Actualmente en el mundo empresarial, los datos son el motor de todo, desde la fabricación, almacenamiento y logística de los suministros hasta las ventas, la atención al cliente y el marketing posventa. Mejorar la eficiencia en los procesos permite reducir los costes de producción, minimizar stocks, aumentar los márgenes y lograr ser más efectivos en las relaciones con los clientes.
Mediante la utilización de software de Business Intelligence (BI) podemos incidir en la mejora de todos los procesos. Procesamiento analítico en línea (OLAP), Inteligencia Geográfica o la creación de informes empresariales permiten a las empresas conectar e interpretar datos procedentes de diferentes fuentes.
Extraer información mediante la minería de datos
A grandes rasgos, la minería de datos es el proceso de extraer información de distintas fuentes (como el software de un punto de venta, las herramientas de gestión logística y la maquinaria de fabricación con capacidad IoT), analizarla y presentarla en informes o cuadros de mando que ayuden a la empresa a comprender mejor las operaciones de la organización.
Si los datos son el combustible que crea las oportunidades de optimización, la minería de datos es el motor que convierte ese combustible sin procesar en movimiento para su empresa.
Aunque el BI se centra principalmente en la supervisión y la comparación de los conjuntos de datos de la empresa, la minería de datos se emplea para analizar conjuntos de datos con el fin de detectar patrones y tendencias emergentes. Debemos tener en cuenta sofisticadas técnicas que ayudan a las organizaciones a sacarles partido:
- Clasificación
Obtención de información sobre los datos y los metadatos. Esta información se emplea para organizar los datos en clases. - Aglomeración
Es una técnica de análisis de minería de datos que se utiliza para identificar conjuntos de datos similares. - Regresión
Mediante la regresión se analizan las relaciones entre variables. Se utiliza para identificar el impacto que variables aparentemente independientes o inconexas tienen con respecto a otras variables dependientes. - Reglas asociativas
Ayudan a detectar asociaciones entre dos elementos o más. Además, el objetivo de dichas reglas de asociación es encontrar patrones ocultos en el conjunto de datos. - Detección exterior
Analiza el conjunto de datos en busca de elementos que no sean conformes a los patrones o comportamientos esperados. Por ejemplo, la detección de intrusiones y la detección de fraudes. - Patrones secuenciales
El análisis de patrones secuenciales permite identificar patrones o tendencias similares en los datos a lo largo de un período específico, como los que ocurren en los casos de estacionalidad. - Predicción
Mediante las demás técnicas de minería de datos (como la aglomeración, la clasificación, las tendencias, etc.) se analizan eventos pasados para predecir eventos futuros.
Minería de datos y Business Intelligence
Aparentemente la minería de datos y el BI pueden parecer diferentes, pero son complementarios y se solapan en gran medida, tanto en sus resultados como en el modo en el que pueden contribuir al éxito de su empresa. La minería de datos es un componente integral de el Business Intelligence en lo que respecta a la limpieza, la estandarización y el uso de los datos empresariales.
Las empresas pueden utilizar la minería de datos para hallar la información que necesitan, y el Business Intelligence y el análisis, para determinar que resultados son los más relevantes para la organización.
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