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Knowledge Discovery in Database

Data Mining (minería de datos) es también conocida como Knowledge Discovery in database (KDD). Es comúnmente definida como el proceso para descubrir patrones útiles o conocimientos a partir de fuentes de datos tales como Bases de Datos, textos, imágenes, la web, etc.  Los patrones deben ser válidos, potencialmente útiles y entendibles. La minería de datos es un campo multidisciplinar que incluye: aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de base de datos, inteligencia artificial, Information Retrieval, visualización de la información, … El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Existen muchas técnica dentro de data mining. Existen muchas tareas de data mining. Algunos de los más comunes consisten en el aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, minería de asociación de reglas y minería de secuencia (1).

En resumen, la minería de datos es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

10 VENTAJAS  DEL USO DE MINERÍA DE DATOS

1. La minería de datos descubre información que no se esperaba obtener. Como muchos modelos diferentes son usados, algunos resultados inesperados tienden a aparecer. Las combinaciones de distintas técnicas otorgan efectos inesperados que se transforma en un valor añadido a la empresa.
2. Enormes bases de datos pueden ser analizadas mediante la tecnología de data mining.
3. Los resultados son fáciles de entender: personas sin un conocimiento previo en ingeniería informática pueden interpretar los resultados con sus propias ideas
4. Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas para detectar la información clave
5. Te permite encontrar, atraer y retener a los clientes. Reduce el riesgo de perder clientes: ofrecer promociones especificas o productos especiales para retenerlos.
6. Mejora la relación con el cliente: la empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
7. Permite ofrecer a tus clientes los productos o servicios que necesitan.
8. Los modelos son confiables. Los modelos son probados y comprobados usando técnicas estadísticas antes de ser usado, para que las predicciones que se obtienen sean confiables y válidas.
9. En su mayoría, los modelos se generan y construyen de manera rápida. El modelado a veces se torna más fácil puesto que muchos algoritmos han sido probados previamente.
10. Abre nuevas oportunidades de negocios y ahorra costes a la empresa.

Sin embargo, también existen pequeños inconvenientes en el uso de técnicas de minería de datos, tales como:

• La dificultad de recopilación de los datos. Dependiendo del tipo de datos que se quieran recopilar puede conllevar mucho trabajo.
• Aunque cada vez menos, el requerimiento de una gran inversión también puede considerarse un inconveniente. En ocasiones, las tecnologías necesarias para llevar a cabo la recopilación de datos, no es tarea sencilla y consume muchos recursos que podrían suponer un coste elevado.

¿Quieres saber más sobre Data Mining o Minería Web?

Te recomendamos que eches un vistazo a estas dos publicaciones en nuestro blog:

• Minería web: de contenidos, de estructuras y de usos
• Aplicaciones prácticas de Minería Web

O también, puedes leer este libro, como parte de la bibliografía consultada para este post: (1) LIU, BING (2007): WEB DATA MINING Exploring Hyperlinks, contents and usage data. Berlín: Ed. Springer Science & Business Media.