Aplicaciones Comerciales Que Aplican Minería De Datos

Aplicaciones comerciales que aplican minería de datos.

Bibliomineria.

La minería de datos es una actividad que está a medio camino entre la Informática, la Estadística y la Documentación, y que se ha estado utilizando en numerosas disciplinas para el análisis de grandes cantidades de datos. En bibliotecas, su práctica está poco extendida a pesar las múltiples aplicaciones que tiene.

El objetivo de este artículo es hacer una introducción teórica a la minería de datos para profundizar después en su aplicación en bibliotecas, presentándose éstas como un campo ideal de trabajo. De esta aplicación, denominada en inglés bibliomining (término para cuya traducción al español se propone emplear "bibliominería"), se explican brevemente algunos de los usos prácticos, que van desde la evaluación de bibliotecas, la planificación de adquisiciones, la organización de la colección y los estudios de usuarios. Otra de las aplicaciones de mayor interés es la elaboración de sistemas de recomendaciones tal y como se vienen aplicando en servicios web, y que entra en el campo de la llamada Biblioteca 2.0 (en inglés Library 2.0).

La bibliominería, al igual que cualquier actividad de minería de datos, entraña ciertos problemas respecto a la privacidad. Aquí se presentan algunas de las posibles medidas a tomar al respecto.

IMB

La analítica predictiva y sus procesos de analítica asociados son el tema de demasiados escritos, y si piensa que verá más sobre esto en muchos foros distintos, está en lo correcto. Estos escritos tampoco están restringidos a discusiones secas y técnicas. Es posible leer sobre la analítica predictiva (un término actualizado y expandido para la minería de datos) en revistas y sitios web de TI y técnicos, en operaciones empresariales y en revistas de la industria de distribución, e incluso en revistas de noticias comunes.

Aunque la analítica predictiva no puede ser considerada como un tema principal en la industria de la distribución mayorista, aún así se está volviendo cada vez más utilizada. Al igual que con muchas tecnologías, existe un flujo de adopción que comienza con las empresas más grandes y que fluye hacia las compañías medianas. En concurrencia con la adopción incrementada está la proliferación de herramientas comerciales y de código abierto. Existen tantas herramientas actualmente que cualquiera que no sea un experto en el tema se puede perder en el proceso de elegir un conjunto de herramientas para seguir avanzando.

Para iniciar, observemos lo que es la analítica predictiva No:

• No informando. Presentar información resumida de una base de datos transaccional es útil, pero no es analítica predictiva. La analítica predictiva utiliza procesos estadísticos para presentar a los usuarios empresariales información que no puede ser obtenida utilizando los informes tradicionales.

• Sin procesamiento analítico online (OLAP), cubos de datos o bases de datos en la memoria. Aunque la llegada de las tecnologías de almacenamiento de datos no relacionales es una bendición para entregar información a usuarios empresariales, no es analítica predictiva. No se trata de subestimar los avances en el rendimiento de bases de datos en memoria y motores de OLAP, pero simplemente colocar información histórica en estos formatos no incrementa el conocimiento para el tomador de decisiones empresarial.

• Sin hojas de datos. Este se encuentra en la cerca. La aplicación de hoja de cálculo más popular tiene algunas estadísticas que van más allá de los tipos de cálculo normales de máximo, mínimo, suma y promedio. (Sin embargo, sólo algunas personas están familiarizadas con el uso de funciones estadísticas más avanzadas.) Puede realizar varios tipos de regresión que son útiles para predecir tendencias futuras.

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