¿Qué es el descubrimiento de datos? Métodos, beneficios y mejores prácticas

Es probable que su organización disponga de grandes cantidades de datos diversos. Sin embargo, todos esos datos deben pasar por ciertos procesos antes de poder aprovecharlos por completo. El descubrimiento de datos se encuentra entre esos procesos.

Aprendamos más sobre esto.

¿Qué es el descubrimiento de datos? 

El descubrimiento de datos consiste en comprender las relaciones entre entidades, identificar patrones y valores atípicos y obtener información a partir de datos relevantes. Este proceso se basa principalmente en la exploración y el análisis.

El descubrimiento de datos es un proceso iterativo que implica refinar y mejorar repetidamente la comprensión de los datos. Su ejecución puede variar según la industria y los requisitos comerciales, ya que resultan diferencias en los tipos de datos, consideraciones regulatorias y objetivos.

Por ejemplo, el sector de la salud trabaja principalmente con datos de pacientes, hallazgos de ensayos clínicos y registros médicos electrónicos durante el descubrimiento de información, con el objetivo de optimizar el uso de recursos o mejorar los resultados de los pacientes. Los equipos de marketing utilizarán el descubrimiento de datos para centrarse en los datos de las redes sociales, los datos de CRM y el análisis web para optimizar las estrategias de marketing y maximizar el retorno de la inversión.

¿Por qué es importante el descubrimiento de datos? 

Hoy en día, casi todas las interacciones organizacionales resultan en la generación de datos. Ya sea que trate con clientes, proveedores, empleados u otras partes interesadas, su empresa genera datos de manera constante a diario.  

Todos estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre sus operaciones y ayudarle a identificar margen de mejora. Pero para obtener estos conocimientos, primero hay que examinar todos los diferentes tipos de datos. Eso hace que el descubrimiento de datos sea tan importante: le permite explora tus datos y examinarlo de forma estructurada y sistemática. 

En última instancia, le ayuda a dar sentido a sus datos y al mismo tiempo permite su utilización adecuada.

Categorías de descubrimiento de datos 

El descubrimiento de datos se puede dividir en las siguientes categorías: 

1. Preparación de datos 

Preparación de datos También se conoce como preprocesamiento de datos. En esta etapa, las técnicas estadísticas ayudan a fusionar datos sin procesar de varias fuentes. Luego, los datos se limpian y transforman para mejorar la calidad y garantizar un formato coherente. 

2. Visualización de datos 

La visualización hace que sea mucho más fácil detectar relaciones y patrones en los datos. En comparación con estudiar minuciosamente hojas de cálculo y cifras sin procesar, la visualización de datos ahorra tiempo. Simplifica datos complejos. 

3. Análisis e informes avanzados 

En esta etapa, los científicos de datos utilizan estadísticas descriptivas para resumir los datos y crear un informe simple para ayudar a los usuarios comerciales y otras partes interesadas no técnicas en la toma de decisiones. Se destacan factores como la distribución de frecuencia, la variabilidad y la tendencia central del conjunto de datos.

Tipos de descubrimiento de datos 

Como se señaló anteriormente, el descubrimiento de datos puede ser muy subjetivo. Existen diferentes enfoques para lograr el mismo objetivo, pero los dos tipos más comunes de descubrimiento de datos son: 

1. Descubrimiento manual de datos 

Como su nombre indica, este tipo de descubrimiento está impulsado por humanos. Este era el único enfoque posible antes del rápido desarrollo de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML).

El descubrimiento manual de datos utiliza el conocimiento y la experiencia de una persona competente en la gestión de datos que realiza todos los procesos necesarios a mano. 

2. Descubrimiento de datos inteligente 

El descubrimiento inteligente de datos utiliza técnicas y tecnologías modernas para acelerar el proceso de descubrimiento. Las herramientas dedicadas de IA/ML pueden automatizar cada paso del descubrimiento de datos, desde la recopilación de datos hasta el análisis y la generación de informes.

El descubrimiento inteligente de datos es más rápido y preciso. También deja poco margen para el error humano, lo que lo hace preferible a su contraparte manual.

¿Cómo funciona el descubrimiento de datos? 

A continuación se ofrece un vistazo más de cerca a cada paso del proceso de descubrimiento de datos: 

Paso 1: identificar sus necesidades 

Un objetivo claramente definido puede guiar sus pasos siguientes y perfeccionar su enfoque para el descubrimiento de datos. También es importante considerar las preguntas que desea que respondan sus datos. ¿Necesita recopilar información sobre el comportamiento del cliente o ha identificado una oportunidad para mejorar sus campañas de marketing pero necesita datos específicos para validarla? De cualquier manera, es necesario tener un objetivo bien definido para guiar su exploración de datos.

Paso 2: recopilación de datos 

Una única fuente de datos sólo proporciona una perspectiva limitada e información incompleta, por lo que es esencial cotejar fuentes dispares. La integración de múltiples fuentes de datos le brinda la descripción general integral que necesita para un descubrimiento de datos exitoso.

Paso 3: limpieza y preparación de datos 

Limpieza de datos y preparación son cruciales para obtener una unidad unificada vista de los datos. Estos procesos evitan que los datos tengan formatos variables, contengan información innecesaria o irrelevante o presenten valores nulos o incorrectos que puedan sesgar su análisis. 

Paso 4: visualización de datos 

Una vez que los datos se limpian y preparan, es necesario visualizarlos para que sean más fáciles de entender. Las herramientas de visualización de datos, como gráficos, cuadros, diagramas y mapas, hacen que los datos sean más comprensibles para que todos puedan beneficiarse de ellos. 

Paso 5: Análisis de datos 

La visualización prepara los datos para un análisis en profundidad. Esta etapa conecta los hallazgos y conocimientos del descubrimiento de datos con la estrategia y la implementación. A partir de los resultados del proceso de descubrimiento, el análisis de datos le ayuda a comprender lo que los datos de su empresa intentan decirle para que pueda actuar en consecuencia.

Iteración constante 

Más allá de estos cinco pasos, vale la pena señalar que el descubrimiento de datos es un proceso iterativo. Las empresas continúan generando datos, por lo que necesitan procedimientos consistentes que continúen basándose en hallazgos anteriores. Si bien esto requiere esfuerzo, también ayuda a garantizar que siempre esté usando sus datos, es decir, usándolos para impulsar el crecimiento y la mejora.

¿Cuáles son los beneficios del descubrimiento de datos? 

• Le permite identificar patrones, anomalías y áreas de mejora. Corregir estas imprecisiones mejora integridad de los datos.

• Apoya la toma de decisiones proporcionando información en tiempo real. Este le permite diseñar estrategias de manera más efectiva y corregir el rumbo según sea necesario a nivel organizacional.

• Puede identificar y mitigar ineficiencias operativas, impulsar la productividad y garantizar una mejor utilización de los recursos.

• Le ayuda a determinar si su empresa está utilizando los datos de manera responsable. Al hacer cumplir su marco de gobierno de datos, puede evitar problemas regulatorios y de cumplimiento.

• Una mayor accesibilidad a los datos promueve una cultura basada en datos dentro de su organización, creando una fuerza laboral más informada.

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Casos de uso de descubrimiento de datos 

• Cuidado de la salud: Los centros de atención médica analizan los datos de los pacientes para optimizar los procesos de diagnóstico, desarrollar planes de tratamiento más efectivos y mejorar los resultados.  

• Finanzas: Las instituciones financieras pueden utilizar el descubrimiento de datos para monitorear las transacciones. La verificación de actividades sospechosas o irregulares ayuda a reducir el riesgo de fraude.

• Retail: El descubrimiento de datos permite a las empresas del sector minorista comprender el comportamiento de los clientes y optimizar su gestión de inventario en consecuencia. El análisis de datos de ventas revela tendencias que estas empresas utilizan para ajustar sus niveles de inventario, logrando un equilibrio entre la demanda de los clientes y los niveles óptimos de existencias.

• Márketing: Los especialistas en marketing utilizan el descubrimiento de datos para segmentar su público objetivo según la edad, las preferencias y el comportamiento. Estos hallazgos les ayudan a crear campañas más personalizadas con el mensaje adecuado. 

• Seguro: El descubrimiento de datos en el sector de seguros permite a los proveedores de servicios analizar datos de reclamaciones de clientes y encontrar patrones. Esto mejora la evaluación de riesgos y permite a las compañías de seguros minimizar los casos de fraude de seguros. 

• Ciencias de la vida: Las organizaciones de ciencias biológicas pueden recopilar y analizar resultados de ensayos clínicos, estudios e investigaciones. El descubrimiento de datos en este sector puede contribuir a acelerar la I+D médica, el descubrimiento de fármacos y los avances en la atención sanitaria. 

• Fabricación: Al utilizar el descubrimiento de datos para analizar datos de sensores y máquinas, los fabricantes pueden buscar posibles problemas o indicadores de disminución del rendimiento. Esta información les permite ajustar sus programas de mantenimiento para evitar interrupciones.  

• Telecomunicaciones: El análisis de datos de red permite a las empresas de telecomunicaciones encontrar áreas de congestión, implementar medidas correctivas y ofrecer servicios más rápidos y confiables a sus clientes. sus clientes. 

• Energía: Las empresas energéticas analizan la información meteorológica y el consumo energético para afinar sus procesos productivos en función de la demanda. Esto les ayuda a reducir los costos de producción y mejorar la sostenibilidad. 

Mejores prácticas de descubrimiento de datos 

1. Establecer objetivos 

El sistema más clara Cuanto más alcances tus objetivos, más fácil será trabajar para alcanzarlos. Cuando trabaje con objetivos específicos, su análisis será más específico y dará como resultado conocimientos relevantes. 

2. Priorizar la gobernanza de datos 

Un completo marco de gobierno de datos puede garantizar la disponibilidad de datos precisos y de alta calidad. Las reglas y políticas de gobierno de datos también mantienen a su fuerza laboral al tanto de sus responsabilidades. Estas reglas contribuyen a un proceso de descubrimiento de datos más ágil al describir claramente las funciones del personal involucrado. 

3. Colaboración y Coordinación 

El descubrimiento de datos funciona mejor como una iniciativa multifuncional en lugar de un esfuerzo aislado.

Los equipos de datos realizarán el trabajo real, pero también se necesitan aportaciones de otras partes interesadas, a menudo no técnicas. Este intercambio de diversas perspectivas y conocimientos promueve la colaboración. Es la forma más segura de garantizar que los conocimientos derivados se alineen con su estrategia organizacional.

4. Capacitación y Desarrollo 

Proporcione a su fuerza laboral los recursos necesarios para perfeccionar sus habilidades de alfabetización en datos. Lleve a cabo programas de capacitación para brindar a sus empleados una comprensión sólida de las herramientas y conocimientos sobre cómo interpretar los hallazgos que obtienen. Los empleados también se benefician al saber cómo implementar conocimientos basados ​​en datos en sus decisiones.

5. Evaluación y Mejora 

Aproveche la naturaleza iterativa del descubrimiento de datos monitoreando su eficacia en cada ciclo. Evalúe qué componentes funcionan y cuáles no, y realice las correcciones necesarias para perfeccionar sus métodos de descubrimiento de datos continuamente.

6. Herramientas avanzadas y automatización 

La automatización es una solución eficaz para hacer frente a volúmenes de datos crecientes. Las herramientas de datos automatizadas hacen que el descubrimiento sea más eficiente a través de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Ofrecen análisis en tiempo real y funciones de visualización interactiva que mejoran la efectividad y la capacidad de acción del descubrimiento de datos.

¿Qué son las herramientas de descubrimiento de datos y cómo ayudan a las empresas? 

Las herramientas de descubrimiento de datos son aplicaciones de software dedicadas que facilitan el descubrimiento de datos. Estas herramientas ayudan a las empresas de las siguientes maneras: 

• Optimización del análisis de datos: Simplifican la recopilación, la preparación y el análisis de datos mediante la automatización. Hacen que sea más fácil para los analistas centrarse en obtener conocimientos en lugar de centrarse en el meollo de estos procesos. 

• Mejora de la visualización: Permiten a los usuarios crear rápidamente representaciones visuales dinámicas y detalladas de los datos, lo que facilita a los usuarios la identificación de patrones y tendencias. 

• Mejorando la accesibilidad: Estas herramientas hacen que los datos sean más accesibles para usuarios con distintos conocimientos técnicos. Sus interfaces intuitivas y fáciles de usar permiten a los empleados explorar datos sin conocimientos especializados. 

• Driving Innovation: Las herramientas de descubrimiento de datos permiten que su organización se adapte a nuevas fuentes de datos y métodos analíticos.. Puede integrar fácilmente nuevas fuentes de datos y aplicar técnicas de análisis avanzadas para que cada iteración se base en las anteriores. 

• Integración con sistemas existentes: Puede integrar herramientas de descubrimiento de datos sin problemas con otros sistemas empresariales: como sistemas ERP y CRM — para obtener una vista unificada de los datos de toda su organización. 

• Escalabilidad: La escalabilidad de estas herramientas ofrece un rendimiento confiable incluso cuando su organización crece, trabaja con mayores cantidades de datos y sus necesidades de administración de datos evolucionan. 

Resumiendo 

El descubrimiento de datos es una parte valiosa de su estrategia general de gestión de datos. Le ayuda a encontrar y comprender los conocimientos que ofrece big data para que pueda practicar la toma de decisiones basada en datos y crear una cultura centrada en los datos. 

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