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¿Qué es big data? ¿Qué ventajas tiene el análisis de datos a gran escala? ¿A qué nos referimos con data mining? Estas son las cuestiones que trataremos de resolver en nuestro post de hoy.

La tecnología ha cambiado nuestra vida, eso ya es un hecho. La interacción que tenemos con la tecnología hace que generemos muchos más datos de los que incluso creemos. Por ejemplo, el teléfono móvil está permanentemente conectado y el uso del mismo genera una cantidad de datos diarios sobre cómo lo usamos, qué redes sociales usamos habitualmente y dentro de las redes sociales qué contenido generamos, incluso donde vamos a comer o que puntuación damos a un restaurante o a un comercio.

Los conceptos Big Data y Minería de Datos (data mining) están muy relacionados, tanto, que actualmente se pueden confundir. A continuación intentaremos profundizar un poco en este tema con el objetivo de que tengáis una visión más global de mundo big data.

¿Qué es el Big Data?

Qué es data mining

BIG DATA hace referencia a esas grandes cantidades de datos que superan la capacidad de procesamiento habitual del software informático existente por lo que, es la tecnología capaz de capturar, gestionar y procesar, en un tiempo razonable y de forma veraz, estos datos a través de software que indiquen patrones como definir características específicas de los consumidores.

¿Cuándo se utilizan tecnologías Big Data?

Se utilizan tecnologías big data cuando no se puede gestionar la información por:

  • Volumen (actualmente la cantidad de información generada ha crecido de una manera exponencial, por ejemplo, Facebook o YouTube genera al día muchísimos Terabytes de información).
  • Velocidad (algoritmos para procesamiento de datos y cómo gestionar ese volumen).
  • Variedad de datos (hoy en día el tipo de los datos han variado, como datos geoespaciales, datos de redes sociales, audios, videos, etc. , y los sistemas tradicionales no son capaces de almacenar y gestionar estos dados).

Y se habla también de la cuarta v.

  • Valor (si no somos capaces de extraer la información de estos sistemas, por mucho volumen que tengamos de información, por muy bien gestionada que pueda estar, sino somos capaces de extraer el valor de estos datos de nada nos sirve tener un sistema muy bien gestionado.

Y ahí aparece el Data science que combina diferentes ramas científicas como las matemáticas, la estadística, o el data mining.

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Qué es data mining o minería de datos

La minería de datos o el data mining es un campo de la estadística que se refiere al proceso de analizar los datos para encontrar relaciones, intentando descubrir patrones, para resumir la gran cantidad de datos de manera que sean comprensibles y útiles para las organizaciones o para el creador de estas grandes cantidades de datos.

Normalmente estos datos se van introduciendo en tablas y el especialista en data mining puede generar gráficos, modelos, estructuras de árbol, reglas, etc.. utilizando tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas avanzadas de análisis de datos.

“El data mining es el conjunto de estrategias que exploran las bases de datos tienen empresas u organizaciones y el proceso por el que  se buscan entre esos datos los patrones o algoritmos que dan sentido a comportamientos.”

La minería de datos permite analizar bases de datos de gran volumen y descubrir información que no esperábamos obtener. Los resultados nos permiten encontrar, atraer y retener clientes, mejorando la atención a los mismos, además permite que la empresa pueda ofrecer los productos y servicios que los clientes necesitan. Ayudan a la empresa a ahorrar costes y abre nuevas oportunidades de negocio.

Vídeo tutorial: Qué es Data Mining

Qué es un explorador de datos

Los exploradores de datos o mineros de datos son los profesionales encargados de descubrir patrones en enormes volúmenes de datos. Para ello se valen de herramientas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y sistemas de base de datos.

Fases de la minería de datos o data mining

Las fases o pasos del data mining no son siempre los mismos. Según el tipo de problema o la persona que ejecuta este proceso pueden variar.

Un proceso de minería de datos básica podría contemplar cuatro etapas principales: determinación de objetivos (se definen qué objetivos se quieren alcanzar gracias con el data mining), procesamiento de los datos (se seleccionan, limpian, enriquecen y transforman las bases de datos), determinación del modelo (analizamos estadísticamente esos datos y realizamos una representación gráfica de estos datos) y análisis de resultados.

Nosotros os vamos a explicar otro de los moledos standar que consta de 6 fases.

Data Mining Fases, Unayta

Fase 1 de la minería de datos: Definir el problema.

Se trata de identificar qué se pretende conseguir. ¿Qué problema se está tratando de resolver? ¿Cómo adquirir nuevos clientes? ¿Cómo retener a los que ya tenemos? ¿Cómo reducir determinados costes en la empresa? Estos son algunos ejemplos de lo que se podría estudiar con el Big data.

En función a lo que nos preguntemos y su respuesta detectaremos qué conjuntos de datos pueden ser necesarios.

Fase 2 de la minería de datos: Identificando los datos requeridos

Una vez completado el primer paso hay que recopilar los datos necesarios y comprenderlos.

Fase 3 del data mining: Preparación y preprocesamiento.

En este punto en dónde empieza realmente el proceso de data mining.

Se seleccionan los datos requeridos de todos los que tenemos disponibles, procedemos a su “limpieza” y formateo de manera apropiada, si es necesario.  

Posiblemente en este proceso nos demos cuenta de que quizás necesitemos solo datos parciales, o por el contrario que nos sea necesario integrar múltiples fuentes de datos o que necesitemos datos externos a la empresa o nuestras fuentes para completar el procesamiento. 

Fase 4 del data mining: Modelado.

La parte de minería real de la “minería de datos” comenzará con este paso.

Seleccionamos los algoritmos apropiados para la tarea requerida y los parámetros necesarios. Seleccionaremos una herramienta o herramientas que nos sirva para construir ,el modelo y evalúe los resultados iniciales.

Dado que el objetivo final de la minería de datos es predecir, los resultados en algunos momentos pueden invalidar las suposiciones previas si las predicciones están fuera de la hipótesis anterior.

Fase 5 de la minería de datos: Entrenamiento y pruebas

Evaluamos los resultados preliminares y probamos el modelo en diferentes conjuntos de datos de nuestra muestra y revisamos los resultados.

¿Se correlacionan estos resultados a través de diferentes muestras? ¿Hay alguna inconsistencia? Sigue repitiendo el proceso hasta que estés satisfecho con la consistencia de los resultados.

Fase 6 de la minería de datos: Verificar, desplegar y conocimiento.

Y llegamos a la última fase. En ella verificamos el modelo final, reportamos nuestros “hallazgos” y comenzamos con el plan de implementación en función de los datos obtenidos.

Ventajas del data mining

  1. La minería de datos nos ayuda a descubrir información de nuestra empresa o negocio que posiblemente no se esperaba obtener.
  2. Las combinaciones de distintas técnicas otorgan efectos inesperados que se transforma en un valor añadido a la empresa.
  3. Cualquier cantidad de datos puede ser analizadas mediante la tecnología de data mining.
  4. Los resultados obtenidos son fáciles de entender.
  5. La información obtenida ayuda a la hora de tomar de decisiones tácticas y estratégicas dentro de la empresa u organización.
  6. Te permite encontrar nuevas oportunidades y reducir riesgos a la hora de perder clientes.
  7. Ayuda a crear productos o servicios específicos por tipo de clientes.
  8. Las predicciones que se obtienen son confiables y válidas ya que se basan en análisis estadístico basados en gran cantidad de datos .
  9. Abre nuevas oportunidades de negocios y permite ahorrar costes a empresas y organizaciones.

Conclusiones

En resumen, Big Data es la tecnología que tiene la capacidad de capturar, gestionar y procesar grandes volúmenes de datos, utilizando herramientas de software para descubrir patrones que podrían darnos características específicas de los consumidores, métricas entre muchos otros datos. Y hablamos de Data Mining cuando nos referimos al análisis de Big Data para buscar y obtener información concreta para ofrecer resultados que sirvan de solución para optimizar las actividades de una empresa o una organización.

Hay muchos tipos de análisis que se pueden hacer para obtener información, la técnica utilizada y el impacto del análisis dependerá realmente del tipo de problema de negocio que se quiera resolver. Distintos análisis permitirán proporcionar diferentes ideas y soluciones, así que utilizar esta herramienta permitirá tener una organización informada y abierta a los cambios para poder generar un mayor volumen de negocio.

Bibliografía

• Pérez López, César. Minería de datos: técnicas y herramientas, Editorial Paraninfo, 2007.

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Data mining y Big data: Qué es y cómo aplicarlo en mi negocio
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