¿Qué es el data mining o la minería de datos?

En 2022, los usuarios de internet de todo el mundo ―unos 5.000 millones de personas― generaron alrededor de 97 zettabytes de datos. Sin embargo, se espera que esta cifra alcance hasta los 181 zettabytes en 2025, según datos de Statista. Se trata de una gran cantidad de datos, inconexos e inservibles a primera vista, que ocultan información valiosa que las empresas pueden utilizar en las estrategias de sus diferentes áreas de negocio. 

En este sentido, ¿sabes qué es el data mining y cuál es su importancia? El data mining es, precisamente, el área tecnológica que busca convertir y extraer todo ese valor de los datos y aprovecharlo para encontrar tendencias y mejoras en los productos. A continuación, te explicamos más sobre qué es el data mining: cómo funciona, qué etapas se deben recorrer o qué ventajas ofrece para las empresas.

¿Qué es el data mining?

Esta tecnología, surgida en los años 60, empezó a tomar especial relevancia a partir de los años 90 y el año 2000. El data mining o la minería de datos es una rama del campo del Big Data que permite correlacionar grandes cantidades de datos con el fin de encontrar patrones y extraer información. Está compuesto por un conjunto de técnicas y herramientas que pueden explorar bases de datos de forma automática o semiautomática. 

Se trata de una especie de arqueología o minería moderna, donde el objetivo es extraer información útil de los datos que, de forma aislada, no ofrecerían nada más allá de su propio valor. Sin embargo, gracias a su estudio en conjunto, es posible generar nuevos conocimientos. 

Para registrar y procesar datos, así como detectar tendencias, anomalías, dependencias y predecir datos futuros, el data mining utiliza métodos estadísticos, inteligencia artificial, machine learning y bases de datos. 

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y data mining?

En ocasiones, es probable que se llegue a confundir el Big Data y el data mining, ya que se tratan de dos campos con una relación muy estrecha. 

En este sentido, si bien ambos pertenecen al campo de la ciencia de datos, la minería de datos se centra en el análisis y la extracción de patrones de información y el Big Data ofrece soluciones de colección y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Por tanto, el data mining es una herramienta que permite trabajar con los datos almacenados por el Big Data. 

CRISP-DM: las 5 etapas del data mining

Ahora que ya conoces qué es el data mining, debes saber que, gracias a la evolución tecnológica, realizar este proceso es accesible para cualquier organización o empresa que desee explotar sus datos. Para ello, el cloud computing y los proveedores de nube pública, como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, proporcionan las infraestructuras y herramientas necesarias. 

Para extraer la información valiosa de los datos, se suele emplear una metodología conocida como CRISP-DM (del inglés, Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Esta se considera el estándar de la industria y se divide en cinco etapas:

1. Compresión de los objetivos de negocio: en la primera fase, los científicos de datos se centran en comprender los objetivos del negocio. Estos trabajan junto con los responsables de la organización para descubrir qué problemas se quieren resolver, qué limitaciones existen o qué soluciones se desean encontrar. 

2. Compresión de los datos: en conjunto con la fase anterior, el equipo técnico explora los datos disponibles para tener una visión general y diagnosticar si, con estos datos, es posible alcanzar los objetivos deseados. 

3. Preparación de los datos: una vez que se han realizado las fases más teóricas y preparatorias, se inicia el trabajo con los datos. Para llegar a conclusiones certeras, es necesario trabajar con datos de alta calidad, por lo que es necesario procesarlos. Para llevar esto a cabo, se debe hacer lo siguiente:

a. Seleccionar: se seleccionan los conjuntos y las fuentes de datos con los que se va a trabajar.

b. Limpiar: se realiza una limpieza de datos, lo que incluye su normalización, compleción o corrección.  

c. Reducir: una vez que se han limpiado, hay que descartar los datos poco relevantes, redundantes o de baja calidad. 

d. Enriquecer: también, se pueden agregar datos de otras fuentes para aumentar su valor y calidad. 

e. Transformar: por último, los datos se transforman y se ponen el formato correcto para poder aplicar técnicas de data mining. 

4. Modelado: con los datos listos, llega el momento de aplicar modelos matemáticos y estadísticos que convertirán los datos en información. Aplicando distintos algoritmos, es posible descubrir patrones, anomalías, información oculta o aplicar técnicas de predicción de datos. 

5. Análisis y toma de decisiones: la última fase consiste en analizar e interpretar la información obtenida. Es habitual generar soluciones prácticas o gráficos para facilitar su comprensión. Gracias a la información extraída, es posible tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos. 

Ventajas del data mining 

El data mining es una técnica avanzada de tratamiento de datos que, bien aplicada, ofrece una serie de ventajas: 

• Tendencias y patrones: los grandes conjuntos de datos ocultan patrones de información que los humanos no podemos procesar de forma natural. 
• Mejora en procesos: es posible analizar datos de cualquier campo o industria para descubrir puntos de mejora. 
• Comportamiento del usuario: de la misma forma, también se puede analizar datos de usuarios para ofrecer experiencias más personalizadas y optimizadas, lo que da como resultado una mejor atención al cliente. 
• Segmentación de audiencias: el data mining se utiliza de forma habitual para mejorar las estrategias de marketing, ya que es muy útil a la hora de analizar audiencias. 
• Predicción de sucesos: a partir de hechos pasados, es posible predecir hechos futuros, por lo que es posible activar acciones preventivas en lugar de reactivas.
• Toma de decisiones: el data mining permite obtener información fiable que mejora la toma de decisiones objetivas y precisas.
• Ahorro y efectividad: a partir de procesos de data mining, las empresas pueden aumentar su efectividad y ahorrar costes. 

Data mining, un sector con mucha demanda

Debido al auge del Big Data y la explotación de los datos por parte de las empresas, los profesionales de lo que es el data mining, conocidos también como mineros o exploradores de datos, están cada vez más demandados. Sin ir más lejos, de acuerdo con la compañía de recursos humanos Adecco, se estima que, durante este 2023, se necesitarán más de 341.000 expertos en Big Data. 

Esto convierte al data mining en un área con muchas oportunidades para aquellos profesionales que quieran reorientar su carrera o adentrarse en el sector, dado que la demanda supera a la oferta. No obstante, cabe mencionar que, para trabajar como minero de datos, se debe contar con conocimientos de matemáticas, estadística, economía e informática. 

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