ENSAYO DE MINERÍA DE DATOS,

USO Y APLICACIONES DE LA MINERÍA DE DATOS

Introducción

El presente documento es un ensayo sobre la minería de datos y sus aplicaciones. Si bien cabe señalar que la minería es una disciplina encargada de la extracción de mírales y metales valiosos, se hace esta metáfora con la minería de datos, puesto que de una gran base de datos se obtiene solo la información necesaria para generar conocimiento que permita dar soporte a la toma de decisiones.

Como primer punto se dará un panorama general acerca de que es el Data Mining o la minería de datos como ya antes se mencionó la minería de datos es una tecnología que se apoya en gran medida de potente hardware y software para analizar y procesar grandes volúmenes de información contenidos en enormes bases de datos con la única finalidad de generar conocimiento que nos pueda decir que decisiones tomar con respectos a futuros comportamientos de la organización.

Después se hablara acerca de donde se utiliza la minería de datos, en este tema se mostrara un panorama general de las situaciones en donde se debe utilizar la minería de datos.

Enseguida se hablara acerca de los objetivos de la minería de datos los cuales son dos la descripción y predicción de reglas que permitan predecir comportamientos en la organización y brindar soporte para obtener el mayor beneficio posible.

Y como puntos finales se darán a conocer las fases por la cual pasa un proyecto de minería de datos en una organización y algunos ejemplos de donde se utiliza.

Minería de datos

El Data Mining o minería de datos surge como una tecnología que intenta ayudar a comprender el contenido de una base de datos. Podemos decir que los datos de forma general no nos dicen nada y no son de mucha utilidad. Pero cuando se les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran  un modelo, haciendo que la interpretación conjunta entre la información y ese modelo representen un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento; esto quiere decir que demasiada información realmente no nos lleva a tener un conocimiento en sí. Es necesario que esa gran cantidad de información sea analizada mediante modelos especializados para la extracción de los datos y valores que realmente son importantes para generar el conocimiento.

Con todo lo anterior podemos decir que el Data Mining es el proceso de descubrir patrones de información interesante y potencialmente útiles, inmersos en una gran base de datos en la que se interactúan constantemente. Data Mining es una combinación de procesos como:

• Extracción de datos
• Limpieza de datos
• Selección de características
• Algoritmos
• Análisis de resultados

Aunque desde un punto de vista académico el termino Data Mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de datos en el entorno comercial. Lo que hace el Data Mining es reunir las ventajas de varias áreas como la estadística, la inteligencia artificial, la computación gráfica, las bases de datos y el procesamiento masivo. Principalmente usando como materia prima las bases de datos. Entonces se puede argumentar que El data Mining reúne las principales ventajas y características de las áreas entes mencionadas con la finalidad de aportar un sesgo hacia la toma de decisiones.

El Data Mining es  una tecnología compuestas por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Durante este proceso se usan diferentes aplicaciones de software que ayudan a complementar la extracción de la información, estas pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de Data Mining muy poderosas que facilitan el desarrollo de un proyecto de este tipo más sin embargo casi siempre acaban complementándose con otras herramientas.

Al referirnos a la palabra minería hacemos alusión a la extracción de algo tal y como sucede con la extracción de metales y minerales por parte de la minería. Pero al referirnos a la minería de datos hacemos alusión a la extracción de datos que se encuentran inmersos en una enorme base de datos y apoyándonos de ciertas técnicas y modelos que nos faciliten este proceso con la finalidad de que los datos extraídos nos sirvan para dar un soporte a la toma de decisiones.

¿Dónde se utiliza la minería de datos?

La minería de datos se puede dar bajo los siguientes aspectos:

Sistemas parcialmente desconocidos: si el modelo del sistema que produce datos es bien conocido entonces no necesitamos de la minería de datos ya que todas las variables son de alguna manera predecible. Por ejemplo en el caso del comercio electrónico esto no es así puesto que debido a los aspectos del comportamiento humano, el clima y de decisiones políticas entre otros ocasionan que solo haya una parte del sistema conocida y otra aparentemente de naturaleza aleatoria. Bajo ciertas circunstancias, a partir de una gran cantidad de datos asociada con el sistema existe la posibilidad de encontrar nuevos aspectos previamente desconocidos del modelo.

Enorme cantidad de datos: al contar con mucha información en las bases de datos es importante para una empresa encontrar  la manera de analizar toda esa información y que ello produzca algún tipo de beneficios.

Potente hardware y software: muchas de las herramientas presentes en la minería de datos están basados en el uso intensivo de la computación, en consecuencia, un equipo conveniente y un software eficiente, con el cual cuente la compañía aumentara el desempeño del proceso de buscar y analizar información. En muchas organizaciones se generan gran cantidad de información a cada hora lo cual lleva como consecuencia tener grandes volúmenes de información, el uso de la minería de datos puede ser provechoso en el caso de poseer datos sobre sus procesos productivos, datos de seguimiento  de clientes, datos externos de mercado, datos sobre la actividad de competidores, etc...

Objetivos principales de la minería de datos

La minería de datos persigue ciertos objetivos de manera específica los cuales son la descripción y la predicción.

En la descripción el principal producto de la minería de datos es el descubrimiento de reglas. Estas mostraran nuevas relaciones entre variables o excepciones de acuerdo a la empresa en que se utilice este proceso. Esto enriquecerá el análisis y la descripción de la forma en que trabaja una compañía y ayudara en la planificación y en el diseño de futuros cambios. Es posible que algunas de las reglas descubiertas no puedan ser cambiadas, pero si resulte posible hacer modificaciones apropiadas en la organización con el propósito de mejorar su desempeño. En lo que concierne en la predicción una vez descubiertas estas reglas importantes, estas pueden ser utilizadas para estimar algunas variables de salida. Puede ser el caso de secuencias en el tiempo o bien en la identificación y la interpretación a tiempo de una futura mala experiencia de crédito. En esta tarea se complementan las técnicas estadísticas tradicionales con aquella proveniente de la inteligencia artificial. Conceptos adaptativos como los algoritmos genéticos y las redes neuronales permiten realizar predicciones más acertadas, especialmente en casos de gran complejidad y con relaciones internas.

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