Data mining, también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa de grandes conjuntos de datos.

Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento de big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a transformar sus datos sin procesar en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar del hecho de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar datos a gran escala, los líderes aún enfrentan desafíos con la escalabilidad y la automatización.

La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones organizativas a través de análisis de datos detallados. Las técnicas de minería de datos que sustentan estos análisis se pueden dividir en dos categorías principales: pueden describir el conjunto de datos de destino o pueden prever los resultados mediante el uso de algoritmos de machine learning.

Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar datos, y revelan la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, los cuellos de botella e incluso las brechas de seguridad.

Cuando se combina con herramientas de visualización y analítica de datos, como Apache Spark, permiten profundizar en el mundo de la minería de datos con una facilidad incomparable y extraer insights a una velocidad nunca vista. Los avances en el campo de la IA contribuyen a acelerar la adopción en todas las industrias. 

El proceso de minería de datos comprende una serie de pasos que abarcan desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer insights de grandes conjuntos de datos.

Como se mencionó anteriormente, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y previsiones sobre un conjunto de datos de destino. Los científicos de datos describen los datos a través de sus observaciones de patrones, asociaciones y correlaciones.

También clasifican y agrupan datos a través de métodos de clasificación y regresión, e identifican valores atípicos para casos de uso, como la detección de spam.

La minería de datos generalmente consta de cuatro pasos principales:

1. Establecer objetivos
2. Recopilación y preparación de datos
3. Aplicación de algoritmos de minería de datos
4. Evaluación de resultados.

Definir los objetivos de negocio

Esta parte puede ser la más difícil del proceso de minería de datos, un importante paso al que, sin embargo, muchas organizaciones apenas dedican tiempo. Los científicos de datos y los stakeholders de la empresa deben colaborar para definir el problema de negocio, que resulta útil para conformar las preguntas y los parámetros de datos de un proyecto determinado. Es posible que los analistas también necesiten realizar una investigación adicional para comprender el contexto empresarial de manera adecuada.

Preparación de datos

Una vez que se define el alcance del problema, es más fácil para los científicos de datos identificar qué conjunto de datos ayudará a responder las preguntas pertinentes a la empresa. Una vez que recopilen los datos relevantes, los datos se limpiarán, eliminando cualquier ruido, como duplicados, valores perdidos y valores atípicos. Dependiendo del conjunto de datos, se puede tomar un paso adicional para reducir el número de dimensiones, ya que demasiadas características pueden ralentizar cualquier cálculo posterior.

Los científicos de datos buscarán retener los predictores más importantes para garantizar una precisión óptima dentro de cualquier modelo.

Construcción de modelos y minería de patrones

Dependiendo del tipo de análisis, los científicos de datos pueden investigar cualquier relación de datos interesante, como patrones secuenciales, reglas de asociación o correlaciones. Si bien los patrones de alta frecuencia tienen aplicaciones más amplias, a veces las desviaciones en los datos pueden ser más interesantes, destacando áreas de posible fraude.

También se pueden aplicar algoritmos de deep learning para clasificar o agrupar un conjunto de datos en función de los datos disponibles. Si los datos de entrada están etiquetados (es decir, aprendizaje supervisado), se puede usar un modelo de clasificación para categorizar datos o, alternativamente, se puede aplicar una regresión para prever la probabilidad de que se realice una determinada asignación.

Si el conjunto de datos no está etiquetado (es decir, aprendizaje no supervisado), los puntos de datos individuales en el conjunto de entrenamiento se comparan entre sí para descubrir similitudes subyacentes, agrupándolos en función de esas características.

Evaluación de resultados e implementación de conocimientos

Una vez que se agregan los datos, los resultados deben evaluarse e interpretarse. Al finalizar los resultados, deben ser válidos, novedosos, útiles y comprensibles. Cuando se cumple este criterio, las organizaciones pueden utilizar este conocimiento para implementar nuevas estrategias, logrando sus objetivos previstos.

La minería de datos funciona mediante el uso de varios algoritmos y técnicas para convertir grandes volúmenes de datos en información útil. Éstos son algunos de los más comunes:

Reglas de asociación

Una regla de asociación es un método basado en reglas para encontrar relaciones entre variables en un conjunto de datos determinado. Estos métodos se utilizan con frecuencia para los análisis de carrito de compra, que permite a las empresas comprender mejor las relaciones entre diferentes productos.

Comprender los hábitos de consumo de los clientes permite a las empresas desarrollar mejores estrategias de venta cruzada y motores de recomendación.

Redes neuronales

Las redes neuronales, que se utilizan principalmente para los algoritmos de deep learning, procesan los datos de entrenamiento imitando la interconectividad del cerebro humano a través de capas de nodos. Cada nodo se compone de entradas, pesos, un sesgo (o umbral) y una salida. Si esa salida excede un umbral determinado, "dispara" (o activa) el nodo, pasando datos a la siguiente capa en la red.

Las redes neuronales aprenden esta función de mapeo a través del aprendizaje supervisado, y se ajustan con base en la función de pérdida, a través del proceso de descenso de gradiente. Cuando la función de costo es igual o cercana a cero, podemos confiar en la precisión del modelo para obtener la respuesta correcta.

Árbol de decisión

Esta técnica de minería de datos utiliza métodos de clasificación o regresión para clasificar o prever los resultados potenciales en función de un conjunto de decisiones. Como sugiere el nombre, utiliza una visualización en forma de árbol para representar los posibles resultados de estas decisiones.

K vecino más cercano (KNN)

El algoritmo K vecino más cercano, que también se denomina algoritmo KNN, es un algoritmo no paramétrico que clasifica puntos de datos en función de su proximidad y asociación con otros datos disponibles.

Este algoritmo asume que se pueden encontrar puntos de datos similares cerca unos de otros. Como resultado, busca calcular la distancia entre puntos de datos, generalmente a través de la distancia euclidiana, y luego asigna una categoría basada en la categoría o promedio más frecuente.

Las técnicas de minería de datos se adoptan ampliamente entre los equipos de inteligencia empresarial y analítica de datos, lo que les ayuda a extraer conocimiento para su organización e industria. Algunos casos de uso de data mining incluyen:

Ventas y marketing
 

Las empresas recopilan una gran cantidad de datos sobre sus clientes y prospectos. Al observar la demografía de los consumidores y el comportamiento de los usuarios en línea, las empresas pueden utilizar los datos para optimizar sus campañas de marketing, mejorar la segmentación, las ofertas de venta cruzada y los programas de fidelización de clientes, lo que genera un mayor retorno de inversión en los esfuerzos de marketing.

La analítica predictiva también puede ayudar a los equipos a establecer expectativas con sus stakeholders, y calcular la rentabilidad de los aumentos o disminuciones en la inversión de marketing.

Educación
 

Las instituciones educativas han comenzado a recopilar datos para comprender su población estudiantil, así como qué entornos conducen al éxito. Cuando los cursos se transfieren a plataformas en línea, pueden utilizar distintas dimensiones y métricas para observar y evaluar el rendimiento, como pulsaciones de teclas, perfiles de estudiantes, clases, universidades, tiempo dedicado, etc.

Optimización de operaciones
 

La minería de procesos aprovecha las técnicas de minería de datos para reducir los costos en las funciones operativas, lo que permite que las organizaciones funcionen de manera más eficiente. Esta práctica ha ayudado a identificar costosos cuellos de botella y mejorar la toma de decisiones entre los líderes empresariales.

Detección del fraude
 

Si bien los patrones que ocurren con frecuencia en los datos pueden proporcionar a los equipos insights valiosos, la observación de anomalías en los datos también es beneficiosa, ya que ayuda a las empresas a detectar el fraude.

Si bien este es un caso de uso bien conocido dentro de la banca y otras instituciones financieras, las empresas basadas en SaaS también han comenzado a adoptar estas prácticas para eliminar las cuentas de usuario falsas de sus conjuntos de datos.