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Minería de datos: qué es y 5 consejos para aprovecharla en las grandes empresas Imprimir E-mail
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Escrito por Gabriel Amorocho   
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Usando herramientas especializadas, los analistas de una organización pueden encontrar respuestas a complejas preguntas de negocios y de esta manera resolver retos y desafíos empresariales asociados al aumento de ingresos, la reducción en costos, u otros aspectos clave del negocio.

La minería de datos (también llamada a veces “descubrimiento de datos”) es el proceso de recolectar y analizar grandes cantidades de datos (típicamente históricos) desde diferentes perspectivas para identificar patrones, correlaciones o tendencias ocultas entre muchas variables para posteriormente inferir las razones subyacentes para estos comportamientos y proyectarlos al futuro.

Usando herramientas especializadas, los analistas de una organización pueden encontrar respuestas a complejas preguntas de negocios y de esta manera resolver retos y desafíos empresariales asociados al aumento de ingresos, la reducción en costos, u otros aspectos clave del negocio.

Existen múltiples herramientas de software y sistemas analíticos para ejecutar procesos de minería de datos, sin embargo, para sacarle el mayor provecho a estas técnicas, se deben considerar por lo menos estos cinco aspectos en las organizaciones que quieren aprovechar la minería de datos:

  • Contestar una pregunta. La minería de datos no es una búsqueda sin sentido, es un método para responder a una pregunta específica para satisfacer una necesidad particular. Conseguir nuevos clientes no es lo mismo que mantener a los clientes que ya tenemos. Cada decisión que se toma acerca de los datos que se seleccionan y exploran, debe nacer de una pregunta de negocio.
  • Contar con información histórica. La minería de datos trata de utilizar el pasado para predecir el futuro. ¿Qué tan lejos en el pasado? Tanto como para tener un proceso para analizar que haya comenzado y finalizado completamente. Es necesario contar con un registro histórico para el que se quiere conocer el resultado del proceso. Lo que se busca pronosticar típicamente es una variable objetivo o dependiente; la piedra angular del conjunto de datos que se quiere analizar y la clave de prácticamente todos los proyectos de minería de datos.
  • Disponer de tiempo para el estudio de minería de datos. Los proyectos de minería de datos toman tiempo; semanas e incluso meses. La definición del problema lleva un tiempo porque se debe considerar la retroalimentación de un equipo multidisciplinario que incluye analistas técnicos y de negocio, la preparación de los datos y la ejecución de los estudios en el software especializado. Cuando se obtiene algún resultado interesante, se debe convocar de nuevo al equipo para presentar los análisis correspondientes. Y esto no es el final, falta implementar el resultado y hacerlo parte de la gestión y los procesos de la organización para más tarde volver y arrancar el ciclo de observación.
  • Permitir el elemento sorpresa:Un error común en la minería de datos es ser demasiado laxo con las variables predictivas, dejando de lado o eliminando otras variables de análisis porque “todo el mundo sabe” que no son un factor clave de decisión. La “reducción de variables” en minería de datos no es una práctica ortodoxa. Incluso si fuera cierto, la eliminación es innecesaria porque los algoritmos de minería de datos están diseñados para considerar y descartar las variables predictivas relacionadas. Aunque la selección de características y variables de análisis es importante, los mineros de datos deben ser cautelosos a la hora de retirar variables del estudio. La recolección de todas las variables le ha costado a la organización tiempo y dinero, y el conocimiento que pueden ofrecer puede ser invaluable.
  • Volver el ejercicio práctico. La minería de datos no agrega valor a la organización si sus resultados y descubrimientos no son implementados. La idea de la minería de datos es tomar una muestra de la historia, una foto transaccional, y establecer una mejor práctica. Estos descubrimientos deben insertarse en el proceso de toma de decisiones de la organización para que se genere valor y se contribuya a los objetivos corporativos.

Si su organización está dispuesta a emprender el excitante camino del análisis del negocio y la gestión basada en información, tome en consideración estos consejos a la hora de implantar procesos de minería de datos. Con seguridad esta será la manera más apropiada para cumplir con los objetivos estratégicos de su empresa y aprovechar mejor una de las técnicas más sofisticadas disponibles hoy día para hacer gestión basada en el conocimiento.




Autor: Gabriel Amorocho
Sitio Web: www.reportedigital.com
Tomado con Autorización de su autor
Minería de datos: qué es y 5 consejos para aprovecharla en las grandes empresas
 

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