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Data Mining: ¿Cómo usarla en tu empresa?

Publicado en 18-jun-2018 5:00:00

Ve los procesos que compone la minería de datos y por qué es un enfoque importante.

 

Data Mining: ¿Cómo usarla en tu empresa?

 

 

Los datos están en el centro del éxito de las operaciones de millares de empresas. Y éstos no se limitan únicamente a los detalles de los clientes, ya que pueden abarcar datos operacionales, datos financieros y mucho más. Además de eso, muchas empresas dependen de los insights obtenidos con sus datos. Por ello, la estrategia de Data Mining es un enfoque interesante para hacer el análisis de información.

La minería de datos es la mejor forma de obtener los insights, con base, obviamente en los mejores datos. Necesitas trabajar con una estrategia conjunta de captación de datos de calidad y la utilización de un método robusto para analizar los datos, con el fin de obtener los insights más valiosos a partir de éste.

Ese proceso analítico posee tres etapas: exploración, construcción de un modelo patrón y validación.

En estos 3 procesos, el objetivo es analizar los datos y encontrar oportunidades, problemas, al igual que soluciones con base en el comportamiento de los negocios, además de la información obtenida con los datos. El análisis sucede por cuenta de algunos algoritmos matemáticos avanzados que categorizan la información y hacen análisis predictivos presentando respuestas –los llamados insights– para problemas de negocios. La construcción de modelos patrones entra exactamente aquí, o sea, el Data Mining los crea para su análisis y encuentra resultados similares. Con eso, descubre de forma automatizada información relevante para la toma de decisiones de las empresas.

 

 

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¿Por qué usar Data Mining en tu organización?

 

Ya seas una PyME o una empresa de gran porte, tus equipos poseen una tonelada de datos a disposición: facturas, registros de inventarios, plantillas y más plantillas. Con seguridad, puedes usar ese montón de datos –el Big Data– a tu favor.

También existen otras ventajas del Data Mining. Una de ellas, es la anticipación de tendencias de tu mercado. Esta ayuda a las organizaciones a prever tendencias como, por ejemplo, en cuáles épocas del año la interacción de los consumidores es más elevada e intensa, pudiendo así anticipar momentos semejantes a futuro.

Otra ventaja es la posibilidad de evitar y contrarrestar crisis corporativas. Con el monitoreo de los datos en tiempo real de los medios sociales, es posible validar cómo los clientes observan a la compañía. La herramienta de análisis de información consigue ofrecer insights importantes para la toma de decisiones y para la creación de acciones que fortalezcan a la marca.

 


¿Y cómo realizar la minería de datos?

 

Eso es un poco frustrante, ya que el propio término minería de datos, da a entender que estás efectuando una minería en nuevos datos, pero la verdad es que tu equipo de TI utilizará los datos que ya captó para encontrar las correlaciones, patrones y tendencias anteriormente mencionadas.


Etapa 1: Identifica tus fuentes de datos.

Si tú eres una tienda de venta al por menor, por ejemplo, toda vez que un cliente incluya su tarjeta de crédito en el sistema de PDV, colectas datos como: el nombre del cliente, horario de la compra y lo que compró. Si eres un profesional digital, cada vez que alguien visita tu sitio web, puedes saber si éste vino de Twitter o de Youtube, además cuáles páginas visualizó. Esa es una valiosa información. Si no estás conectando esos datos, hazlo en planillas o en un software. Después, necesitas decidir cuáles fuentes deseas efectuar a modo de minería para posibles tendencias.

Etapa 2: escoge los puntos de datos de tus fuentes que deseas analizar.
Sería perfecto si pudieses alimentar dos bancos de datos gigantescos en una computadora y aprender de todas las maneras que estos se relacionan, pero todavía no estamos en ese nivel en términos de tecnología. El software requiere instrucciones y necesita saber dónde buscar patrones. Una práctica recomendada, es escoger puntos de datos que probablemente tengan algún tipo de relación de causa y efecto. Tu cuenta mensual y el número de clientes que nombraste, es casi seguro que no estén relacionados. ¿La hora del día y cuántas personas están en la tienda? Probablemente hay una información relevante ahí.

Etapa 3: Aplicar y probar un modelo que conecte mejor los puntos de datos.
Esa es la etapa que pierde mucha gente, por eso, es mejor explicarlo con un ejemplo más sencillo, un ejemplo menos tecnológico. Imagina una empresa de helados que quiere saber cómo la temperatura afecta a sus ventas. Por los próximos 30 días, ésta graba la temperatura más alta y el número de conos de helados vendidos.

A ojo de buen cubero, parece que puede haber una tendencia aquí, pero todavía es incierta. Más importante: tan sólo viendo los datos aún no es cuantificable como el conjunto de estos realmente se encuentran relacionados. Adicionar una línea de tendencia lineal –una línea recta que el Excel puede incorporar a un gráfico patrón X/Y para mostrar mejor cómo el número de helados vendidos está cambiando a medida que la temperatura cambia– revela un poco más.

Para usar el Data Mining, es necesaria una inversión en la implantación de herramientas y soluciones dirigidas a este tipo de estrategias. Lógicamente, se requiere también captar y tener un equipo de profesionales capacitados para organizar la automatización de esa captación de datos, del análisis y de la utilización de esos insights de forma realmente inteligente para optimizar la toma de decisiones dentro de la organización.

 



Categorias: Big Data Analytics