Muchas organizaciones han acumulado una enorme cantidad de datos en lo que denominamos Bases de datos, cuando lo que realmente necesitan es información que les ayude a definir potenciales clientes y mercados, maneras de entregarles un mejor servicio a los mismos, en definitiva, a agregar valor a sus procesos.
Una de las maneras de lograr estos objetivos (que desde luego no son triviales)es la minería de datos. La minería de datos usa estadística avanzada y algoritmos de inteligencia artificial para descubrir patrones y relaciones escondidas en las bases de datos.
Una de las maneras de lograr estos objetivos (que desde luego no son triviales)es la minería de datos. La minería de datos usa estadística avanzada y algoritmos de inteligencia artificial para descubrir patrones y relaciones escondidas en las bases de datos.
Ventajas competitivas de la minería de datos:
Los mercados están en un constante cambio; los consumidores se tornan cada día más críticos; esperan cada vez un mejor producto, más individualizado y que solucione sus problemas particulares.
La Competencia crece cada día más y nuevos medios de distribución se apoderan del mercado a una velocidad que no da tiempo para la reacción.
Todos estos factores ejercen una presión sobre la organización y la empresa actual. Para poder mantener(y más que mantener mejorar) una relación con el cliente, y en consecuencia, mantenerse un liderazgo por sobre la competencia, se hace necesario tener mecanismos de adaptación a las necesidades del cliente (que, como ya mencionamos no son estáticas).
Es por esta razón que la velocidad y flexibilidad de la organización son factores críticos a la hora de definir las ventajas competitivas de la empresa de hoy.
Uno de los cambios paradigmáticos que se propone es que hoy el cliente en sí mismo forma el capital real de la empresa. Así, el foco ya no está en el producto sino en los intereses del cliente.
¿Qué quiere decir esto?
Ofreciendo a nuestros clientes “Los productos que ellos necesitan”, a través de los canales de distribución adecuados y en el tiempo requerido la organización podrá sobreponerse a los “traumáticos” cambios que se viven en el mercado actual.
Para poder lograr estos objetivos (que desde luego no son nada fáciles, ni mucho menos triviales) hay que conocer las preferencias de los clientes, que, por si fuera poco, no son las mismas para todos. Aquí juegan un rol importantísimo las bases de datos que pueden albergar gran cantidad de información que identificará las necesidades de los clientes.
La minería de datos, entendida como la búsqueda de patrones dentro de grandes bases de datos utilizando para ello métodos estadísticos y de aprendizaje basado en computadora, está empezando a extenderse en nuestro país. Empresas en el sector de telecomunicaciones, financiero y de autoservicio están en el proceso de adquirir alguna solución tecnológica en este campo, por lo que surge una demanda por recursos humanos con conocimientos en minería de datos.
Además, al enfrentar un ambiente más competitivo las empresas requieren de tecnologías que les permitan pronosticar, dentro de un marco probabilística, el comportamiento de sus clientes y prospectos a fin de desarrollar estrategias de atracción o retención.
Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una
etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos, (mencionado en el capitulo anterior) en el entorno comercial, así como en este trabajo, ambos términos se usan de manera indistinta. Lo que en verdad hace el data mining es reunir las ventajas de varias áreas como la Estadística , la Inteligencia Artificial , la Computación Gráfica , las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima
las bases de datos. Una definición tradicional es la siguiente: Un proceso no
trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de
patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos (Fayyad y otros,
1996). Desde el punto de vista empresarial , lo definimos como: La integración
de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un
conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo
hacia la toma de decisión (Molina y otros, 2001).
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD.[3] A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.
Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.
El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada
etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías
que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
La data mining es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD: Paso
consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración
de patrones a partir de los datos preprocesados (Fayyad et al., 1996)Aunque
se suelen usar indistintamente los términos KDD y Minería de Datos.
Los Fundamentos del Data Mining
Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación
y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos
de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó
con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas
para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo
real. Data Mining toma este proceso de evolución más allá del acceso y navegación
retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva
y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios
porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente
maduras:
• Recolección masiva de datos.
• Potentes computadoras con multiprocesadores.
• Algoritmos de Data Mining.
PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS Y OBJETIVOS DE LAMINERÍA DE DATOS
Las bases de datos comerciales están creciendo a un ritmo sin precedentes.
Un reciente estudio del META GROUP sobre los proyectos de Data Warehouse
encontró que el 19% de los que contestaron están por encima del nivel de los
50 Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo en el segundo trimestre de 1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos números pueden ser aún mayores. MCI Telecommunications Corp. cuenta con una base de datos de 3 terabytes + 1 terabyte de índices y overhead corriendo en MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela de motores computacionales mejorados puede ahora alcanzarse de forma más costo - efectiva con tecnología de computadoras con multiprocesamiento paralelo. Los algoritmos de Data Mining utilizan técnicas que han existido por lo menos desde hace 10 años, pero que sólo han sido implementadas recientemente como herramientas maduras, confiables, entendibles que consistentemente son más performantes métodos estadísticos clásicos.
En la evolución desde los datos de negocios a información de negocios, cada nuevo paso se basa en el previo.
Por ejemplo, el acceso a datos dinámicos es crítico para las aplicaciones de navegación de datos (drill through applications), y la habilidad para almacenar grandes bases de datos es crítica para Data Mining. Los componentes esenciales de la tecnología de Data Mining han estado bajo desarrollo por décadas, en áreas de investigación como estadísticas, inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas, junto con los motores de bases de datos relacionales de alta performance, hicieron que estas tecnologías fueran prácticas para los entornos de data warehouse actuales.
PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS Y OBJETIVOS DE LA MINERÍA
DE DATOS
• Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes de datos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
• En algunos casos, los datos se consolidan en un almacén de datos y en mercados de datos; en otros, se mantienen en servidores de Internet e
Intranet.
• El entorno de la minería de datos suele tener una arquitectura cliente servidor.
• Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de la información enterrado en archivos corporativos o en registros públicos, archivados
• El minero es, muchas veces un usuario final con poca o ninguna habilidad de programación, facultado por barrenadoras de datos y otras poderosas herramientas indagatorias para efectuar preguntas adhoc y obtener rápidamente respuestas.
• Hurgar y sacudir a menudo implica el descubrimiento de resultados valiosos e inesperados.
• Las herramientas de la minería de datos se combinan fácilmente y pueden analizarse y procesarse rápidamente.
• Debido a la gran cantidad de datos, algunas veces resulta necesario usar procesamiento en paralelo para la minería de datos.
• La minería de datos produce cinco tipos de información:
— Asociaciones.
— Secuencias.
— Clasificaciones.
— Agrupamientos.
— Pronósticos.
• Los mineros de datos usan varias herramientas y técnicas.
La minería de datos es un proceso que invierte la dinámica del método científico en el siguiente sentido:
En el método científico, primero se formula la hipótesis y luego se diseña el experimento para coleccionar los datos que confirmen o refuten la hipótesis.
Si esto se hace con la formalidad adecuada (cuidando cuáles son las variables controladas y cuáles experimentales), se obtiene un nuevo conocimiento.
En la minería de datos, se coleccionan los datos y se espera que de ellos emerjan hipótesis. Se busca que los datos describan o indiquen por qué son
