El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Una guía rápida para la minería de datos y sus usos
En un extraño golpe de suerte, te conviertes en el dueño de una mina de oro. El oro es tuyo para tomarlo, pero en lugar de extraerlo y obtener ganancias de él, simplemente te sientas en él, feliz de ser su dueño. No tiene sentido, ¿verdad? Esto es lo que sucede cuando no utiliza datos para tomar decisiones. Las organizaciones de hoy se sientan en un tesoro de datos. Sin embargo, a menudo esta mina de oro de conocimientos se desperdicia porque las empresas no logran extraer información útil de ella. Los datos pueden ayudarlo a comprender mejor a sus clientes, aumentar la lealtad y, en última instancia, sus ingresos, pero solo si los utiliza. Aquí es donde las herramientas de minería de datos entran en escena.
Data mining puede darle a su organización una ventaja competitiva al brindarle conocimientos que pueden impulsar la toma de decisiones. Exploremos qué es la minería de datos y cómo su organización puede beneficiarse de ella.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos y deducir resultados útiles de ellos. A medida que las operaciones crecen y las empresas se vuelven más complejas, a las grandes empresas les resulta difícil deducir información útil de grandes conjuntos de datos.
Esta complejidad de manejar datos ha llevado a un aumento en la popularidad de la minería de datos. Por lo tanto, resultó en un aumento en el uso de herramientas de minería de datos en un intento de buscar patrones ocultos en los datos. Algunos ejemplos comunes de minería de datos cotidianos serían el análisis del mercado de valores, las compras en línea, la detección de fraudes y la banca financiera.
El proceso de minería de datos utiliza algoritmos de minería de datos ensamblados en almacenes de datos o bases de datos para identificar patrones ocultos y descubrir hallazgos valiosos. La minería de datos se ha convertido en una parte integral de las empresas, y las organizaciones invierten más tiempo y dinero en la selección y el uso de utilizado para la minería de datos.
Minería de datos frente a integración de datos: la diferencia
Integración de datos es el proceso de combinar, limpiar y presentar datos en un formato consolidado. Esto incluye la unificación de datos de diferentes sistemas de origen con formatos dispares, eliminando duplicados, limpieza de datos de acuerdo con las reglas comerciales, y transformándolo al formato requerido.
Por otro lado, el propósito de la minería de datos es centrarse en encontrar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de minería eficientes. El desarrollo de proyectos de minería de datos requiere el conocimiento de estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de base de datos. El uso de análisis y algoritmos avanzados hace que los datos sean utilizables para una toma de decisiones más rápida.
¿Cuándo se utiliza la minería de datos?
Las empresas utilizan la minería de datos para obtener información inteligible a partir de los datos. Sin embargo, el proceso de minería de datos es extenso y requiere la combinación de una serie de pasos. El proceso de minería de datos difiere con respecto a los diferentes casos de uso y empresas, pero esta guía de minería de datos explicará el proceso de manera simple y básica. La respuesta a la pregunta común "¿cuántos pasos hay en la minería de datos?" es que el proceso incluye los siguientes siete pasos principales:
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Seleccionar datos
El primer paso en el proceso de análisis de minería de datos es seleccionar el fuentes de datos que se puede utilizar para minar y obtener información valiosa.
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Extrayendo datos
El siguiente paso consiste en la recopilación de datos y Extracción. Un científico de datos identifica y analiza las fuentes de datos y utiliza transformaciones para consolidar los datos.
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Transformando datos
Una vez recopilados, los datos de diferentes fuentes y formatos deben ser convertido a un formato común para que sea utilizable.
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Datos de limpieza
Una vez que los datos se transforman en un formato común, deben limpiarse para garantizar que los datos estén libres de errores, sean consistentes y únicos. La limpieza de datos implica minimizar la redundancia de datos, manipularlos, organizarlos y aplicar políticas de gobierno para que los datos cumplan con los estándares de cumplimiento.
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Almacenamiento y gestión de datos
El siguiente paso es almacenar y administrar datos en diferentes sistemas de destino de acuerdo con el tipo de datos. Los datos pueden ser transaccionales, no operativos o metadatos.
Los datos transaccionales, que incluyen las operaciones diarias, se almacenan en una ubicación separada de los datos no operativos. Los metadatos están relacionados con el diseño de bases de datos lógicas y se manejan por separado. Luego, los datos almacenados se ponen a disposición de los analistas comerciales mediante software de aplicación.
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Análisis y minería de datos
Luego, una vez que los datos se han recopilado y cargado en un sistema de destino, una combinación de inteligencia empresarial y los algoritmos de minería de datos se utilizan para extraer datos. Comprender el negocio facilita que los científicos de datos produzcan un modelo de minería de datos para el análisis de datos. Entonces surge la pregunta: ¿qué es un modelo de minería de datos?
Un modelo de minería de datos se crea aplicando diferentes algoritmos a los datos. Cada algoritmo implica el proceso de identificar tendencias en un conjunto de datos y utilizar la salida obtenida para definir parámetros. Estos parámetros se utilizan luego para llevar a cabo análisis descriptivos, análisis de diagnóstico, análisis prescriptivos, gestión de riesgos o análisis predictivos. El modelo dado anteriormente se puede aplicar a múltiples ejemplos de minería de datos, como la industria de inversiones financieras.
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Visualizando datos
Por último, después de obtener los resultados del proceso de minería de datos, es necesario asegurarse de que los datos estén representados visualmente de forma comprensible. Las empresas utilizan la visualización de datos, en forma de gráficos e infografías, para presentar los resultados.
Aplicaciones
La minería de datos tiene aplicaciones útiles en diferentes industrias, como:
- Cuidado de la salud: Se pueden utilizar herramientas robustas de minería de datos en el industria de la salud para reducir costos, detectar actividades fraudulentas y mejorar los resultados de los pacientes.
- EDUCACION: El uso de herramientas de minería de datos en educación puede ayudar a diferentes aspectos de la industria de la educación, como identificar cómo fomentar las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, predecir cómo se desempeñarán ciertos estudiantes en los exámenes y tomar decisiones operativas eficientes.
- Gestión de relaciones con el cliente (CRM): Las herramientas de minería de datos también pueden ayudar a analizar la datos de los clientes con el fin de ayudar a una empresa a tomar estrategias centradas en el cliente y construir relaciones exitosas, leales y duraderas con sus clientes o consumidores.
Directrices para elegir la mejor herramienta de minería de datos
La herramienta de minería de datos que necesita depende de su tipo de negocio, el método o la técnica de minería de datos que desea implementar y el tamaño de los datos de muestra. Algunas herramientas de minería de datos usan programación visual y aprendizaje automático para dar resultados deseables, mientras que otras son de arrastrar y soltar. El ideal para tu negocio es el que se ajusta a tus requerimientos.
Estas son algunas de las características que debe considerar:
La cantidad de datos
Las herramientas de minería de datos que seleccione deben ser capaces de manejar la cantidad de datos que administra a diario. Si procesa una gran cantidad de datos transaccionales, tiene sentido comprar una herramienta de minería de datos de alto rendimiento. Si su conjunto de datos es pequeño, una solución de minería de datos gratuita puede ser una opción adecuada para cumplir con sus requisitos.
Recursos Humanos
El uso de herramientas de minería de datos también depende en gran medida de los recursos que tenga a mano. Si tiene expertos en análisis de datos y minería en su equipo, podría tener sentido deshacerse de la idea de utilizar herramientas de minería de datos por completo. No obstante, si su equipo carece de experiencia técnica, es recomendable invertir en una herramienta de minería de datos que pueda ayudar a automatizar todo el proceso.
Resultados
¿Qué resultados necesita de sus actividades de minería de datos? ¿Desea predecir resultados futuros, detectar anomalías, clasificar datos o seguir patrones? La herramienta de minería de datos que seleccione también dependerá de los resultados que desee y del tipo de organización que sea.
Soporte
Elija una herramienta de minería de datos que ofrezca soporte las 24 horas, los 7 días de la semana y una documentación adecuada y fácil de seguir.
Interfaz de usuario gráfica
Una herramienta de minería de datos que realiza cálculos masivos pero no puede visualizar los resultados no es adecuada para ninguna empresa. Elija una herramienta de minería de datos que tenga una interfaz de usuario fácil de usar y una interfaz sin código.
Facilidad de uso y actualización
Elija una herramienta que sea fácil de usar, tenga una curva de aprendizaje corta y ofrezca actualizaciones periódicas. Un buen proveedor de software de minería de datos actualiza su producto con regularidad con respecto a las cambiantes necesidades comerciales.
Soporte para Sistemas en la Nube
Dependiendo del tamaño de su organización, es posible que tenga que lidiar con diferentes orígenes y destinos de la nube para extraer y cargar datos. Por lo tanto, asegúrese de que la solución de minería de datos que seleccione ofrezca compatibilidad con la conectividad en la nube.
Conclusión
Con Astera ReportMiner, puede ejecutar todas las tareas de minería de datos que son cruciales para las necesidades de su negocio. Al ser una herramienta sin código, ReportMiner es extremadamente fácil de usar. Puede usar IA para crear múltiples modelos de informes para extraer datos de informes en PDF y otras fuentes no estructuradas, y automatizar todo el proceso de extracción de datos. La solución puede convertir los datos extraídos en un formato estructurado y almacenarlos en cualquier ubicación deseada.
Automatización de su proceso de minería de datos con ReportMiner le ahorra tiempo y recursos humanos cruciales al tiempo que multiplica la eficiencia y la productividad.
