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¿En algún momento te has detenido a pensar cómo Amazon, Facebook y Google consiguen presuponer tantas cosas sobre nosotros y nuestros intereses? La respuesta está relacionada con el data mining o minería de datos, concepto que ha abierto todo un mundo de posibilidades para los negocios.
Este campo de la estadística computacional relaciona millones de datos aislados y sirve para detectar patrones de conducta en sus clientes y predecir su comportamiento. Interesante, ¿no es así? En este post, te hablaremos de mucho más al respecto.
Sigue leyendo y conocerás su significado, las posibles aplicaciones y algo muy importante: Es un campo que te puede brindar excelentes oportunidades a nivel laboral. ¿Preparado entonces? ¡No te lo pierdas!
La minería de datos o data mining (conocida también como knowledge discovery en database) es un proceso técnico, automático o semiautomático que busca el análisis de grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento, busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados mediante la elaboración de algoritmos. Su utilización ofrece múltiples ventajas. Las aplicaciones o utilidades que se le pueden atribuir son numerosas y abarcan muchos campos, a continuación te damos a conocer las más resaltantes.
En una época en la que la información y la tecnología han cobrado tantísima relevancia entre todo el baile de datos que existe, el data mining o minería de datos se presenta como un activo muy útil para las empresas. Así pues, aplicar prácticas de data mining en un negocio tiene los siguientes beneficios:
Les permite a las compañías recoger información fiable.
No obstante, el data mining también puede traer algunas desventajas que dificulten su aplicación o que no resulten del todo rentables. Algunos de los inconvenientes que presenta la minería de datos son:
La capacidad de predictives analytics ha revolucionado el diseño de estrategias empresariales. Ahora se puede entender el presente para anticiparse al futuro. Estas son algunas de las aplicaciones después de saber qué es data mining en la industria actual:
Se utiliza para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado analizando parámetros como edad de los clientes, género, gustos entre otros aspectos. Buscan predecir su comportamiento y así dirigir campañas de marketing personalizadas de fidelización o captación. En el caso de Amazon Web Services (AWS) quien provee servicios en la nube tales como recursos de computación, almacenamiento de bases de datos y machine learning entre muchos otros, tiene como finalidad favorecer a los empresarios al no invertir en una infraestructura física.
Los bancos recurren al data mining para entender mejor los riesgos del mercado. Es habitual que se aplique a la calificación crediticia (rating) y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes.
La minería de datos favorece diagnósticos más precisos al contar con toda la información del paciente logrando así prescribir tratamientos más efectivos. También posibilita predecir enfermedades en ciertos segmentos de la población o pronosticar la duración del ingreso hospitalario.
Hay cadenas que aplican la minería de datos en tiempo real a sus registros de audiencia en televisión online y radio. Estos sistemas recaban y analizan sobre la marcha información anónima de las visualizaciones, las retransmisiones y la programación de los canales. Gracias al conocimiento de data mining o minería de datos se pueden emitir recomendaciones personalizadas a los radioyentes y telespectadores.
Estas prácticas consiste en el análisis de datos en busca de establecer correlaciones y de encontrar variables dependientes unas de otras. Así pues, dentro de un gran conjunto de datos se pueden extraer datos y derivar conclusiones sobre el comportamiento de los consumidores. Por ejemplo, si observamos que un producto equis se suele comprar en conjunto con uno y griega, podemos tomar una decisión empresarial en la creación de un producto híbrido que genere más ingresos.
Se reúnen datos de audiencias en función de algún atributo semejante. Por ejemplo, aunque podamos tener audiencias divididas por países, si las analizamos por sexo o edad podemos descubrir una audiencia y, por tanto, nuevas tendencias y oportunidades de negocio.
Es una de las técnicas de minería de datos más populares. Contrasta variables dispares para intentar establecer correlaciones y determinar variables dependientes e independientes. Mediante una serie de modelos matemáticos complejos, se pueden detectar tendencias dentro de nuestra audiencia objetiva que pueden ayudar tanto en lo que respecta a la generación de ingresos o de promoción de marca.
Hoy en día la búsqueda, el análisis y la gestión de datos representan un mercado de grandes oportunidades laborales. El profesional de data mining trabaja las bases de datos para evaluar la información y descartar la que no sea útil o confiable. Para ello, debe contar con conocimientos sobre big data, data warehousing, data lake y a su vez ser capaz de manejar diferentes tipos de software de análisis de datos.
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