Data Mining, también llamado minería de datos, es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos. Se basa en un proceso, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información con el objetivo de identificar relaciones, conexiones y tendencias entre datos muy dispares.

El término Data Mining surgió en los años 60 y se consolidó en las empresas en los años 80 pero es ahora cuando se ha potenciado su uso gracias a la irrupción y el avance en tecnologías de las que extrae especial apoyo.

Porque el Data Mining combina estadística, Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y, especialmente, técnicas de Big Data que permiten una gestión de datos masiva y eficiente, aunque el Data Mining se dedica al análisis de datos más específicos que el Big Data.

Qué tipo de información se obtiene con el Data Mining en una empresa

El Data Mining resulta útil en tareas de marketing o ventas y en sectores de lo más dispar, desde medios de comunicación a medicina.

Estos son algunos ejemplos de para qué sirve y qué tipo de información se obtiene con el Data Mining:

  • Identifica patrones de conducta

  • Detecta anomalías o sesgos

  • Evita repeticiones y redundancias de datos

  • Relaciona datos dispares y de procedencia diversa

  • Selecciona la información más relevante

  • Optimiza tiempo y costes

  • Abre la puerta a nuevos productos, servicios y líneas de negocio

Técnicas de Data Mining

Los expertos en Data Mining hablan de diferentes técnicas que pueden aplicarse en la empresa. Algunas de las más habituales son:

  • Clasificación. Utilizando el machine learning, los datos se organizan en grupos predeterminados.

  • Agrupación en clústeres. Se establecen grupos que comparten características.

  • Predicción. Las relaciones entre las diferentes variables llevan a la identificación de una conexión o patrón.

  • Redes neuronales. Mediante algoritmos de deep learning (o aprendizaje profundo), se procesan los datos de entrenamiento imitando la interconectividad del cerebro humano a través de capas de nodos.

  • Análisis de trayectorias. Identificando a dónde conducen una serie de valores.

  • Árboles de decisión. Predicen y clasifican resultados posibles utilizando un modelo de visualización similar al de las ramas de un árbol.

  • Valores atípicos. La técnica de detección de valores atípicos resulta útil para comprender las causas específicas de una anomalía y, a medio plazo, obtener predicciones más precisas.