El Data Mining y el Big Data se han convertido en focos de interés para las empresas de hoy. El análisis de grandes cantidades de datos en plena era digital es una necesidad ineludible para adquirir conocimientos valiosos del entorno comercial.
Con la llegada del COVID-19, la generación de datos se ha incrementado significativamente. Esto demanda técnicas y herramientas que faciliten su clasificación y análisis.
En este contexto, los términos Data Mining y Big Data resuenan con fuerza. Por lo tanto, hoy queremos definirlos y diferenciarlos para que puedas aplicarlos correctamente y sacar el máximo beneficio de ellos.
¿Qué es el Data Mining o minado de datos?
Consiste en diversas técnicas sustentadas en herramientas tecnológicas que facilitan la exploración de extensas bases de datos. Esto, de forma semiautomática o automática, con la finalidad de detectar patrones o tendencias en ellos.
El Data Mining no es algo reciente. Sus inicios se remontan a la década de los sesenta, pero fue en los años ochenta que inició su auge y consolidación. Su objetivo es adquirir conocimientos que permitan mejorar aspectos empresariales como:
- Mejora de productos.
- Incremento de ventas.
- Fidelización de clientes.
- Optimización de procesos.
“Las empresas actuales pueden sacar mucho provecho del Data Mining para mejorar sus procesos y competitividad.”
Por lo tanto, el Data Mining permite hallar información relevante para las empresas, la cual es empleada en la creación de soluciones. Estas contribuirán al logro de sus objetivos estratégicos.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data se refiere a una enorme cantidad de datos de diversos tipos y múltiples fuentes. Está estrechamente relacionada con la evolución tecnológica, ya que gracias al surgimiento y uso de nuevas tecnologías, cada vez se generan más datos.
Sus principales características son:
- Gran volumen.
- Alta velocidad de crecimiento.
- Obtención en tiempo real.
- Gran validez.
“El Big Data se alimenta de numerosas y diversas fuentes. Además, crece a gran velocidad, gracias al auge de la era digital.”
El Big Data ofrece la oportunidad de convertir datos en información de provecho para las empresas. Al estructurar y analizar los datos obtenido del Big Data es posible lograr:
- Anticipar los niveles de demanda en el diseño y desarrollo de productos.
- Analizar la conducta de los usuarios para incrementar la personalización y mejorar la relación con el cliente.
- Impulsar la innovación industrial y la reducción de costos de fabricación.
- Detectar patrones fraudulentos con la finalidad de evitar estos eventos.
Data Mining vs Big Data
El Big Data es una gran cantidad de datos, con o sin estructura, de muchas fuentes. En cambio, el Data Mining es el uso de softwares especializados para analizar dichos datos y extraer información que se convertirá en nuevos conocimientos.
La esencia del Data Mining consiste en realizar análisis profundos para la identificación de patrones. Igualmente, relacionar los distintos datos con la finalidad de realizar predicciones mediante el uso de Inteligencia Artificial.
“El Big Data y el Data Mining son conceptos complementarios que involucran el manejo de datos. Saber sus diferencias es fundamental para poder obtener sus más grandes beneficios.”
El Data Mining puede aplicarse al Big Data o a cantidades mucho más pequeñas de datos. Sin embargo, el Big Data sí requiere del Data Mining para poder encontrar valor en todo el mar de datos disponibles en el entorno digital.
Sin darle un sentido a toda esa masa de datos, no podrá tener ningún tipo de utilidad para ninguna empresa.
Ventajas y desventajas del Data Mining
Para las empresas puede ser muy ventajoso el uso del Data Mining para el análisis de datos mediante el uso de algoritmos diferentes. A continuación, mencionaremos algunas de las ventajas más resaltantes:
- Gracias al uso de algoritmos diversos, permite la detección de patrones inesperados cuyo análisis puede ofrecer información de gran valor.
- Es muy versátil, ya que tiene la capacidad de analizar bases de datos de distintas dimensiones, desde muy pequeñas hasta muy grandes.
- La interpretación de datos no es particularmente complicada. Además, no requiere de conocimiento alguno en el área informática.
- Los conocimientos obtenidos con su aplicación pueden mejorar la ubicación, atracción, captación y fidelización de clientes.
- Los servicios de atención al cliente pueden ser mejorados sustancialmente con la información que se obtenga en el proceso de análisis.
- Incrementa la posibilidad de satisfacer a plenitud los deseos y necesidades de los clientes. Igualmente, incrementa el grado de personalización de los productos y servicios, para ofrecer una experiencia de compra más exclusiva.
- Las predicciones que se puedan entablar mediante el Data Mining son verificables aplicando modelos estadísticos. Esto permite darles validez.
- Permite la detección de nuevas oportunidades de negocio, así como el ahorro de costes de diversos tipos.
- Gracias a la posibilidad de hacer predicciones, también es posible evitar riesgos o amenazas. Esto evita poner en peligro la estabilidad y permanencia de las organizaciones.
Entre las desventajas se pueden señalar las siguientes:
- En ocasiones, el análisis e interpretación de los datos puede ser complejo, de acuerdo con el tipo de información que se esté buscando.
- Con frecuencia, la inversión inicial en equipos y personal indicados para el Data Mining puede representar un monto muy elevado.
Conclusión
Hoy en día la cantidad de datos que se generan por los medios digitales es enorme y cada día crece a un ritmo vertiginoso; por eso, se requiere de técnicas como el Data Mining para poder analizarla, interpretarla y utilizarla.
El ritmo de crecimiento de los datos es mucho mayor a la capacidad humana de procesarlos. Por tal motivo, este tipo de tecnologías se hacen cada vez más indispensables en el mundo empresarial.
En ROCHI consideramos sumamente relevante la capacidad de predicción que se deriva del Data Mining. Esto es lo que permite a las marcas potenciar la innovación en la creación de soluciones acertadas para el consumidor actual.
Finalmente, son muchas las oportunidades comerciales asociadas a este tipo de tecnologías. Es tu decisión descubrirlas y aprovecharlas.
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