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Data mining: convertir bases de datos en conocimiento

¡Bendita tecnología, bendito conocimiento. Qué privilegio es vivir la época de la innovación y transformación digital y qué oportunidad es aprender con ella, conocerla y utilizarla!

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Por Ulises Gallegos / CEO en Que Te Valga Agencia de Marketing Digital

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El data mining o minería de datos es el proceso de extracción de información significativa de grandes bases de datos. Información que revela inteligencia del negocio a través de factores ocultos, tendencias y correlaciones para permitir al usuario realizar predicciones que resuelven problemas del negocio, proporcionando una ventaja competitiva.

El data mining nació con la idea de aprovechar dos cosas: la ingente cantidad de datos que se almacenaba en áreas como el comercio, la banca o la sanidad; y la potencia de los nuevos ordenadores para realizar operaciones de análisis sobre esos datos.

El data mining permite encontrar información escondida en los datos que no siempre resulta aparente, ya que –dado el gigantesco volumen de datos existentes– gran parte de ese volumen nunca será analizado.

Las técnicas de data mining pueden ser de dos tipos.

fMétodos descriptivos

Buscan patrones interpretables para describir datos a través del descubrimiento de reglas de asociación y de patrones secuenciales.

fMétodos predictivos

Usan algunas variables para predecir valores futuros o desconocidos de otras variables. Clasificación, regresión y detección de la desviación.

Los métodos predictivos pueden emplearse en tareas como clasificar tumores benignos o malignos. Al igual que otros muchos procesos, el data mining tiene su propio estándar, que establece los seis pasos a seguir para aplicarlo.

-Entender el área en que queremos usar el data mining para definir con claridad el problema.

-Recolectar y entender los datos.

-Preparación de los datos, hacer tablas con los campos requeridos, eliminar datos innecesarios.

-Selección de la técnica de modelado, construcción del modelo y puesta a prueba del modelo, data mining.-Evaluación de los resultados, revisión del proceso. Despliegue. -Implementación de un proceso de data mining repetible.

El uso de minería de datos en Medicina e investigación es muy diferente a la parte comercial, pues no busca, en principio, el beneficio privado sino el bien común. En este sentido las técnicas de data mining han resultado ser de gran utilidad en casos como el diagnóstico de enfermedades.

Pero en el comercio, ¿cómo conocer más a los clientes?, ¿cómo conocer el mercado y a la competencia?

Siempre nos hemos basado en investigación de mercados, pero hay otras fuentes muy importantes, como son las bases de datos y la minería de datos, esa extracción del conocimiento que podemos hacer de todas esas fuentes de información.

Es importante definir el objetivo, tener claro qué queremos averiguar sobre nuestros clientes, su perfil, su ubicación, la segmentación ideal para entender las distintas necesidades de los clientes, entre otras cosas. Pero ¿cómo hacerlo?

Se captan bases de datos más fácil, a través de concursos por internet, formularios con un llamado a la acción, telemercadeo o de forma espontánea en el día a día, por ejemplo, aprovechar cada uno de los contactos que tenga el cliente potencial con la empresa, con la fuerza de ventas.

Cada vez que un cliente entra a la página de internet a hacer preguntas, cuando llaman, escriben, en fin, en todo momento.

La oportunidad de incrementar las ventas en un negocio, convirtiendo datos en conocimiento sí es posible, y mejor aún cuando es de la mano de una Agencia de Marketing Digital que se especialice en técnicas de data mining y big data.

Los datos siempre te hablarán cuando estés dispuesto a escucharlos.

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