definición y perspectivas para el análisis de datos

Con el desarrollo de las computadoras, Internet y la tecnología digital en general, los datos digitales están ahora en todas partes. El procesamiento de datos es una tarea de gran importancia, ya que asegura el desarrollo de los servicios digitales y de las empresas / organizaciones. Con este fin, se han desarrollado varias herramientas para procesar la información de manera eficiente. La minería de datos es el proceso de analizar y extraer datos significativos de una gran cantidad de datos. ¿Cuáles son sus campos de aplicación y cuáles son sus límites? Hablamos de ello a continuación.

Índice

    Todo sobre minería de datos

    Minería de datos, que a veces se traduce al francés como extracción de conocimiento a partir de datos es el acto de extraer información importante de un gran volumen de datos (sin procesar) de manera automática o semiautomática. También llamado exploración / prospección de datos, este instrumento de análisis y prospección es de hecho un compendio de herramientas analíticas. La minería de datos utiliza inteligencia artificial (IA), estadísticas y diversos algoritmos para proporcionar la información necesaria para el desarrollo de una empresa u organización o para una tarea específica. Para ello, utiliza procesos automáticos o semiautomáticos para lograr los resultados deseados. La minería de datos es muy beneficiosa para empresas u organizaciones. Les permite desarrollar estrategias de desarrollo efectivas ofreciéndoles una visión global de sus fortalezas (oportunidades) y debilidades. Así, los usuarios de este instrumento de análisis / prospección son capaces de conocer los comportamientos y necesidades de sus clientes o de un determinado grupo objetivo. Esto tiene la ventaja de anticiparse y tomar buenas decisiones.

    Método de uso de la minería de datos

    La minería de datos cumple con ciertos requisitos de uso o empleo. Así, para beneficiarse de ella, se requiere una metodología de uso declinada en cinco etapas:

    • Definición del problema: implica definir claramente el motivo del análisis, sus objetivos y los resultados esperados.
    • Recopilación de datos: este es un paso crucial que debe realizarse con cuidado. Como el análisis se realiza sobre los datos recogidos, estos últimos deben ser utilizables, es decir de calidad.
    • Construcción de un modelo de análisis: implica encontrar un modelo de análisis probando varios criterios.
    • Estudie los resultados.
    • Formalización y difusión de resultados.

    Estos pasos constituyen una guía de usuario para la realización de los análisis realizados con datamining.

    Ventajas de la minería de datos

    La minería de datos tiene sus ventajas cuando se utiliza correctamente. Si usted es un gerente de empresa / organización, necesita conocer sus datos y su empresa / organización lo mejor posible para beneficiarse de la minería de datos. Le permite descubrir información significativa oculta en sus datos que no sería discernible con un simple análisis. También mejora la gestión de las relaciones con los clientes, incluida la identificación de sus necesidades. Se utiliza para optimizar el rendimiento de los sitios web (comercio electrónico), anticipar el mantenimiento, identificar fraudes, tomar decisiones útiles y eficientes.

    Campos de aplicación del datamining

    La minería de datos es muy útil porque se utiliza en varias industrias en la actualidad. Esta herramienta ha impulsado significativamente el desempeño de varias empresas en todo el mundo. La minería de datos se utiliza en los siguientes sectores comerciales:

    • Los bancos ;
    • Empresas de comunicación;
    • Estructuras financieras;
    • Las compañías de seguros;
    • Negocios ;
    • Sitios de marketing;
    • Empresas GSM (telefonía);
    • Centros de llamadas;
    • La salud ;
    • Educación (por ejemplo: pedagogía de datos);
    • La investigación científica;
    • Servicios de seguridad pública (policía, militares);
    • Gobiernos;
    • Internet (redes sociales, buscadores).

    Como puede ver, los usuarios de la minería de datos son diversos. La información es el tendón de la guerra, porque quien tiene la información correcta en el momento adecuado tiene el poder. El minigráfico de datos permite tener este poder.

    Problemas de minería de datos

    A pesar de todas las ventajas de la minería de datos, tiene algunas limitaciones. La minería de datos es adecuada para procesar grandes volúmenes de información. Lo que hace que requiera mucho tiempo de trabajo. También presenta algunos problemas éticos debido a su carácter automático. El mal manejo de datos personales con minería de datos puede infringir la privacidad.

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