MINERÍA DE DATOS

Concepto.-

  • El Data Mining, o Minería de Datos (en español), es una tecnología que se basa en seleccionar y recopilar información interesante entre grandes cantidades de datos. Actualmente es un ámbito de gran interés, sobre todo para empresas y compañías privadas. El data mining es un poco como el rebuscar en la basura. Buscando bien, seguramente encontraremos alguna información útil. Y más o menos, eso es en lo que se basa la minería de datos. Buscar entre enormes cantidades de datos para encontrar aquellos que puedan ser de interés a quien busca. Además, gracias al data mining también podemos predecir las futuras tendencias, y adelantarnos a ellas antes incluso de que se produzcan, mediante análisis predictivo. Y no solo eso, sino que también podemos encontrar información “oculta”, desconocida antes del empleo de estas técnicas, que establezca patrones y relaciones entre clientes y productos.

Características.-

  • Se exploran los datos que se encuentran en las profundidades de las bases de datos (por ejemplo los Almacenes de Datos), que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
  • El entorno de la minería de datos suele tener una Arquitectura Cliente Servidor.
  • Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de la información registrado en archivos corporativos o en registros públicos, archivados.
  • El minero es, muchas veces un usuario final con poca o ninguna habilidad de programación, facultado por barrenadoras de datos y otras poderosas herramientas indagatorias, para efectuar preguntas ad-hoc y obtener rápidamente respuestas.
  • Hurgar y sacudir a menudo implica el descubrimiento de resultados valiosos e inesperados.
  • Las herramientas de la minería de datos se combinan fácilmente y pueden analizarse y procesarse rápidamente.
  • Debido a la gran cantidad de datos, algunas veces resulta necesario usar procesamiento en paralelo para la minería de datos.

Importancia.-

  • El uso de la minería de datos como soporte a decisiones en los negocioses más que aplicar  redes neuronales o árboles de decisión sobre los datos  por un lado está el descubrimiento del conocimiento en la base de datos y por otro lado están las técnicas estadísticas como el reconocimiento de patrones y algoritmos de aprendizaje entre otros

    Los datos tal y como se almacenan en las bases de datos no suelen proporcionar beneficios directos , el valor está en la información que podamos extraer de ellos , que es la información que nos ayuda en la toma de decisiones o mejorar la comprensión del entorno que nos rodea, como puede ser la comprobación de que todo va bien , analizar diferentes aspectos de la evolución de la empresa , comparar información en diferentes periodos de tiempo , comparar resultados con previsiones….para ello se tienen que definir medidas cualitativas para los patrones obtenidos como son la precisión , utilidad y beneficio obtenido.

Ejemplo.-

  • Cálculo de indicadores financieros.
  • Predicción de fallos y accidentes.
  • Diseño de campañas publicitarias.

Bibliografía.-

 

Anuncios

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s