Data mining: definición, técnicas, ventajas y riesgos

La minería de datos es esencial para analizar grandes conjuntos de datos y definir patrones de comportamiento en determinadas situaciones. La clave para atajar necesidades, es la antelación, ya que el análisis permite planificar las medidas que sean más oportunas para mejorar cuestiones diversas. En otras palabras, en el mundo empresarial, las predicciones deben estar basadas en el profundo conocimiento de los datos.

Pero ¿quién se encarga de analizar todos los datos en los procesos de data mining? Los ordenadores se pueden programar para identificar patrones significativos y extraer la información relevante. Por ejemplo, una PYME puede emplear los métodos de la minería de datos para entender mejor cuáles son las partes de su sitio web a la que prestan más atención los usuarios.

Veamos en el siguiente apartado cómo funciona la minería de datos y para qué sirve.

Los procesos de data mining pueden estar diseñados con tecnología machine learning (aprendizaje automático), que sirve para automatizar este tipo de análisis. En este aspecto, no se puede dejar en un segundo plano a la inteligencia artificial porque simplifican el proceso de recopilación de datos y realizar la diferenciación por categorías necesaria.

Después de la recopilación de datos e identificar la tendencia seguida, podrás hacer uso de la información. El motivo por el que se deberían utilizar estos datos depende de cada caso, pero el funcionamiento del sistema de procesamiento data mining se puede resumir de la siguiente manera:

• Una organización recopila datos no estructurados y los almacena en servidores físicos o en la nube. Puede recopilar los datos solicitándolos directamente en forma de cuestionario o indirectamente, como rastreando la actividad del usuario.
• Los analistas o la dirección determinarán qué patrones quieren buscar en este gran conjunto de datos.
• Luego los pasarán a profesionales de la tecnología, por ejemplo, analistas de datos, quienes se asegurarán de que los datos se procesen en consecuencia para adaptarse al uso final.
• Finalmente, los analistas de datos presentarán los datos organizados en un formato fácil de digerir, generalmente un cuadro o gráfico.

Según el modelo de data mining, se establecen una serie de fases para su correcto funcionamiento. Tomemos como ejemplo el proceso estándar de data mining usado con frecuencia en la industria (CRISP-DM) y te explicamos sus 6 fases.

• Lo primero es entender el tipo de negocio. Cada corporación se encarga de marcar las metas y objetivos a corto/medio plazo. Por otra parte, es necesario saber qué tipo de datos se están buscando para planificar las estrategias empresariales.
• La interpretación de los datos. Debe ponerse atención solo en los datos relevantes y provenir de diferentes fuentes. Pueden ser extraídos de registros de ventas, información de consumidores, encuestas o detalles geográficos.
• La preparación de los datos. Los científicos de datos extraen los datos relevantes de diversas fuentes y los procesan previamente. Luego los transforman para darles consistencia y lo incluyen en una base de datos.
• Modelando los datos. En este paso, los científicos de datos eligen las técnicas adecuadas (descritas en la sección siguiente) para responder las preguntas planteadas en el paso inicial.
• La evaluación de los modelos. Aquí es donde la aportación humana es absolutamente necesaria: la persona a cargo del proyecto debe decidir si las preguntas se han respondido exitosamente o si se necesitan datos diferentes o se deben construir modelos diferentes.
• El despliegue. Si los resultados de la minería se consideran exitosos, los analistas los presentan al usuario final, quien los utiliza. Los resultados de la minería de datos se presentan en formas fácilmente comprensibles, como un informe o una presentación visual, para que puedan utilizarse para tomar mejores decisiones comerciales y diseñar estrategias.

Es posible extraer los datos de diferentes maneras, así como diversos motivos por los que una empresa estaría interesada en analizar esa información. Hemos resumido cuáles son las 6 técnicas de minería de datos más frecuentes:

El organizador de los datos determina las clases predefinidas y clasifica los datos sin procesar en clases según sus características. Un ejemplo sencillo es tener una clasificación para las personas alérgicas al marisco y otra para las que no lo son. Este ejemplo muestra dos clasificaciones predeterminadas utilizadas para organizar un conjunto de datos.

La técnica de minería de datos llamada agrupación, es similar y fácil de confundir con la clasificación. La agrupación es donde los grupos se definen en función de sus similitudes y luego se clasifican de acuerdo con esas similitudes. Mientras que la técnica de clasificación ya habrá determinado cómo se designarán los datos, la agrupación creará clases basadas en lo que los datos tienen colectivamente en común.

Los minoristas y quienes buscan vender un producto a sus usuarios suelen utilizar la técnica de asociación. Identifica datos basados en la relación entre la compra de un artículo y qué otros artículos se compraron simultáneamente. Es una técnica útil para determinar los hábitos de gasto de una base de usuarios.

El análisis de regresión consiste en determinar qué factores dentro de un conjunto de datos son los más importantes, cuáles pueden ignorarse y cómo interactúan entre sí. Esta técnica puede, por ejemplo, ayudar a predecir cuántas herramientas o máquinas de extracción de agua comprarán los clientes (o la administración) después de que se pronostique una DANA (Depresión Aislada en Niveles Altos) como la que afectó a la Comunidad de Madrid y Toledo en 2023.

En este caso, la regresión ayuda a determinar la relación entre la enorme cantidad de litros de lluvia por metro cuadrado, los cambios en la temperatura y las unidades y tipos de herramientas necesarias para extraer el agua.

Las empresas utilizan patrones secuenciales para encontrar patrones o rasgos de comportamiento en los datos durante un período de tiempo específico. En otras palabras, clasifican los datos por la “secuencia” de eventos que ocurrieron en la ventana de tiempo de recolección. Al utilizar el método del patrón secuencial, una tienda puede descubrir qué productos se compran frecuentemente juntos durante determinadas épocas del año.

Las organizaciones suelen utilizar la técnica predictiva, que también emplea modelos de regresión, para justificar nuevas acciones comerciales. La minería de datos predictiva analiza datos anteriores y encuentra patrones que pueden usarse para predecir el futuro de un mercado.

Para que la minería de datos funcione correctamente, es necesario recopilar una gran cantidad de información sobre un individuo, una institución y otro tipo de agrupaciones. Esto incluye tendencias, gustos y comportamientos, pero también aspectos más personales. Llegar a este nivel de precisión ayuda a diseñar campañas publicitarias y otras estrategias comerciales más efectivas, aunque, al mismo tiempo, se abre el debate sobre la privacidad de los datos de los usuarios y el uso que terceras partes hacen de ellos.

Por ejemplo, en el sector sanitario, es una cuestión polémica. ¿Sería adecuado que las empresas aseguradoras tuvieran acceso a una parte de los datos de los historiales médicos? En una reciente encuesta de NordVPN, la mayoría de los españoles afirmaron que temían que sus datos bancarios fueran públicos en internet, solo una minoría le dio importancia a la información médica. Sin embargo, hasta hace poco, la legislación de España podía permitir (en algunos casos) que una persona que se había recuperado de un cáncer no era apta para solicitar una hipoteca.

Además, dentro de la polémica de la recolección excesiva de datos personales, cabe preguntarse cuál es el fin último de esta decisión. El uso no autorizado de información confidencial es un peligro constante en internet, un problema que debe atajarse para impedir que se produzcan robos de identidad o la venta ilegal de los datos.

Las características del data mining son imprescindibles en el mundo de la globalización y en el que hay numerosas empresas intentando posicionarse en el mismo sector. Sin duda, esta tecnología ayuda a optimizar los recursos y diseñar estrategias más efectivas. No obstante, en ciertas ocasiones se hace un uso ilícito de estas bases de datos.

• La extracción excesiva de datos de Facebook y Analytica (2015). Durante años, la consultora británica Analytica recopiló datos de los usuarios de esta red social. El objetivo de su análisis fue incluir en los resultados electorales del país.
• La recolección de datos en los perfiles de eBay. Los usuarios de esta plataforma dejan un rastro de sus gustos, hábitos de compra y otros datos. Por esa razón, es conveniente asegurarse de que la minería de datos no sobrepasa los límites de la privacidad de los usuarios.

Que la extracción de datos sea “mala” depende de qué tan sensibles sean los datos recopilados, quién puede acceder a ellos y con qué fines se utilizan. Sin embargo, incluso si una empresa o un individuo es cauteloso y consciente acerca del uso y recopilación de dicha información, nadie está a salvo de las fugas de seguridad.

Si se filtra la gran cantidad de datos que recopilan las empresas, las consecuencias pueden ser devastadoras tanto para las personas como para las empresas. Por ejemplo, podrían quedar a la vista de todos los correos electrónicos de los clientes o los fragmentos de conversaciones privadas en WhatsApp, inclusive contenido confidencial muy sensible.

Dark Web Monitor es una función de NordVPN que sirve para recibir alertas instantáneas cada vez que tus credenciales se publiquen online sin tu autorización, pero también te avisa cuando tus cuentas parecen estar comprometidas. La prevención es el primer paso para aumentar tus niveles de ciberseguridad y ponérselo más difícil a los ciberdelincuentes que quieren tus datos.

La importancia de la minería de datos es reconocida desde hace siglos. Hagamos un breve repaso de la historia del data mining:

• A finales del siglo XVIII, con el descubrimiento del teorema de Bayes (1763) y el desarrollo del análisis de regresión (1805), se planteó la posibilidad de crear un sistema capaz de analizar datos en su conjunto.
• Sin embargo, la base de la minería de datos actual la sentaron múltiples descubrimientos en el siglo XX: la máquina universal de Turing (1936), el desarrollo de las bases de datos (década de 1970), el descubrimiento de las redes neuronales (1943) y los algoritmos genéticos (1975), así como el descubrimiento de conocimiento en bases de datos (1989).
• Con la expansión y el desarrollo de las tecnologías informáticas y el almacenamiento de datos en las décadas de 1990 y 2000, la minería de datos se volvió accesible, ampliamente utilizada y útil para empresas y agencias estatales.

La evolución de la minería de datos ha sido rápida y sin duda seguirá siendo una herramienta esencial en los departamentos de muchas empresas.

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático, y sus tipos como el deep learning, se incluyen en la categoría de ciencia de datos. Todas ellas son herramientas de análisis que los científicos de datos utilizan para detectar patrones en big data.

La minería de datos es el proceso de extraer “reglas” previamente desconocidas (patrones, relaciones y anomalías) de conjuntos de datos existentes (como un almacén de datos) mediante el uso de algoritmos de minería de datos. Esto le permite descubrir nuevos conocimientos que no conocía o que ni siquiera buscaba. Es un proceso manual que requiere intervención y toma de decisiones humanas, para que en el futuro, tu ciudad sea una smart city, por ejemplo.

El aprendizaje automático es la aplicación de la inteligencia artificial (IA). Es el proceso de enseñarle a un ordenador a comprender los parámetros dados y aprender como un humano. Una vez programada y realizada el aprendizaje inicial sobre un conjunto de datos de “entrenamiento”, la máquina continúa aprendiendo por sí misma, con mínima o ninguna interferencia humana. El aprendizaje automático es especialmente útil para predecir resultados.

Las empresas que reconocen la importancia de la minería de datos y las ventajas que les proporciona para aumentar los ingresos, suelen emplearla para lo siguiente:

Análisis del “carrito” o hábitos de compra

Los minoristas utilizan la minería de datos para analizar lo que compran sus clientes: sus “carritos” o cestas. Al aplicar la técnica de asociación, obtienen una imagen más clara de los hábitos de compra de sus clientes y pueden recomendarles compras relevantes.

Análisis del nivel de lealtad del cliente

Los programas de fidelización son una mina de oro para multitud de PYME, y mucho menos una excelente manera de recopilar datos sobre sus clientes, como su frecuencia de compras, el contenido típico de la cesta y cuánto gastan de una sola vez. Al utilizar estos datos con fines de minería, las empresas pueden desarrollar y mejorar las relaciones con los clientes y ofrecer descuentos relevantes.

Comercialización de bases de datos

Las empresas construyen bases de datos de datos de consumidores para orientar mejor sus estrategias de marketing y ofrecer a sus clientes comunicaciones personalizadas. El marketing de bases de datos permite a las empresas recopilar más datos para explorar el comportamiento del consumidor y atraer a más clientes.

Planificación del inventario

La minería de datos ayuda a las empresas a realizar un seguimiento de la información más reciente sobre el inventario de productos, los requisitos de producción, el transporte, el almacenamiento y el stock de sus productos. También puede ayudar a optimizar su cadena de suministro y evitar posibles problemas.

En otras palabras, el sector logístico del futuro está obligado a entenderse con el data mining. Amazon, el gran gigante de la logística, ofrece contenido relacionado con la minería de datos en su página web oficial. Por otro lado, sin duda, emplean esta tecnología para perfeccionar el servicio que ofrecen.

Pronóstico de ventas

Las empresas pronostican sus ventas y establecen objetivos aplicando modelos predictivos a sus datos históricos, como registros de ventas, informes financieros, documentación de productos, hábitos de consumo y tendencias. La mayoría de las empresas consideran que los datos predictivos son una de sus herramientas analíticas más importantes.

Las empresas que operan en ventas, marketing, fabricación y otros sectores pueden utilizar la minería de datos siempre que tengan una gran cantidad de datos para analizar y un conjunto de objetivos que quieran alcanzar con la ayuda de los resultados de la minería de datos.

Ventas

El data mining permite registrar y analizar datos de ventas para ajustar estratégicamente la producción. Pongamos por caso que eres el propietario de una panadería. Cada vez que un cliente compra cualquiera de sus productos horneados, puedes registrar el momento de la compra, qué productos se compraron juntos y cuáles son los más populares para adaptar su oferta en consecuencia.

En consecuencia, puedes plantearte la idea de ofrecer más productos hechos con una determinada harina. Pero también te da información sobre, por ejemplo, las horas del día en las que deberías hornear más productos. Y para aumentar las ventas, si sabes que de 12:30 a 14:30 es cuando más clientes acuden a la panadería a por la barra de pan para la comida, tal vez puedas incluir una oferta con café o un panecillo para los niños (que justo coincide con la salida del colegio).

Marketing

Siguiendo con el ejemplo de una panadería, puedes analizar tus datos de marketing para comprender dónde encuentran tus clientes tus anuncios u ofertas, dónde colocarlos, a qué grupos de clientes dirigirse y qué estrategias de marketing tienen más probabilidades de tener éxito. Luego podrá alinear sus campañas de marketing, ofertas y programas de fidelización con los resultados del análisis de datos.

Los hábitos de compra de los españoles o mexicanos de edad media, no se parecen a los de la generación Z o los más senior. Por eso es fundamental identificar cuál es tu cartelera de clientes y, en base a esos datos, diseñar campañas de marketing online, sin olvidar los métodos más tradicionales como la entrega de folletos en lugares clave (recuerda que la brecha generacional sigue estando vigente).

Fabricación

Si eres propietario de una empresa de fabricación de muebles, la minería de datos puede ayudarte a analizar tus necesidades y costos de materias primas, la eficiencia de uso, el tiempo y los costos del proceso de fabricación y las obstrucciones del proceso. La minería de datos puede ayudarte a mantener un flujo de bienes constante y eficiente.

En todos los negocios, hay muchas variables que deben tenerse en cuenta y que explican por qué en un mes concreto se ha vendido más un producto. Por lo tanto, resulta imprescindible aplicar técnicas de data mining para estimar cuándo y cómo se deben fabricar más escritorios para empresas o diseños para niños. Tal vez coincida con el final del verano, por la vuelta a las clases y el regreso de las vacaciones, tiempo en el que las oficinas pueden ser renovadas, pero para llegar a esta conclusión debe intervenir el exhaustivo análisis de la minería de datos.

Recursos humanos

Los equipos de recursos humanos manejan grandes cantidades de datos, incluidos los detalles bancarios para ingresar los salarios, los ascensos, la retención, otros beneficios y el nivel de satisfacción de los empleados. Esta enorme base de datos puede utilizarse para comprender mejor lo que necesitan los empleados, por qué se van y qué atrae a posibles nuevos empleados.

En un mundo laboral que está en pleno cambio, gracias a la popularidad del trabajo en remoto o los incentivos de algunos países para atraer expats, la minería de datos se está incorporando como una herramienta más en los departamentos de RR. HH. de las empresas punteras. Con esta tecnología, pueden distribuir mejor los horarios de trabajo y enfrentar las negativas consecuencias del burnout.

Servicios al cliente

Las empresas recopilan y analizan datos sobre la satisfacción del cliente con respecto a la calidad de sus bienes y servicios, tiempos de envío y comunicación con los representantes de servicio al cliente (tiempos de espera de llamadas, tiempos de respuesta de correos electrónicos, calidad de las conversaciones) para determinar puntos débiles y fortalezas y, en última instancia, ofrecer mejores servicios para sus clientes.

Detección de fraude

El análisis de grandes conjuntos de datos puede ayudar a las empresas a identificar correlaciones que no deberían existir y que deberían investigarse. La preocupación por las estafas está aumentando y su detección estará íntimamente relacionada con el buen uso del data mining- Por ejemplo, una empresa podría analizar su flujo de caja para detectar transacciones fraudulentas y otros signos de fondos mal administrados.

Los intentos de fraude aumentan durante las vacaciones, especialmente en internet. Por este motivo, es necesario reforzar las medidas de seguridad en línea durante las navidades, las campañas de rebajas, pero incluso cuando se planean eventos importantes, como los intentos de phishing en las elecciones de España.

Las empresas se benefician de la minería de datos al discernir patrones, tendencias, correlaciones y anomalías en los conjuntos de datos. Luego utilizan esta información para tomar mejores decisiones y mejorar su estrategia. Los beneficios específicos incluyen:

• Mejora del marketing y las ventas. La minería de datos ayuda a las empresas a comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que facilita la creación de esfuerzos de marketing y publicidad dirigidos. Pueden utilizar los resultados para aumentar las tasas de conversión y vender productos adicionales a sus clientes.
• Mejor servicio al cliente. Los resultados de la minería de datos pueden ayudar a las empresas a identificar problemas de servicio al cliente y trabajar para resolverlos, lo que facilita un mejor servicio al cliente.
• Mejora de la gestión de la cadena de suministro. Las empresas pueden prever mejor las tendencias del mercado y la demanda de productos para mejorar su gestión de inventario. Los equipos de la cadena de suministro pueden utilizar los resultados de la minería para optimizar las operaciones logísticas, incluidos el almacenamiento, la distribución y el envío.
• Gestión oportuna de riesgos. Los equipos de gestión de riesgos pueden evaluar y predecir mejor los riesgos legales, financieros y de seguridad y elaborar planes para abordar estos problemas.
• Costos empresariales más bajos. La minería de datos ayuda a que la fabricación, las ventas, la logística y las operaciones comerciales en general sean más eficientes, lo que a su vez ahorra costos y reduce el tiempo de inactividad y los gastos. Al mismo modo, las empresas pueden predecir la cantidad de materias primas que necesitan o las horas de mayores ventas, evitando el desperdicio de productos perecederos.

Una vez explicado qué es data mining, por qué es importante y cuáles son los riesgos que conlleva, te invitamos a reflexionar sobre las medidas de protección de datos que tienes a tu alcance. Este es un análisis que deben llevar a cabo tanto los particulares como los dirigentes de las empresas. Todos los datos son relevantes, incluso aquellos que parecen insignificantes.