Quien asigna Netflix sabe que después de un cierto tiempo de uso, ella empieza a sugerir series y películas que posiblemente le gustará al usuario. Para hacer esas previsiones, la empresa precisará:

 

  1. Captar los datos de los individuos;

  2. Centralizar, almacenar y gerir el historial de datos de todos los usuarios;

  3. Observar patrones de consumo establecidos entre usuarios;

  4. Aplicar modelos estadísticos para conseguir, a partir de estos patrones, prever comportamientos futuros individuales.  

 

Hoy en día, el acto de captar datos de usuarios ya es muy difundido entre empresas, pero sólo obtener datos brutos por si no haría de Netflix la empresa que es hoy. Por eso, hay la necesidad de almacenar, observar y aplicar estadística a ellos a fin de traer significado a los datos, de esta forma la empresa consigue ser más asertiva en la hora de satisfacer necesidades individuales. 

Procesos relacionados a la extracción, centralización, almacenamiento y gestión de datos de diferentes fuentes, como datos de CRM interno y de diversas otras plataformas, son lo que llamamos de Data Warehousing, que es seguido por procesos de Data Mining para, entre los datos, realizar una análisis de patrones que servirán de insumo para una análisis predictiva, visto eso:

Data Warehouse.

Local donde almacenamos y centralizamos los datos, siendo este algun servidor privado o en la nube.

 

Data Mining.

Proceso que transforma datos brutos en insights por medio de la observación de patrones.

 

Análisis Predictiva.

Aplicación de modelos estadísticos de predicción a datos ya trabajados y con correlaciones fundamentadas.

 

 

¿Para quién sirve el Data Mining?

 

La cantidad de datos que producimos y disponibilizamos creció exponencialmente en los últimos años, y consecuentemente, la análisis de estos datos está cada vez más presente en nuestras vidas. Con esa cantidad creciente de datos de diferentes comportamientos aplicados diversas áreas, la ciencia de datos está tornándose cada vez más multidisciplinar y necesaria para la diferenciación de empresas.

Las oportunidades que pueden ser identificadas por medio de datos son tan grandes que descubrimos nuevas utilidades para ellos a cada día que pasa. Data Mining posibilita descubrir correlaciones escondidas en medio a bases de datos tan inmensas que sería humanamente imposible analizarlas sin auxílio computacional. 

Data Mining proporciona insights importantes que muchas veces responden las preguntas que ni sabíamos que existían, abriendo potenciales nuevos caminos a ser seguidos. Las ventajas de insights sobre el comportamiento del público pueden ser:

 

Disminución de Costos.

Con una mayor comprensión del público podemos enfocar esfuerzos e inversiones para atingir el público que realmente está más propenso a convertir.

 

Aumento del ROI.

En conjunto a la disminución en los costos, las tasas de conversión irán potencialmente aumentar debido a la mayor asertividad y personalización de las ofertas, resultando en un mayor retorno de inversión.

 

Mejor aprovechamiento de oportunidades.

La identificación de patrones pueden llevar empresas a crear soluciones más elaboradas para seren ofertadas al mercado, sea creando nuevos productos o optimizando antiguos.

 

Mayor previsibilidad.

Las correlaciones y los insights fornecidos por el Data Mining proporcionan la base para la elaboración de modelos estadísticos para la realización de predicciones más asertivas.

 

Las ventajas de Data Mining van más allá del mundo corporativo, al final, datos están presentes en los más distintos sectores y cuanto más precisas pueden ser nuestras predicciones, más innovadoras poderán ser las soluciones creadas. !Los datos de su organización cargan innúmeras oportunidades, no deje de explorarlas!