Poder predecir el comportamiento de los procesos es una ventaja tanto para el mundo empresarial como para la educación o cualquier otro sector que se logre aplicar con efectividad la Minería de Datos o “data mining”.

La minería de datos es el proceso técnico, automático o semiautomático usado para hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados.

Cada 1.2 años la información que se produce a través del ciberespacio duplica su volumen, la minería de datos hace posible limpiar los datos de ruido y repeticiones, extraer información relevante evaluándola para mostrar posibles resultados. La capacidad predictiva del data mining ha cambiado el diseño de las estrategias empresariales. Actualmente es posible entender correctamente el presente para lograr anticiparse al futuro o tendencias.

Con esta herramienta se logra una mejor segmentación de los datos, explorando bases de datos con millones de registros, analizando parámetros como son: edad, genero, gustos, etc. esto para lograr una mejor fidelización y captación de usuarios.

Si te preguntas como se aplica la minería de datos aquí un ejemplo: Los supermercados emplean patrones de asociaciones de productos lo cual les ayuda a decidir como situarlos en los diferentes pasillos y estanterías, detectando ademas cuales ofertas son más valoradas por los clientes.

Los bancos analizan a través del data mining tus preferencias de compras en lugares específicos, por medio del uso de tarjetas de credito, esto para generar mejores ofertas y facilidades de uso de la tarjeta. A su vez detectar fraudes e irregularidades.

La minería de datos proviene de la inteligencia artificial y de la estadística, los cuales se basan en algoritmos y técnicas representativas como: redes neuronales, regresión lineal, árboles de decisión, modelos estadísticos, agrupamiento o clustering, reglas de asociación, entre otros.

El Data Mining se suele componer de 4 etapas principales:

1- Determinación de los objetivos

Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en minería de datos

2- Preprocesamiento de los datos

Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.

3- Determinación del modelo

Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación.

4- Análisis de los resultados

Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.

Se dice en términos populares que el conocimiento es poder, la minería de datos en saber un poco más, por eso está valorada como una de las mejores herramientas para reconocer tendencias y patrones que ayuden a mejorar la toma de decisiones en tiempo récord.