Definición: ¿Qué significa minería de datos?
La minería de datos es el proceso de analizar patrones ocultos de datos de acuerdo con diferentes perspectivas para convertir esos datos en información útil y, a menudo, procesable. Los datos se recopilan y ensamblan en áreas comunes, como almacenes de datos, y los algoritmos de minería de datos buscan patrones que las empresas puedan usar para tomar mejores decisiones, como decisiones que ayuden a reducir costos, aumentar los ingresos o brindar un mejor servicio a los clientes o clientes.
La minería de datos también se conoce como descubrimiento de datos o descubrimiento de conocimiento. Es fundamental en inteligencia empresarial establecer decisiones basadas en datos.
Techinfo explica la minería de datos
Los principales pasos involucrados en un proceso de minería de datos son:
- Extraiga, transforme y cargue datos en un almacén de datos
- Almacene y administre datos en bases de datos multidimensionales
- Proporcionar acceso a los datos a los analistas comerciales mediante software de aplicación.
- Presentar los datos analizados en formas fácilmente comprensibles, como gráficos.
El primer paso en la minería de datos es recopilar datos relevantes y críticos para el negocio. Los datos de la empresa son transaccionales, no operativos o de metadatos. Los datos transaccionales se ocupan de las operaciones diarias como ventas, inventario y costos. Los datos no operativos normalmente se pronostican, mientras que los metadatos se refieren al diseño lógico de la base de datos. Los patrones y las relaciones entre los elementos de datos a menudo pueden brindar información relevante para mejorar los procesos comerciales. Las organizaciones con un fuerte enfoque en el consumidor se ocupan de técnicas de minería de datos que brindan imágenes claras de los productos vendidos, el precio, la competencia y la demografía del cliente.
Por ejemplo, el gigante minorista Walmart transmite toda su información relevante a un almacén de datos con terabytes de datos. Los proveedores pueden acceder fácilmente a estos datos, lo que les permite identificar los patrones de compra de los clientes. Pueden generar patrones sobre los hábitos de compra, los días más comprados, los productos más buscados y otros conocimientos utilizando técnicas de minería de datos.
El segundo paso en la minería de datos es seleccionar un algoritmo adecuado, un mecanismo que produce un modelo de minería de datos. El funcionamiento general del algoritmo implica identificar tendencias en un conjunto de datos y usar la salida para la definición de parámetros. Los algoritmos más populares utilizados para la minería de datos son los algoritmos de clasificación y los algoritmos de regresión, que se utilizan para identificar relaciones entre elementos de datos. Los principales proveedores de bases de datos como Oracle y SQL incorporan algoritmos de minería de datos, como árboles de regresión y agrupamiento, para satisfacer la demanda de minería de datos.