La minería de datos, también denominada descubrimiento de conocimiento en datos (KDD, por sus siglas en inglés), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa en grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de depósito de datos y el crecimiento de los big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, y las empresas las utilizan para transformar sus datos sin procesar en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar de que la evolución continua de dicha tecnología permite tratar los datos a gran escala, su escalabilidad y automatización todavía suponen un reto para los líderes.

La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones organizativas por medio de análisis de datos esclarecedores. Las técnicas de minería de datos que respaldan estos análisis se pueden dividir en dos categorías principales: pueden describir el conjunto de datos de destino o pueden prever los resultados gracias al uso de algoritmos de machine learning. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar los datos, y revelan la información más interesante, desde la detección de fraude hasta los comportamientos de usuario, cuellos de botella e incluso brechas de seguridad.

Cuando se combinan 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 información relevante a una velocidad nunca vista. Los avances en el campo de la inteligencia artificial contribuyen a acelerar la adopción en los distintos sectores. 

El proceso de minería de datos comprende una serie de pasos que abarcan desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Como ya hemos mencionado, 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 mediante la observación de patrones, asociaciones y correlaciones. Así mismo, clasifican y agrupan en clúster los datos por medio de métodos de clasificación y regresión, e identifican valores atípicos para los casos de uso, como la detección de correo no deseado.

Por lo general, la minería de datos consta generalmente de cuatro pasos principales: definir los objetivos, recopilar y preparar los datos, aplicar algoritmos de minería de datos y evaluar los resultados.

1. 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 las partes interesadas 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. También puede ser necesario investigar un poco más para comprender el contexto empresarial de forma adecuada.

2. Preparar los datos: una vez definido el alcance del problema, es más sencillo para los científicos de datos identificar qué conjunto de datos ayudará a dar respuesta a las preguntas correspondientes de la empresa. Una vez que recopilan los datos relevantes, estos se limpian para eliminar lo que no sirve, como los duplicados, los valores que faltan y los valores atípicos. Según el conjunto de datos, se puede efectuar otro paso más para reducir el número de dimensiones, ya que demasiadas características pueden ralentizar el cálculo posterior. Los científicos de datos intentan retener los predictores más importantes para garantizar la precisión óptima dentro de cualquier modelo.

3. Crear modelos y realizar minería de patrones: en función del tipo de análisis, los científicos de datos pueden investigar las relaciones de datos que sean de interés, como los patrones secuenciales, las reglas de asociación o las correlaciones. Aunque los patrones que se repiten con mucha frecuencia tienen un mayor número de aplicaciones, hay veces que las desviaciones en los datos revisten un mayor interés, ya que subrayan áreas de posible fraude.

También se pueden aplicar algoritmos de deep learning para clasificar o agrupar en clúster un conjunto de datos según los datos disponibles. Si los datos de entrada están etiquetados (es decir, aprendizaje supervisado), se puede utilizar un modelo de clasificación para categorizar los datos o, de forma alternativa, 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 del conjunto de entrenamiento se comparan entre sí para descubrir similitudes subyacentes y agruparlos en función de dichas características.

4. Evaluación de resultados e implementación de conocimientos: una vez agregados los datos, los resultados deben evaluarse e interpretarse. Para finalizar los resultados, estos deben ser válidos, nuevos, útiles y comprensibles. Cuando se cumplen estos criterios, las organizaciones pueden utilizar este conocimiento para implementar nuevas estrategias y lograr los objetivos previstos.

La minería de datos funciona utilizando diversos algoritmos y técnicas para transformar grandes volúmenes de datos en información útil. Estos son algunos de los más habituales:

Reglas de asociación: una regla de asociación es un método basado en reglas para detectar relaciones entre variables en un conjunto de datos determinado. Estos métodos se utilizan con frecuencia para los análisis de cesta de la compra, que permiten a las empresas comprender mejor las relaciones entre los diferentes productos. Entender los hábitos de consumo de los clientes permite a las empresas desarrollar mejores estrategias de venta cruzada y motores de recomendaciones.

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 está formado por entradas, ponderaciones, un sesgo (o umbral) y una salida. Si ese valor de salida excede un umbral determinado, "dispara" o activa el nodo, pasando datos a la siguiente capa de la red. Las redes neuronales aprenden esta función de correlación a través del aprendizaje supervisado y se ajustan con base en la función de pérdida, a través del proceso de pendiente de gradiente. Cuando la función de coste es igual o casi igual a cero, podemos confiar en la precisión del modelo para obtener la respuesta correcta.

Árbol de decisiones: esta técnica de minería de datos utiliza métodos de clasificación o regresión para clasificar o prever resultados potenciales en función de una serie de decisiones. Como su propio nombre indica, 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 los puntos de datos en función de su proximidad y asociación con otros datos disponibles. Este algoritmo presupone que los puntos de datos similares se encuentran cerca unos de otros. En consecuencia, busca la distancia entre puntos de datos, generalmente mediante distancia euclídea, y luego asigna una categoría basada en el promedio o la categoría más frecuente.

Las técnicas de minería de datos gozan de una amplia adopción entre los equipos de inteligencia empresarial y de analítica de datos, y les permiten extraer conocimientos para su organización y sector. Estos son algunos de los casos de uso de la minería de datos:

Ventas y marketing
 

Las empresas recopilan una cantidad masiva de datos sobre sus clientes actuales y potenciales. Al observar la demografía de los consumidores y el comportamiento del usuario en línea, las empresas pueden utilizar los datos para optimizar sus campañas de marketing mediante mejoras de segmentación, ofertas de venta cruzada y programas de fidelidad del cliente, que generan un mayor ROI en las iniciativas de marketing. Los análisis predictivos también pueden servir a los equipos para definir las expectativas con los interesados y calcular la rentabilidad de los aumentos o disminuciones en la inversión de marketing.

Educación
 

Las instituciones educativas han empezado a recopilar datos para comprender a su población estudiantil y descubrir qué entornos tienen más posibilidades de éxito. Cuando los cursos se transfieren a plataformas en línea, pueden utilizar distintas dimensiones y métricas para observar y evaluar el rendimiento, como las pulsaciones, los perfiles de estudiante, las clases, las universidades, el tiempo dedicado, etc.

Optimización operativa
 

La minería de procesos utiliza técnicas de minería de datos para reducir los costes en todas las funciones operativas, lo que permite que el funcionamiento de las organizaciones sea más eficiente. Esta práctica ha ayudado a identificar cuellos de botella de coste elevado y mejorar la toma de decisiones entre los líderes empresariales.

Detección de fraude
 

Si bien los patrones que se repiten con frecuencia en los datos pueden proporcionar información muy útil a los equipos, observar anomalías en los datos también es positivo, ya que ayuda a las empresas a detectar fraudes. Aunque se trata de un caso de uso muy extendido en el sector de la banca y otras instituciones financieras, las empresas basadas en SaaS han empezado a adoptar también estas prácticas para eliminar las cuentas de usuario falsas de sus conjuntos de datos.