Data Mining, el gran impulso del Big Data

Si hay una palabra que define bien la esencia de Internet es ‘datos’. En la Red se generan cada día millones y millones de datos, una cantidad de información tan abismal que resulta imposible de asimilar. Nos enfrentamos así a un problema de infoxicación o sobrecarga informativa o, dicho en otras palabras, a una gran dificultad para analizar y organizar esa información de forma efectiva. Ante esta realidad, el Data Mining puede resultar muy útil para ayudarnos a sacar provecho de los datos que circulan en la esfera digital. ¿En qué consiste este método y cómo podemos aplicarla?

Lo primero que hay que comprender es que el Data Mining o minería de datos tiene mucho que ver con el Big Data, aunque no es lo mismo, como se explicará más adelante. Es, en esencia, el conjunto de técnicas orientadas a detectar información procesable en grandes conjuntos de datos. Surge precisamente de la necesidad de gestionar y organizar las ingentes cantidades de información existentes en Internet. En definitiva, es un instrumento destinado a atajar los problemas de saturación informativa de Ia Red.

¿En qué se diferencian el Data Mining y el Big Data?

El Big Data y el Data Mining pueden parecer sinónimos, ya que el objetivo de ambos conceptos es luchar contra la infoxicación y sacar el máximo partido al potencial de los datos alojados en Internet. Sin embargo, no poseen exactamente el mismo significado.

La función principal del Big Data es analizar los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los procesadores informáticos habituales. Valiéndose de softwares avanzados, el Big Data trata de gestionar y procesar todo tipo de datos en el menor tiempo posible.

Por otro lado, el Data Mining bucea en esos conjuntos de datos en busca de una información específica. Se centra en detectar patrones concretos y relevantes para cometidos como ayudar a una empresa a tomar decisiones estratégicas.

Por tanto, aunque ambos conceptos están íntimamente relacionados, podríamos decir que el Big Data se refiere más a la tecnología empleada para gestionar datos y la minería de datos consiste en el conjunto de técnicas concretas empleadas para la extracción de información detallada.

5 usos del Data Mining

El concepto de Data Mining cada vez está más extendido. Las empresas, independientemente del sector al que pertenezcan, son conscientes del potencial de los datos generados en Internet ya no solo para aumentar sus ventas, sino para conocer mejor a sus clientes y hasta para aportar valor a la sociedad. Estas son algunas de las aplicaciones de la minería de datos que se están llevando a cabo actualmente:

1. Para generar negocio
Conocer el entorno y aprovechar todos los datos disponibles es un paso fundamental para crear oportunidades de negocio. A través del Data Mining, las empresas son capaces de ahondar en el perfil de sus clientes existentes y potenciales para conocer mejor sus intereses y sus necesidades. Pero, sobre todo, la minería de datos ayuda a las compañías a percibir qué clientes tienen una mayor probabilidad de responder de forma positiva a una promoción o acción determinada. Lo más positivo es que no se trata de predicciones vacías, sino que se basan en el estudio de datos reales sobre el comportamiento de los usuarios. Y, gracias a ellas, es más sencillo idear las fórmulas adecuadas y personalizadas para atraer nuevos clientes o conseguir vender más servicios de forma eficaz, centrándonos exclusivamente en aquellos que tienen posibilidades de adquirirlos.

2. Para retener clientes
Pero de nada sirve ampliar horizontes y localizar nuevas oportunidades de negocio si no se mantienen a los clientes ya existentes. De hecho, la detección de patrones de fuga es uno de los ejemplos más comunes de uso de Data Mining. El procedimiento es sencillo y consiste en estudiar patrones de comportamiento y compararlos con clientes que se dieron de baja en el pasado para detectar a aquellos clientes actuales proclives al abandono. La información es poder y, una vez que la tengamos, seremos capaces de encontrar la respuesta adecuada. Por ejemplo, a aquellos clientes cuya permanencia peligra, se les pueden ofrecer promociones especiales o ciertos descuentos en los servicios.

3. Para atraer el talento
El sector de los recursos humanos es otra de las áreas donde más beneficiosa puede llegar a ser la aplicación del Data Mining. La idea es recabar toda la información posible durante el proceso de headhunting para después analizarla y dilucidar cuáles son los candidatos con las mejores aptitudes para el puesto. ¿El resultado? Un reclutamiento y captación de talento efectivos que se traducirán en ventajas competitivas para la empresa en cuestión.

4. Para establecer perfiles digitales
En la actualidad, hacemos prácticamente todo en Internet, desde desempeñar nuestro trabajo y hacer gestiones administrativas hasta comprar productos y relacionarnos con nuestro círculo familiar y de amistades. La minería de datos puede ayudar precisamente a conocer mejor el entorno digital y la forma en la que los usuarios interactúan con este medio. Los datos referentes al comportamiento digital son muy relevantes para las empresas, pues a partir de esa información pueden diseñar campañas y acciones concretas para impactar con los usuarios que más les interesan. Y, sobre todo, se trata de una información clave para esbozar una radiografía de los perfiles digitales que existen y de cómo la sociedad va evolucionando y desenvolviéndose en el ecosistema virtual.

5. Para ayudar a las personas
La ciencia también está aprovechando las posibilidades del Data Mining, sobre todo en entornos como el de la salud. En este uso revolucionario, los datos son analizados para obtener información relevante que ayude a mejorar la calidad de vida de las personas y hasta a prevenir enfermedades. El procedimiento pasa por examinar los cambios en la secuencia de ADN de un individuo y, a partir de ellos, detectar anomalías y establecer el riesgo que tiene dicho individuo de contraer enfermedades concretas, posibilitando así perfeccionar el diagnóstico de enfermedades y, por supuesto, su tratamiento y prevención.

Una palanca para el Data Science

Gracias al Data Mining es posible extraer información de los conjuntos de datos que alberga Internet, pero el proceso no finaliza ahí, tan solo es el principio. Esta información se debe transformar en conocimiento y éste a su vez facilitar la toma de decisiones. Es ahí donde ya entra en juego el Data Science. El reto es seguir avanzando en esta dirección y encontrar soluciones que faciliten todo, o parte del proceso. De este modo, herramientas como NBT (Next Best Target), calculan automáticamente modelos predictivos a partir del histórico de información de la compañía, permitiendo profundizar en el conocimiento de los clientes y generar así oportunidades de negocio. El tiempo demostrará si la ciencia de los datos se asienta definitivamente en las empresas como una apuesta por la transformación digital.

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