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QUÉ ES EL DATA MINING Y CÓMO PUEDE AYUDARTE A TOMAR DECISIONES EN TU EMPRESA

Las bases de datos permiten a las empresas crear estrategias para conseguir nuevos clientes o fidelizar a los que ya tienen. Pero contar con grandes bases de datos no es suficiente, lo importante es saber cómo utilizarlos e interpretarlos para la consecución de los objetivos marcados a través del Data Mining o minería de datos.

 

¿QUÉ ES EL DATA MINING?

El Data Mining o minería de datos es un conjunto de técnicas, procedimientos y tecnología que facilitan y permiten el análisis y exploración de grandes conjuntos o bases de datos para encontrar comportamientos o patrones repetitivos de datos. Esto ha abierto un nuevo mundo lleno de posibilidades para los negocios.

 

¿POR QUÉ UTILIZAR EL DATA MINING EN TU ORGANIZACIÓN?

El uso y utilización del Data Mining o minado de datos aporta numerosas ventajas para las organizaciones. Estas son algunas de ellas:

  • Facilita el conocimiento de cierta información que, de no ser por el Data Mining, sería desconocida.
  • Posibilita el análisis de grandes cantidades y bases de datos.
  • Facilita la interpretación y manejo de los datos, no necesitando conocimientos de ingeniería informática.
  • Permite la retención, captación y fidelización de las y los clientes de forma más sencilla y consciente.
  • Aporta a las empresas la información necesaria para la personalización de las ofertas ofrecidas a cada cliente o clienta.
  • Supone un ahorro de costes para las empresas y facilita la apertura hacia nuevas oportunidades de negocio.

A pesar de todas estas ventajas, también existen algunos inconvenientes en función, por ejemplo, del tipo de datos que se quieran manejar, el tiempo de recopilación de los mismo o, incluso, la inversión inicial que ha de llevarse a cabo.

 

¿QUÉ TÉCNICAS DE DATA MINING EXISTEN EN LA ACTUALIDAD?

ASOCIACIÓN

Se trata de relacionar e identificar aquellos elementos que siguen un mismo patrón. Se utiliza, por ejemplo, para conocer y sugerir a las y los consumidores ciertos productos que puedan interesarles en relación con los que han visto ellos mismos. También se puede utilizar para sugerir productos que han visto otros consumidores con intereses similares a los suyos.

AGRUPACIÓN

Se agrupan los elementos de forma manual tras el análisis de los datos que, a su vez, se encuentran agrupados en otros subconjuntos. Esta técnica tiene el objetivo de crear conjuntos de productos lo más parecidos posibles y evitar que se relacionen con otros que no lo son.

CLASIFICACIÓN

Esta técnica se basa en el machine learning. Consiste en la clasificación de elementos o variables en un conjunto de datos, grupos o clases, pero, al contrario que la de agrupación, estos hacen uso de, entre otras herramientas, programación lineal, estadísticas, árboles de decisión y redes neuronales artificiales.

PREDICCIÓN

Consiste en la predicción de las relaciones existentes entre variables independientes y dependientes. Se utiliza, por ejemplo, para predecir las ganancias de las futuras ventas a partir de datos de ventas pasadas.

PATRONES SECUENCIALES

Tienen como objetivo identificar tendencias y patrones en el análisis de datos durante un período de tiempo determinado. Se utiliza, por ejemplo, para identificar qué artículos se han comprado en mayor medida en diferentes épocas del año, pudiendo utilizar ofertas o descuentos para aumentar sus ganancias.

 

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