La minería de datos ha podido abrir un gran mundo de posibilidades para los negocios. Este es un campo de la estadística computacional que relaciona millones de datos aislados. Y es de gran utilidad para las empresas porque puede, por ejemplo, contribuir a detectar patrones de conducta en sus clientes y así predecir su comportamiento.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos no es más que un proceso técnico, semiautomático o automático. Es capaz de analizar una gran cantidad de información dispersa para darle sentido y transformarla en conocimiento. Además, detecta anomalías y patrones entre millones de registros para la predicción de resultados. Con los años, se ha ido implementando en las empresas, las universidades, los gobiernos, los hospitales y muchas organizaciones.
Para el año 2017, un informe sobre big data demostró que un 90 % de los datos del mundo son posteriores al año 2014 y que el volumen se duplica cada 1,2 años. En este contexto, la minería de datos es considerada una estrategia de relevancia para casi el 80 % de las compañías que emplean inteligencia empresarial (business intelligence) (Iberdrola, s.f.).
Principales aplicaciones de la minería de datos en los negocios
La predicción de la minería de datos ha transformado el diseño de las grandes estrategias empresariales. Ahora es posible entender el presente para así anticiparse al futuro. A continuación, le explicamos cinco áreas en las que se utiliza la minería de datos (SAS, s.f.):
Comunicaciones
Las empresas de telecomunicaciones y multimedia tienen la posibilidad de usar modelos analíticos para el entendimiento de una gran cantidad de datos de clientes. Esto les permite a las compañías la predicción del comportamiento de su clientela para así crear campañas altamente efectivas.
Educación
Los lenguajes de programación facilitan a los educadores el acceso a datos de sus estudiantes. Esto es de gran utilidad porque ayuda a predecir los niveles de logro y detectar grupos de estudiantes que requieran de una atención extra.
Manufactura
Los fabricantes tienen la facilidad de predecir el deterioro de activos de producción y así poder anticipar el servicio de mantenimiento. De esta forma pueden maximizar el tiempo de operación y, asimismo, mantener la línea de producción de acuerdo a lo planificado.
Bancos
La minería de datos ayuda a tener una vista más amplia en cuanto a los riesgos del mercado. En este sentido, se pueden detectar fraudes en menor tiempo y obtener retornos óptimos de sus inversiones en el marketing.
Medicina
En este punto, la minería de datos favorece con los diagnósticos más precisos. Además, ayuda a prescribir tratamientos más efectivos gracias a todos los datos suministrados. Por ejemplo: el historial del paciente, los patrones de terapias, los exámenes físicos, entre otros.}
Negocios virtuales y su puesta en marcha con la minería de datos
Es evidente que la minería de datos se está utilizando para explorar diferentes tipos de bases de datos cada vez mayores y así poder tener una mejor segmentación del mercado. En el mundo de los negocios virtuales se predice qué usuarios pueden abandonar algún servicio. También sus intereses según sus búsquedas. Esos dos datos son importantísimos para así conocer qué mejorar, prestar más atención y crecer como empresa.
Ahora bien, mediante la aplicación de técnicas de estadísticas avanzadas en grandes bases de datos es posible aplicarlo. Dichos datos obtenidos se pueden aplicar a los siguientes escenarios (Microsoft, 2019):
- Pronóstico.
- Riesgo y probabilidad.
- Recomendaciones.
- Búsqueda de secuencias.
- Agrupación.
La minería de datos puede ser una herramienta estratégica de gran utilidad para su empresa, ya que contribuye a mejorar la competencia en el mercado. En cuanto a la toma de decisiones, la hará en tiempo récord gracias al análisis de información. Además, debe invertir en CMS, VPS y UI. Esto potenciará el nivel de trabajo en todo su negocio o empresa.
La minería de datos puede ser una herramienta estratégica de gran utilidad para su empresa, ya que contribuye a mejorar la competencia en el mercado.