Data Mining: ¿Qué es y para qué sirve?

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

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

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

¿Como funciona el Data Mining?

Básicamente, la función del Data Mining es utilizar grandes bases de datos para obtener insights sobre comportamientos que se repiten de manera consistente. Esto se logra mediante la elaboración de algoritmos que consiguen identificar patrones en medio de datos y establecer correlaciones entre ellos.

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

Finalmente, el resultado del proceso será la transformación de datos brutos en insights precisos que podrán ser utilizados para alcanzar diferentes objetivos organizacionales.

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

Al estar conectados, estos conceptos acaban siendo confundidos. Para facilitar la diferenciación entre ellos, vamos a usar como ejemplo la empresa Netflix.

Sabemos que después de cierto tiempo de uso, la plataforma comienza a sugerir series y películas que posiblemente le gustarán al usuario. Para realizar esas predicciones, la plataforma necesitará:

1. Captar los datos de los individuos;

2. Centralizar, almacenar y administrar 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 una necesidad de almacenar, observar y aplicar estadísticas a ellos a fin de darle significado a los datos, de esta forma la empresa consigue ser más asertiva a la hora de satisfacer necesidades individuales.

Los 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 Data Warehousing, que junto con los por procesos de Data Mining, realiza un análisis de patrones que servirán para tener un análisis predictivo, resumiendo:

Data Warehouse.

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

Data Mining.

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

Análisis Predictivo.

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, el análisis de estos datos está cada vez más presente en nuestras vidas. Con una cantidad creciente de datos de diferentes comportamientos aplicados a diversas áreas, la ciencia de datos está volviéndose cada vez más multidisciplinaria y necesaria para la diferenciación de las empresas.

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

Data Mining proporciona insights importantes que muchas veces responden las preguntas que ni sabíamos que existían, abriendo potenciales nuevos caminos. Algunas de las ventajas de obtener insights sobre el comportamiento del público, son:

Disminución de Costos.

Con una mayor comprensión del público podemos enfocar esfuerzos e inversiones para alcanzar al público que realmente está más propenso a realizar una conversión.

Aumento del ROI.

En conjunto con disminución en los costos, las tasas de conversión aumentarán potencialmente debido a la mayor asertividad y personalización de las ofertas, resultando en un mayor retorno de inversión (ROI).

Mejor aprovechamiento de oportunidades.

La identificación de patrones puede llevar a las empresas a crear soluciones más elaboradas para ser ofrecidas en el mercado, ya sea creando nuevos productos u optimizando antiguos.

Mayor previsibilidad.

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

Las ventajas del Data Mining van más allá del mundo corporativo, los datos están presentes en los sectores más variados y cuanto más precisas puedan ser nuestras predicciones, más innovadoras podrán ser las soluciones creadas. !Los datos de tu organización tienen muchas oportunidades, no dejes de explorarlas!