Minería de Datos

La minería de datos (data mining) consiste en extraer información valiosa de grandes sets de datos. Encontrar oro, en este tipo de minería, es sinónimo de detectar patrones ocultos.

El data mining se aplica con éxito en muy variadas áreas: marketing, seguros, finanzas, comercial, atención al cliente, etc… Con las soluciones adecuadas de minería de datos podemos descubrir nuevas oportunidades de negocio, dirigir una campaña publicitaria a los consumidores precisos o decidir qué productos tendrán mejor salida al mercado.

Minería de datos a medida

Nuestras soluciones de minería de datos combinan, dependiendo de las necesidades de cada proyecto, métodos estadísticos, sistemas de bases de datos, inteligencia artificial (AI) y machine learning. El fin último es encontrar patrones desconocidos, pero potencialmente útiles. Entre estos patrones distinguimos:

  • Grupos de datos: A través del análisis cluster (clustering) agrupamos elementos en conglomerados lo más homogéneos posibles.
  • Anomalías: El proceso de outlier detection nos permite identificar registros poco habituales, que no se comportan según el modelo esperado.
  • Dependencias: A través de la minería por reglas de asociación (association rule learning) descubrimos relaciones entre los datos.
Nuestras soluciones de minería de datos combinan métodos estadísticos, sistemas de bases de datos, inteligencia artificial y machine learning.

En 3.14 apostamos por sistemas a medida, adaptando el modelo y las técnicas a los objetivos de cada cliente. Realizamos dos tipos diferentes de data mining:

  • Minería de datos descriptiva: Usa métodos de aprendizaje no supervisados. Se centra en encontrar estructuras y relaciones ocultas entre la información disponible.
  • Minería de datos predictiva: Este tipo de minería, también denominada de aprendizaje supervisado, entrena un modelo con diferentes datos con el objetivo de realizar predicciones.

Entre las técnicas más habituales empleadas en la minería de datos podemos destacar:

  • Árboles de decisión: Modelo de predicción que representa todos los eventos que pueden surgir de forma secuencial a partir de una decisión.
  • Reglas de inducción: Cálculos estadísticos que permiten generar un conjunto de reglas en forma de if - then.
  • Clusterización o agrupamiento: Se trata de evaluar características comunes para hacer conjuntos y detectar patrones de comportamiento diferenciado.
  • Redes neuronales: Paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso de los organismos vivos.
  • Algoritmos genéticos: Aplicación de técnicas inspiradas en la evolución genética y la selección natural.

Beneficios de la minería de datos

Entre los múltiples beneficios del data mining se pueden destacar los siguientes:

  • Mejora de las decisiones: La minería de datos saca a la luz información relevante para la toma de decisiones estratégicas.
  • Descubrimiento de oportunidades: La detección de patrones ocultos abre la puerta a nuevas vías de negocio.
  • Limitación del riesgo: Los modelos predictivos nos ayudan a reducir la incertidumbre y a gestionar los riesgos.
  • Profundización en la relación con los clientes: El data mining nos permite conocer mejor a nuestros consumidores y stakeholders y, por lo tanto, aumentar su satisfacción y generar una mayor fidelización.
Toda organización que maneja un amplio volumen de información puede obtener claros beneficios del data mining.

Los beneficios pueden ser tan diversos como los objetivos de cada proyecto, pero toda organización que maneja un amplio volumen de información puede sacar provecho de la minería de datos.