¿Qué es la minería de datos? Una guía definitiva con ejemplos

El examen adecuado de los datos puede mejorar la toma de decisiones estratégicas y la comprensión del mercado en las empresas. La evaluación de los datos, también llamada minería de datos, es una valiosa habilidad que requiere un pensamiento crítico para ejecutarse de forma eficiente. Independientemente de los datos, este proceso analítico es adaptable para ajustarse a la mayoría de las necesidades organizativas. En este artículo, explicamos qué es la minería de datos, discutimos su importancia, proporcionamos los pasos del proceso y ofrecemos ejemplos de cómo las empresas pueden utilizarlo de manera eficaz.

¿Qué es la minería de datos?

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La minería de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para encontrar patrones o similitudes y hacer predicciones o tomar decisiones informadas. Los profesionales que realizan la minería de datos utilizan sistemas de procesamiento automatizados que pueden cribar los datos con facilidad y producir resultados rápidos. Las empresas pueden utilizar este proceso para convertir sus datos brutos y sin categorizar en conjuntos de datos perspicaces que satisfagan sus necesidades individuales. Algunas de las ideas que puede aportar la minería de datos son las siguientes:

  • Aprender más sobre los comportamientos de los clientes para aumentar las ventas
  • Tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia operativa
  • Cómo entender la reorientación de usuarios o posibles usuarios

La minería de datos también puede ayudar a revelar información de nicho, como el tiempo que los visitantes del sitio pasan en las publicaciones del blog de una empresa. La información que encuentre dependerá de su propósito y del enfoque de su negocio.

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¿Por qué es importante la extracción de datos?

La minería de datos permite examinar los datos de forma eficiente y eficaz. Por ejemplo, una empresa podría utilizar este proceso para comprender mejor el público consumidor al que pretende llegar. La minería de datos también puede ayudar a las empresas a filtrar los datos innecesarios, dejando los conjuntos de datos más relevantes para su evaluación. Esto puede ayudar a los dirigentes de la empresa a centrarse en un grupo o un reto específico, ahorrando tiempo y recursos. Las empresas también pueden obtener una ventaja competitiva en el mercado utilizando la minería de datos para explorar nuevos mercados y mantenerse al día con las tendencias de los consumidores.

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Cómo funciona el proceso de extracción de datos

Si le interesa aprender a extraer datos, revise estos pasos sobre cómo funciona el proceso:

1. Recoger y almacenar datos

El primer paso para la minería de datos es reunir los datos. Concéntrese en los datos que abordan la necesidad de negocio que desea analizar, como los datos de la campaña de marketing o las ventas de productos. Mientras se reúne esta información, es beneficioso cargar los datos en un método de almacenamiento temporal, como un lago de datos, que almacena grandes cantidades de datos en bruto, o un almacén de datos, que puede almacenar grandes cantidades de datos filtrados. Esto puede mantener sus datos seguros hasta que esté listo para almacenarlos permanentemente en el sistema de su empresa.

Una vez que haya recopilado los datos, colóquelos en el sistema de organización de datos permanente de su empresa. Por ejemplo, puede añadirlos al servidor interno o al almacenamiento seguro en la nube. La elección de la opción de almacenamiento adecuada puede depender del tamaño de los datos o de la cantidad de almacenamiento disponible.

2. Gestionar los datos

Una vez que haya almacenado sus datos, facilite el acceso a las personas responsables de su gestión. Puede tratarse de analistas de negocio o de datos, equipos de gestión de la información o especialistas en tecnologías de la información. A la hora de gestionar los datos, estos profesionales podrían pensar en las mejores formas de organizarlos, como por ejemplo, por categorías o fuentes, para proporcionar a la empresa los conocimientos más significativos.

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3. Ordenar los datos

Una vez que el equipo de gestión de datos ha determinado la mejor manera de organizar los datos, puede comunicarse con el sistema sobre cómo ordenarlos. Esta comunicación puede permitir que el sistema ordene automáticamente los datos para satisfacer las necesidades del usuario. Una vez que se haya completado, se pueden revisar los resultados y todas las perspectivas de los datos.

4. Presentar los datos

Dependiendo de la información que proporcionen los datos, se pueden presentar los resultados y las ideas sobre la información empresarial importante a nivel interno o externo. Por ejemplo, si los datos son sobre las operaciones internas o el compromiso, podría compartirlos sólo internamente. Sin embargo, si los insights revelan una alta satisfacción del cliente, puedes optar por destacar esa información o partes de ella en una campaña promocional.

Para presentar los datos, ten en cuenta las representaciones visuales para garantizar que sean fáciles de entender para todos. La forma que elijas para representar tus datos visualmente puede variar en función de las preferencias o circunstancias individuales. Por ejemplo, puedes utilizar un gráfico, una tabla o porcentajes específicos que muestren la información.

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Ejemplos de minería de datos

Aquí hay dos ejemplos de minería de datos que puede consultar para ayudarle a entender mejor el proceso y cómo funciona en escenarios del mundo real:

La minería de datos para obtener información sobre la reorientación

La Universidad del Noroeste de Vermont está interesada en saber más sobre cómo reorientar a los futuros estudiantes. En su página web, actualmente tiene un formulario de solicitud de información (RFI) para cada departamento de estudio. El principal criterio que le interesa conocer a la universidad es la edad, la ubicación y el programa seleccionado de las personas que han rellenado el formulario. Cada vez que un futuro estudiante envía un RFI, el sistema del sitio web recoge y almacena los datos.

A continuación, los analistas de datos de la universidad clasifican los datos de la solicitud de información para reunir los resultados finales. A continuación, el equipo crea tablas y gráficos interactivos para mostrar cómo cambian la ubicación y el programa seleccionado con la edad. La Universidad del Noroeste de Vermont puede ahora utilizar estos datos para reorientar los programas hacia grupos de edad específicos en las localidades identificadas.

Extracción de datos para obtener información sobre la fidelidad de los clientes

Dark Metal Roast Caffeinery's programa de recompensas por fidelidad ofrece promociones y ofertas especiales. Para unirse al programa de fidelidad, los clientes pueden inscribirse en sus dispositivos móviles y ganar puntos con cada compra. Cada vez que un cliente utiliza su aplicación de recompensas, Dark Metal Roast Caffeinery obtiene información sobre la compra, como el producto específico y la hora y el lugar.

La empresa quiere utilizar estos datos para determinar las mejores ubicaciones para ofrecer promociones específicas. Para obtener esta información específica, los analistas clasifican los datos del programa de recompensas y envían los resultados al equipo de marketing que supervisa el programa de fidelización. Mediante una presentación visual, el equipo de marketing hace recomendaciones de promoción a los directivos de alto nivel. Una vez aprobadas, Dark Metal Roast Caffeinery puede poner en marcha promociones informadas en cada uno de sus locales.

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