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¿Qué es el Data Mining o la minería de datos?

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 11 febrero 2021
Última actualización en 11 febrero 2021

Si tu empresa genera un gran volumen de datos y quieres utilizarlos a favor de tu negocio, es muy importante saber qué es el Data Mining.

Traducido literalmente, Data Mining significa minería de datos. Consiste en utilizar la tecnología para analizar grandes cantidades de datos, con el fin de identificar patrones consistentes y extraer información potencialmente útil para mejorar los procesos.

La minería de datos se puede utilizar en diferentes áreas y sectores dentro de una misma empresa, por ejemplo, ventas, marketing, finanzas, etc.

Al extraer datos y transformarlos en información, se pueden tomar decisiones más asertivas y obtener conocimientos que pueden ayudar al crecimiento de tu empresa.

¿Qué es el Data Mining?

Data Mining, en español, minería de datos, es un proceso mediante el cual se realiza el análisis de grandes cantidades de datos.

La minería de datos te permite filtrar información del Big Data que realmente te serán útiles para el propósito que quieras alcanzar.

En otras palabras, la minería de datos identifica patrones que, literalmente, son detectados y descubiertos en el mar de datos generados por una empresa.

La información extraída del Data Mining es una aliada importante para la toma de decisiones en un negocio. Con esta base, es posible identificar problemas y también varias oportunidades de negocio y de crecimiento.

¿Para qué sirve la minería de datos?

Saber qué es el Data Mining también significa comprender para qué sirve este proceso.

La minería de datos sirve para transformar datos sin procesar en información valiosa para una empresa.

Su alta capacidad analítica, que viene determinada por algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning (aprendizaje automático), realiza conexiones y correlaciones entre datos e identifica patrones y anomalías.

Una vez que los datos son transformados en información, pueden servir como base para la planificación estratégica de su negocio.

El Data Mining sirve, por ejemplo, para identificar patrones de comportamiento de los consumidores.

Con esta información en tus manos, tu empresa puede planificar una serie de acciones para mejorar la relación con los clientes, como por ejemplo optimizar el servicio, mejorar las campañas de marketing, entre otras.

¿Cuáles son las etapas de la minería de datos?

La explicación sobre qué es el Data Mining solo está completa cuando se entienden las etapas que componen este proceso, que son:

  1. Definición del objetivo
  2. Selección de datos
  3. Limpieza de datos
  4. Aplicación de técnicas propias de la minería de datos
  5. Evaluación de los resultados obtenidos
  6. Uso de la información

1. Definición del objetivo

El primer paso del Data Mining consiste en definir cuál es el objetivo del proceso. Es decir que hay que alinear esta búsqueda de información con los objetivos estratégicos de la empresa.

Para lograr una buena definición de objetivos, puedes, por ejemplo, basarte en metas e indicadores que deban mejorarse.

2. Selección de datos

A partir de lo determinado en el paso anterior, ahora es necesario definir de dónde se extraerán los datos, es decir, cuáles serán las fuentes para obtenerlos.

Es posible, por ejemplo, hacer un análisis del CRM utilizado en tu empresa y extraer los datos generados para utilizarlos como base para la toma de decisiones.

3. Limpieza de datos

Una vez definido el origen, que debe estar alineado con el objetivo, es el momento de limpiar los datos.

Para decirlo de manera sencilla, consiste en seleccionar solo los datos que se corresponden con el propósito buscado, eliminando aquellos que no tienen potencial para obtener los resultados esperados.

Recuerda que todo esto se hará con la ayuda de la tecnología. Teniendo en cuenta que Data Mining busca analizar grandes cantidades de datos, es lógico decir que esto no se puede hacer de otra forma, es decir, no se puede llegar solo a través de la interacción humana.

4. Aplicación de técnicas de la minería de datos

Esta fase consiste en la aplicación de técnicas propias de la minería de datos, que son metodologías basadas en algoritmos que identificarán los patrones, las correlaciones y harán otros análisis de datos.

Las técnicas de la minería de datos son variadas. Por ejemplo, pueden ser aplicadas la regla de asociación, la técnica de redes neuronales artificiales, la de árboles de decisión, etc.

5. Evaluación de los resultados obtenidos

En esta fase los datos ya se han transformado en información. Con eso, ha llegado el momento de hacer una buena valoración de lo extraído.

Analizando la información generada por la minería de datos, es posible, por ejemplo, elaborar planes estratégicos para aumentar el nivel de satisfacción de los clientes y contribuir así al crecimiento de la empresa.

6. Uso de la información

Luego de evaluar lo que fue extraído en el proceso de Data Mining, la última fase es utilizar los conocimientos generados, transformarlos en acciones y, así, resolver problemas y/o mejorar procesos.

En este sentido, es importante mantener siempre el foco en el objetivo principal que se definió en la primera etapa, ya que la minería de datos realizada se basó justamente en esa definición.

¿Qué técnicas se pueden utilizar en el Data Mining?

En la cuarta fase presentada en este artículo sobre qué es el Data Mining, mencionamos la aplicación de técnicas de la minería de datos.

Para aclarar este concepto, vamos a explicar un poco sobre algunos ejemplos de Data Mining, presentando las técnicas que se utilizan con más frecuencia:

  • Reglas de asociación: realizan la asociación entre dos o más elementos en un conjunto de datos y ayuda a encontrar patrones y tendencias;
  • Redes neuronales artificiales: técnica utilizada para identificar conexiones entre los datos;
  • Árboles de decisión: genera numerosas opciones de resolución de problemas para una misma cuestión planteada.

¿Cómo puede la minería de datos ayudar a una empresa?

Ahora que ya sabes qué es el Data Mining y las fases que componen este proceso, es muy importante saber en qué puntos la minería de datos puede ayudar a tu empresa.

El Data Mining puede verse como una importante ventaja competitiva. Entre las diversas posibilidades, este proceso ayuda a:

  • mejorar los servicios prestados en función del comportamiento del cliente;
  • tener bases más concretas para la toma de decisiones;
  • aprovechar al máximo los datos que genera tu empresa;
  • identificar nuevas oportunidades de negocio;
  • hacer previsiones de mercado.

¿En qué áreas se puede utilizar el Data Mining? Ejemplos de minería de datos

El Data Mining se puede utilizar en diferentes áreas o departamentos dentro de una misma empresa.

En cuanto a los sectores de actuación, se puede utilizar, por ejemplo, en el área de seguridad pública, salud, investigación científica, telecomunicaciones, finanzas, agricultura, etc.

En tu empresa, puedes utilizar la minería de datos para mejorar las ventas, el marketing, la captación de clientes, el telemarketing, el servicio al cliente, etc.

Y cuando se trata del análisis de datos para mejorar el servicio de atención al cliente, Zendesk puede ayudarte. 

Esta herramienta te brinda un acceso rápido y fácil a una variedad de informes y análisis de atención al cliente.

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