La minería de datos es un proceso valioso que ayuda a las empresas a allanar el camino hacia el éxito. Incluye un conjunto único de prácticas que pueden facilitar muchos aspectos del negocio. Esto incluye una mejor gestión de operaciones, una mejor experiencia del cliente, estrategias de marketing eficientes y análisis predictivos, entre otros. Desempeña un papel importante a la hora de comprender lo que quieren los clientes y cómo las empresas pueden crear estrategias en torno a esta información. Gracias a las técnicas de minería de datos, los datos sin procesar se pueden procesar, interpretar y convertir en inteligencia procesable. Pero ¿Qué es la minería de datos? ¿Y cómo beneficia realmente a las empresas? Averigüemos en detalle.
Es el proceso de analizar grandes cantidades de datos no estructurados para ayudar a identificar patrones y extraer información útil. El objetivo principal de este proceso es encontrar conexiones entre grandes conjuntos de datos y organizaciones de ayuda para tomar decisiones informadas. Proporciona información clave sobre ventas, marketing, finanzas y negocios en general.
Por ejemplo, los sitios web de comercio electrónico utilizan este método y análisis predictivos para almacenar las preferencias de los clientes y productos mejorados en su historial de búsqueda o compras. Otra aplicación real de la minería de datos serían los proveedores de servicios móviles. Utilizan técnicas de minería de datos para determinar si los clientes buscan convertir a los vendedores y ofrecerles incentivos.
Ahora que lo sabemos¿Qué es la minería de datos? Considerándolo todo, echemos un vistazo a algunos de los beneficios clave de esto y cómo puede ayudar a cambiar las prácticas comerciales.
Proporciona una amplia gama de beneficios comerciales que pueden utilizarse para identificar oportunidades de mercado, mejorar la experiencia del cliente, desarrollar planes estratégicos e impulsar el ahorro de costos.
¿Cuál es la importancia de la minería de datos? Examinemos esto brevemente:
Mejora la calidad de las decisiones relacionadas con el negocio.
Mejora las operaciones y la gestión de la cadena de suministro.
Ayuda a construir una estrategia de marketing centrada en el cliente.
Ahorre costes y aumente los ingresos
Incluye gestión de riesgos.
Ayuda a hacer predicciones precisas sobre las tendencias futuras del mercado.
Aumenta la ventaja competitiva
Promueve la seguridad y protección del negocio.
Mejora el servicio y la experiencia del cliente.
Mejora las ventas y aumenta el retorno de la inversión (ROI).
¿Cómo se ve la minería de datos como proceso? Suele implicar interpretar y organizar la información. Esto lo suelen hacer científicos de datos o profesionales de inteligencia empresarial (BI). El análisis predictivo, el análisis estadístico y el aprendizaje automático (ML) forman los componentes centrales de este proceso.
El proceso de minería de datos estandarizado de la industria (CRISP-DM) es el enfoque más confiable para este proceso. Esto incluye seis pasos principales.
Paso 1: Conciencia empresarial
Comience por definir el objetivo comercial central, las métricas del proyecto y los criterios centrales para el éxito.
Paso 2: comprender los datos
Los analistas extraen la información necesaria para resolver los desafíos comerciales identificados.
Paso 3: preparación de datos
Es necesario estar preparado para analizar los datos publicados en diversas ocasiones. Esto incluye convertir los datos a un formato apropiado y corregir problemas de calidad, como corregir datos corruptos, irrelevantes o duplicados.
Paso 4: Modelado
Cree algoritmos para identificar patrones de datos y aplicarlos a un modelo predictivo.
Paso 5: Evaluación
La fase de iteración es donde los analistas revisan los resultados y ajustan el algoritmo para garantizar que se cumplan los objetivos comerciales.
Paso 6: Implementación
El paso final es donde los mineros de datos realizan el análisis y presentan los resultados a los tomadores de decisiones o líderes empresariales.
En esencia, ambas tecnologías tratan de sacar conclusiones a partir de datos para mejorar la toma de decisiones comerciales. Sin embargo, los dos conceptos funcionan según principios diferentes.
Este proceso funciona con conjuntos de datos existentes para buscar patrones funcionales, mientras que el aprendizaje automático va más allá de los datos preexistentes para hacer predicciones precisas sobre resultados futuros. El aprendizaje automático funciona con algoritmos y sigue un proceso más automatizado. Al interpretar datos y hacer predicciones, entrena a una computadora o sistema para que se comporte de manera más humana. Mientras tanto, la minería de datos es un proceso más manual que determina los resultados en función de los datos recopilados.
Una vez que tengas una buena comprensión ¿Qué es la minería de datos?, es importante conocer los diferentes programas y cómo funcionan. Las herramientas de visualización de datos son esenciales para una fácil interpretación y visualización de los datos.
Las herramientas de software de minería de datos más populares
Minería de datos naranja
Minería del Sistema de Análisis Estadístico (SAS)
DMersión de minería de datos
Traqueteo
minero rapido
Existen diferentes tipos de software que las empresas pueden utilizar según sus necesidades. También es importante tener un buen conocimiento de lenguajes de programación como Python, SQL, R, Apache Stark, Java y NoSQL para trabajar con bases de datos grandes.
Una vez que tenga una comprensión clara de los objetivos comerciales, debe elegir el tipo de minería de datos que producirá los mejores resultados. Existen en términos generales dos tipos.
1. Minería de datos predictiva
Como sugiere el nombre, utiliza inteligencia empresarial para pronosticar o predecir tendencias basadas en análisis anteriores. Este se puede dividir en cuatro tipos:
Análisis de regresión
Análisis de clasificación
Análisis de series temporales
Análisis predictivo
2. Extracción de datos descriptivos
Este tipo de tecnología se utiliza para analizar datos acumulados para identificar tendencias del pasado. A grandes rasgos se divide en cuatro tipos:
Análisis resumido
Análisis de conglomerados
Análisis de las normas de la asociación.
Análisis de descubrimiento continuo
Existen muchas técnicas para clasificar conjuntos de datos en función de sus aplicaciones.
Técnicas clave utilizadas en proyectos.
ClasificaciónAyuda a clasificar la información según ciertos criterios.
redondeoOrganiza la misma información en un depósito.
Almacenamiento de datosEs un sistema utilizado para almacenar todos los datos.
Limpieza y preparación de datos.Mejora la calidad de los datos almacenados en el almacén de datos.
DevolverIdentifica y analiza el valor numérico de una variable.
AsociaciónEncuentra patrones y vínculos ocultos en el conjunto de datos.
Según el informe McKinsey, las empresas carecen de capacidad para utilizar big data. Las profesiones centradas en big data y seguridad de la información están utilizando estas prácticas en la actualidad. Algunos perfiles laborales comunes que utilizan estas habilidades son analista de inteligencia empresarial, administrador de bases de datos, analista de seguridad de la información y científico de datos.
Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.Entre 2021 y 2031, se espera que los empleos en tecnología de la información (TI) e informática crezcan un 15 por ciento. Salario medio por puesto de trabajoh Capacidades de minería de datos El promedio nacional de Estados Unidos es de 177.084 dólares y puede oscilar entre 55.706 y 298.462 dólares.
En conclusión, esta es una industria dinámica que permite a las organizaciones tomar mejores decisiones comerciales que les dan una ventaja sobre sus competidores. Integra múltiples herramientas de big data para optimizar la gestión de bases de datos y resolver problemas comerciales complejos.
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