Minería de Datos

Antes de hablar de minería de datos, es conveniente definir cada uno de los términos de manera independiente; se entiende por minería a la extracción de los minerales y otros materiales de la corteza terrestre de los cuales se puede obtener un beneficio económico.

Por otro lado, según Davenport y Prusak (1999)  define datos como la mínima unidad de información. Ahora bien al hablar de minería de datos se podrá decir que es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes  bases de datos de manera automática y semiautomática con el fin de obtener patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

De igual manera el datamining, también conocido como minería de datos; surge de la necesidad de entender y comprender grandes cantidades de datos, a través del uso de práctica de estadísticas y algoritmos de búsquedas guardando cierta relación con la inteligencia artificial y las redes neuronales.

Tomando en consideración lo antes expuesto en los párrafos anteriores, el datamining está  integrado por cuatro etapas fundamentales para su aplicación o desarrollo; estas fases se mencionaran a continuación: Determinación de los objetivos, preprocesamiento de los datos, determinación del modelo y análisis de los resultados.

De igual modo, cada una de las fases antes mencionada tienen su aplicabilidad en cada parte o fragmento de las tomas de decisiones antes de establecer el modelo a seguir; al referirse a la determinación de los objetivos en esta se debe de identificar cada una de las metas o pasos a seguir para alcanzar lo antes planteado; luego en la fase del preprocesamineto de datos en la mismas se ejecutan y controlan  los datos para depurarlos por completo y así alcanzar la información necesaria  estableciendo el modelo a seguir y de esta forma realizar el análisis  de los resultados.

En referencia al auge que ha tomado la minería de datos en los últimos años autores como  Han y Kamber (2001), consideran que es debido a las  grandes cantidades de datos y con la necesidad de transformarlos en información útil; se dice que sin la minería de datos somos ricos en datos pero pobres en información.

En consecuencia  Molina y García (2004), establecen que la minería de datos  ha tomado una gran perspectiva orientada a su uso debido a que la mayoría de los trabajos en el datamining, están enfocados en el Data  Warehouse, referido esto a la arquitectura, algoritmos, herramientas y técnicas utilizadas para agrupar datos provenientes de múltiples bases de datos, los cuales se encuentran almacenados, permitiendo  realizar consulta y análisis de los mismos.

Por otro lado, se presenta la visión de los autores Castañeda y Rodríguez (2003), haciendo referencia al uso de la minería de datos como soporte a las toma de decisiones en cuanto a las actividades de negocio, lo cual requiere más que el uso de sofisticada técnicas como redes neuronales como árboles de decisión sobre las tablas de datos.

Finalmente, después de haber comprendido la importancia y utilización de la minería de datos (Datamining),  y observar, analizar, comprender  e interpretar el puntos de vistas de los autores mencionados en los párrafos anteriores, la minería de datos bien empleada se convierte en una herramienta estratégica que eleva los niveles de competencia en el cambiante mundo de los negocios y las tomas de decisiones efectivas a su vez irán a depender  de la manera como se identifica y análisis la información importante, lo cual permitirá el desarrollo de modelos efectivos incrementando el número de clientes en las organizaciones.

Referencias

• CASTAÑEDA, J. y RODRÍGUEZ, M. 2003. “La Minería de Datos como herramienta de Marketing: Delimitación y Medidas de Evaluación del resultado. España. Universidad de Granada, Dpto de Comercialización e investigación de mercados.
• HAN, J. y KAMBER, M. 2001. Data Mining, Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers.
• MOLINA J. y GARCÍA, J. 2004. “Técnicas de análisis de datos.
• http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx