Què és la mineria de dades? Allò que qualsevol empresari hauria de saber sobre data mining

Tot i ser un concepte complex i que implica a perfils professionals molt especialitzats, el data mining o mineria de dades està cada vegada més a prop dels ecosistemes empresarials. La creixent rellevància del data mining en els entorns de negoci està creant una nova necessitat en els empresaris que ara necessiten entendre què és la mineria de dades i per què serveix. En aquest article explorem aquelles qüestions bàsiques que tot empresari hauria de conèixer sobre data mining.

que es la minería de datos y para que sirve el data mining

La mineria de dades és una pràctica cada vegada més habitual en el món del business. En aquest sentit, un article publicat a la revista Forbes el gener de 2021 apunta que el data mining s'ha convertit en una de les principals prioritats dels CIO's pel 2021. Entre altres coses, Kim Hales, vicepresident d'IT a NRG Energy de Texas, destacava a Forbes que la mineria de dades és una eina fonamental per "captar i integrar un conjunt encara més ampli de dades com a part dels processos de presa de decisions." La mineria de dades, per tant, ja forma part del procés de definició d'estratègies de negocis i presa de decisions empresarials.

El problema de l'apropament del data mining a les estratègies de negoci és que la mineria de dades inclou procediments complicats que requereixen perfils molt tècnics i que, per persones no expertes en enginyeria de dades, són difícils d'entendre. No obstant això, els empresaris no necessiten saber com dur a terme processos de mineria de dades, però sí comprendre què és, per què serveix i com pot millorar la productivitat empresarial.

 
Què és data mining?

La mineria de dades és el procés de descobriment de patrons i correlacions en les dades a través de tècniques basades en l'estadística i les matemàtiques. Consisteix en el cribratge de grans quantitats de dades a través d'algoritmes de mineria de dades i tecnologies de reconeixement de patrons per transformar les dades en informació tractable, identificar patrons, predir tendències i crear regles i recomanacions. La mineria de dades utilitza mètodes no tradicionals de reconeixement de patrons i els patrons i tendències que manifesta no poden ser descoberts a través de queries convencionals, ja sigui per la gran quantitat de dades o per relacions massa complexes entre aquestes.

En l'àmbit empresarial, la mineria de dades es va crear per tal que els empresaris poguessin accedir a informació útil a partir de grans quantitats de dades —normalment se solen explorar totes les dades disponibles— sense haver de recórrer a matemàtics o estadistes. 

En definitiva, la mineria de dades és un procés basat en les matemàtiques que possibilita el descobriment d'informació d'altra manera oculta. Es fa servir, per tant, per a l'obtenció de coneixement que contribueix a la presa de millors decisions empresarials. És, doncs, una forma avançada de potenciar les data-driven decisions.

 

Qüestions a tenir en compte abans d'invertir en mineria de dades

Els procediments de mineria de dades són complexes, inclouen múltiples fases i poden induir a errors fàcilment. Per tot això, no només és necessari que siguin duts a terme per professionals, sinó que també precisen tecnologies específiques que, a poder ser, han d'incorporar interfícies gràfiques d'usuari per augmentar la productivitat dels processos i evitar errors. A més a més, és fonamental que els patrons descoberts siguin validats, així com assegurar-se que seran útils per la seva posterior aplicació a escenaris empresarials reals. Per contra, els tècnics podrien trobar patrons que no fossin d'utilitat per a la millora de l'activitat empresarial.

Avui en dia, el mercat compta amb abundants eines tecnològiques que habiliten i afavoreixen els processos de mineria de dades a través d'interfícies gràfiques que faciliten els processos i la productivitat com Microsoft SQL Server Data Mining, una solució completa de mineria de dades que inclou diverses eines en un mateix entorn especialment dissenyat per treballar amb models de data mining.

 

Beneficis empresarials del data mining

A banda de la troballa d'informació exclusiva i del desenvolupament del coneixement per a la presa de millors decisions empresarials i l'optimització d'estratègies i accions més efectives, el data mining pot ser aplicat a una gran quantitat d'accions i estratègies de negoci concretes i relacionades amb el business intelligence. Per exemple, pot ser utilitzat per:

  • Fer prediccions com ara estimacions de les vendes o previsions de la càrrega dels servidors i del seu temps d'inactivitat. 
  • Segmentació de clients i previsió del seu comportament: A través de les correlacions trobades en les dades es poden identificar afinitats entre grups de clients i classificar-los, per exemple, en grups segons els productes o serveis que han comprat. Així mateix, es pot predir què compraran en el futur i l'assiduïtat i import de les seves compres. 
  • Models de probabilitat: La mineria de dades és capaç d'estimar probabilitats i preveure riscos, cosa que permet evitar-los o minoritzar-los i ajustar les operacions empresarials a les probabilitats trobades.
  • Generació de recomanacions: El data mining pot emprar-se per a detectar correlacions entre els productes i serveis que conformen l'oferta empresarial d'una companyia per tal d'establir estratègies de cross-selling i up-selling o determinar quins productes és probable que es venguin junts. 
  • Millora de l'experiència de client: El data mining pot ser útil a l'hora de trobar punts de satisfacció i insatisfacció en la customer journey, així com descobrir les necessitats, preferències i punts de dolor dels clients.
 
4 casos d'èxit en què el data mining ha augmentat la rendibilitat i eficàcia d'una empresa 

Lluny de ser una idea abstracta, la mineria de dades ha estat la clau de l'èxit per a algunes organitzacions que han vist com la seva productivitat s'incrementava gràcies a l'obtenció de coneixement. Un article de la revista Forbes publicat el 2018 recull 4 casos d'èxit ocasionats pel data mining:

1. El primer exemple relata el cas d'un minorista que, a través del data mining, va descobrir quins dels seus clients tenien possibilitats de convertir-se en clients a llarg termini i quins no. Així, va optimitzar la seva estratègia de màrqueting i els seus esforços comercials, adaptant-los al cicle de vida dels seus clients. Precisament el que va aconseguir el minorista després de molta feina, és el que fa Bismart ABC Client Analysis, una solució tecnològica de fàcil implementació que automatitza aquest procés i identifica als clients rendibles, als no rendibles, als clients estratègics, als clients amb més possibilitats de creixement i la diversificació i concentració de la cartera de clients.

2. Una companyia d'assegurances va poder identificar, a través de la mineria de dades, quines de les seves oficines gestionaven certs tipus de sinistres habituals amb més eficàcia, reconeixent així les bones pràctiques pel procés d'aquests tipus d'accidents i aplicant-les a les altres sucursals. L'empresa va aconseguir reduir costos i oferir un servei més ràpid i eficaç als seus clients.

3. Una institució policial va emprar el data mining per analitzar les regles aplicades a l'hora de prioritzar casos policials. L'anàlisi va manifestar que la priorització de casos era completament aleatòria i que els casos s'estaven prioritzant per atzar. L'organisme va aconseguir transformar l'assignació de casos substituint el sistema anterior per un de més funcional i productiu.

4. Per últim, productor químic va aprofitar la mineria de dades per a la identificació de senyals d'advertència en els abocaments químics. Així, va poder establir mesures de prevenció d'accidents, reduir costos i inversions de capital i aplicar noves normes per a la protecció del medi ambient.

En aquest article hem vist els motius de l'expansiva implementació del data mining en el món empresarial. La mineria de dades permet a les empreses obtenir un coneixement més profund —insights de negoci— sobre qualsevol àrea funcional relacionada amb l'activitat empresarial, així com comprendre millor les seves accions, estratègies i processos per, en conseqüència, millorar-los. La tecnologia ha permès que les companyies emprin ara metodologies pròpies de l'activitat científica per optimitzar la seva activitat. 

DEIXA EL TU COMENTARI