¿Qué es la minería de datos?

Exiten 3 claves de la minería de datos para su comprensión general en tecnología.

  1. El proceso de minería de datos implica cinco etapas: comprensión de sus objetivos, comprensión de sus fuentes de datos, preparación de los datos, análisis de los datos y revisión de los resultados.
  2. La técnica adecuada para usted depende de sus objetivos específicos de BI.
    Una plataforma ETL fuerte es esencial para una minería de datos efectiva.
  3. Las técnicas de minería de datos abarcan una amplia gama de temas, desde la gestión de bases de datos hasta el aprendizaje automático y todo lo demás. En este artículo, discutiremos las técnicas de minería de datos más importantes y cómo emplearlas para maximizar sus inversiones en datos.

Técnicas de minería de datos en acción

Las empresas tienen acceso a más datos que nunca. Y todos estos datos pueden desenterrar patrones que son útiles para la inteligencia de negocios. El proceso de descubrir estos patrones en los datos se llama minería de datos. Las técnicas de minería de datos, cuando se aplican correctamente, pueden impulsar el éxito de los negocios. Antes de llegar a las técnicas, sin embargo, entendamos primero el proceso de minería de datos.

El proceso de minería de datos implica cinco etapas:

1. Comprender los objetivos de su proyecto de minería de datos
La primera etapa de la minería de datos define cómo el proceso apoyará sus objetivos comerciales. Por ejemplo, ¿qué áreas de negocio desea mejorar a través de la minería de datos? ¿Quiere hacer que sus sistemas de recomendación de productos mejoren de la manera en que lo hizo Netflix? ¿Quiere entender mejor a sus clientes a través de las personas y la segmentación?

Después de codificar sus objetivos de minería de datos, usted puede desarrollar un cronograma de proyecto, acciones clave y asignar funciones para completar el proyecto.

2. Entendiendo de dónde vienen sus datos
A continuación, debe evaluar sus fuentes de datos. Las herramientas de visualización de datos como Google Data Studio o Chartio te permiten explorar las propiedades de tus datos para decidir qué información será útil para alcanzar tus objetivos. La comprensión de tus datos también te ayuda a determinar qué estrategias de minería de datos producirán las percepciones que deseas.

3. Preparación de los datos con ETL
Antes de que los datos puedan ser analizados, es necesario limpiarlos y organizarlos. La preparación de los datos se realiza a través de un proceso llamado ETL (extracción, transformación, carga). Puede utilizar una solución ETL automatizada como Xplenty para extraer sus datos de diferentes aplicaciones empresariales, plataformas SaaS y otras fuentes, y luego transformar la información y optimizarla para su análisis a alta velocidad. En última instancia, el proceso ETL limpia los datos, aborda la información que falta y se asegura de que sus aplicaciones de extracción de datos puedan analizar la información en su conjunto.

4. Analizar, extraer y modelar los datos
Los datos preparados se introducen en herramientas de inteligencia empresarial (BI) como Tableau Server, Looker, InsightSquared, Amazon QuickSight o Microsoft Power BI. Estas herramientas utilizan diferentes algoritmos de aprendizaje automático para la minería de datos para desenterrar patrones y pronosticar tendencias futuras.

5. Revisar y compartir los hallazgos en toda la organización
La última etapa del proceso de extracción de datos consiste en examinar los resultados y responder a preguntas clave, como por ejemplo

  • Si los resultados son exactos
  • Si apoyan tus objetivos
  • Cómo actuar sobre ellos
  • Cómo compartir los hallazgos con su equipo
  • La mayoría de las plataformas de BI de nivel empresarial permiten distribuir los hallazgos clave de la minería de datos en toda la organización de manera eficiente.

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