Sin importar su industria o mercados, las empresas en crecimiento están generando importantes cantidades de información, cada vez mayores; pero a pesar de que disponen de datos de valor, los responsables de la toma de decisiones se ven abrumados por el volumen de datos, ya que no pueden interpretarlos adecuadamente. Es por esto que la minería de datos ha ganado popularidad, ya que permite a las empresas convertir los datos sin procesar, en información de utilidad.
Gracias al desarrollo tecnológico, hoy la minería de datos permite generar y almacenar estos activos de forma fácil, así como detectar patrones y tendencias que pueden impulsar una toma de decisiones informada. Muestra de esto, son los resultados de una encuesta de Deloitte, en la que 49% de los ejecutivos asegura que el análisis de datos ayuda a tomar mejores decisiones.
Para las Pequeñas y Medianas Empresas (PyMEs), el data mining representa un factor clave para resolver problemas, mitigar riesgos y aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento.
Dada la cantidad de beneficios que brinda este tipo de tecnologías, en este blog post te ofrecemos una guía en la que conocerás qué es la minería de datos, para qué sirve, cómo puede ayudar a tu empresa, así como los principales beneficios que puedes conseguir.
Tabla de contenido:
¿Qué es la minería de datos o data mining?
Para qué sirve la minería de datos
Diferencias entre la minería de datos y Big Data
¿Cómo ayuda la minería de datos a tu empresa?
Beneficios de la minería de datos
Hemos señalado que el análisis de los datos recopilados por las organizaciones, puede ser aprovechado para mejorar los procesos de decisión. Para ir más a fondo, comencemos por el principio, explicando qué es la minería de datos.
La minería de datos es el proceso de analizar grandes cantidades de datos, integrados comúnmente en un almacén, para extraer información útil, como puede ser: identificar tendencias, patrones y relaciones que puedan respaldar la toma de decisiones y la planificación informadas.
El data mining se considera una disciplina dentro del campo de la ciencia de datos, que utiliza herramientas tecnológicas con poderosas capacidades estadísticas, matemáticas y analíticas para automatizar la búsqueda de patrones y tendencias. Se llama minería de datos porque, en comparación con la minería real, ambos examinan montañas de material para encontrar recursos y elementos valiosos.
La minería de datos sirve para analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que, en la mayoría de las ocasiones, las empresas tienen almacenados de forma dispersa. Esta herramienta busca y extrae datos valiosos que pueden generar sentido de negocio y los convierte en conocimiento para servir de base y respaldo en la toma de decisiones.
El conocimiento generado por la minería de datos ayuda a responder preguntas clave que son esenciales para los líderes del negocio, y que hace algunos años eran difíciles de responder de forma rápida y precisa, ya que el análisis se hacía de forma manual.
Mediante el uso de sistemas digitalizados, el data mining analiza los datos de diferentes maneras, identificando patrones, tendencias y relaciones que, además, pueden predecir lo que es probable que suceda en el futuro y qué medidas tomar para influir en los resultados comerciales.
Este tipo de exploración y análisis de datos se utiliza en varias áreas del negocio, incluidas las ventas; en empresas de distintas industrias como salud, manufactura y banca; y en áreas como la seguridad pública, dentro de las organizaciones gubernamentales.
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En diversas ocasiones, suele confundirse el concepto de minería de datos con el de Big Data. Aunque ambas disciplinas pertenecen a la ciencia de datos, es importante tener en cuenta que son dos herramientas diferentes, con capacidades distintas.
Mientras por un lado, la minería de datos se refiere a la actividad de analizar una gran cantidad de datos para extraer información relevante; por el otro, el Big Data se relaciona con la recopilación de grandes conjuntos de datos con el fin de gestionarlos fácilmente.
En la siguiente tabla podemos ver a detalle las principales diferencias:
|
Característica |
Minería de datos |
Big Data |
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Tipo de enfoque |
Se centra principalmente en diversos detalles de un dato. |
Se centra principalmente en las relaciones entre los datos. |
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Visualización |
Es una vista minuciosa de los datos. |
Es el panorama general de los datos. |
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Volumen |
Se puede utilizar para datos pequeños o datos grandes. |
Hace referencia a un gran número de conjuntos de datos. |
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Tipos de datos |
Datos estructurados, base de datos relacional y dimensional. |
Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (en NoSQL). |
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Resultados |
Principalmente para la toma de decisiones estratégicas. |
Ofrece cuadros de mando y medidas predictivas. |
Sabemos que el volumen de datos que producen las organizaciones, incluso aquellas en crecimiento, es cada vez mayor. No obstante, de nada sirve tenerlos almacenados si no pueden ser utilizados para generar conocimiento y dirigir la toma de decisiones de negocio.
Por esta razón, las empresas están tomando mayor interés por la minería de datos, ya que, al tener capacidades predictivas y descriptivas, esta tecnología aprovecha el potencial de los datos para abrir oportunidades de negocio, incluso, puede predecir el futuro e indicar cómo hacerlo más rentable.
Algunos de los usos específicos del data mining incluyen:
Podemos decir que el principal beneficio de la minería de datos, para las organizaciones, es que las ayuda a analizar sus grandes cantidades de datos, con el fin de convertirlas en información de valor y utilidad para ser más eficiente, rentables y competitivas.
Entre los beneficios de la minería de datos, podemos mencionar:
Nunca antes como ahora, los datos empresariales se han convertido en un importante recurso que necesita ser explotado para obtener valor de negocio y permitir a las organizaciones aprovechar la información para mejorar sus resultados.
Para ayudar a las PyMEs a obtener todo el valor de sus datos, el ERP SAP Business One cuenta con las capacidades de análisis ideales que cualquier negocio en crecimiento necesita para tomar mejores decisiones y seguir siendo competitivo en un mercado cada vez más saturado.
Julio Castro | Director General Corponet | SAP Business One México