¿Qué es la minería de datos? Lo que todo empresario debería saber sobre data mining

A pesar de ser un concepto complejo y que envuelve perfiles profesionales muy especializados, el data mining o minería de datos está cada vez más cerca de los ecosistemas empresariales. La creciente relevancia del data mining en los entornos de negocio está creando una nueva necesidad en los empresarios que ahora necesitan entender qué es la minería de datos y para qué sirve. En este artículo exploramos las cuestiones básicas que todo empresario debería conocer sobre data mining.

La minería de datos es una práctica cada vez más extendida en el mundo del business. En este sentido, un artículo publicado en la revista Forbes en enero de 2021 apunta que el data mining se ha convertido en una de las prioridades principales de los CIO's para 2021. Entre otras cosas, Kim Hales, vicepresidente de IT de NRG Energy en Texas, destacaba en Forbes que la minería de datos es una herramienta fundamental para "captar e integrar un conjunto aún más amplio de datos como parte de los procesos de toma de decisiones." La minería de datos, por lo tanto, ya forma parte del proceso de definición de estrategias de negocio y toma de decisiones empresariales.

El problema del acercamiento entre el data mining y las estrategias de negocio es que la minería de datos envuelve procedimientos muy complejos que requieren de perfiles muy técnicos y que, para personas no expertas en ingeniería de datos, son muy difíciles de entender. Sin embargo, los empresarios no necesitan saber cómo llevar a cabo procesos de minería de datos, pero sí comprender qué es, para qué sirve y cómo puede mejorar la productividad empresarial.

¿Qué es data mining?

La minería de datos es el proceso de descubrimiento de patrones y correlaciones en los datos a través de técnicas basadas en la estadística y las matemáticas. Consiste en la criba de grandes cantidades de datos a través de algoritmos de minería de datos y tecnologías de reconocimiento de patrones para transformar los datos en información procesable, identificar patrones, predecir tendencias y crear reglas y recomendaciones. La minería de datos usa métodos no tradicionales de reconocimiento de patrones y los patrones y tendencias que manifiesta no pueden ser descubiertos a través de queries convencionales debido a la gran cantidad de datos o a relaciones demasiado complejas entre ellos.

En el ámbito empresarial, la minería de datos se creó para que los empresarios pudieran acceder a información útil a partir de grandes cantidades de datos —normalmente se suelen explorar todos los datos disponibles— sin tener que recurrir a matemáticos o estadistas. 

En definitiva, la minería de datos es un proceso basado en las matemáticas que posibilita el descubrimiento de información de otra forma oculta. Se emplea para la obtención de conocimiento que contribuye a la toma de mejores decisiones empresariales. Es, por lo tanto, una forma avanzada de potenciar las data-driven decisions.

Cuestiones a tener en cuenta antes de invertir en minería de datos

Los procedimientos de minería de datos son complejos, incluyen múltiples fases y pueden inducir a errores fácilmente. Por todo esto, no solo es necesario que sean llevados a cabo por profesionales, además requieren de tecnologías específicas que, a poder ser, deben incorporar interfaces gráficas de usuario para aumentar la productividad de los procesos y evitar errores. Además, es fundamental que los patrones descubiertos sean validados, así como asegurarse de que serán útiles para su posterior aplicación a escenarios empresariales reales. Por el contrario, los técnicos podrían hallar patrones que no fueran de utilidad para la mejora actividad empresarial.

Hoy en día, el mercado cuenta con abundantes herramientas tecnológicas que habilitan y favorecen los procesos de minería de datos a través de interfaces gráficas que facilitan los procesos y la productividad como Microsoft SQL Server Data Mining, una solución completa de minería de datos que incluye varias herramientas en un mismo entorno especialmente diseñado para trabajar con modelos de data mining. 

Beneficios empresariales del data mining

Además del hallazgo de información exclusiva y del desarrollo del conocimiento para la toma de mejores decisiones empresariales y la optimización de estrategias y acciones más efectivas, el data mining puede ser aplicada a una gran cantidad de acciones y estrategias de negocio concretas relacionadas con el business intelligence. Por ejemplo, puede ser usado para: 

• Hacer predicciones tales como estimaciones de las ventas o previsiones de la carga de los servidores y de su tiempo de inactividad.
• Segmentación de clientes y previsión de su comportamiento: A través de las correlaciones halladas en los datos se pueden encontrar afinidades entre grupos de clientes y clasificarlos, por ejemplo, en grupos según los productos o servicios que han adquirido. Asimismo, se puede predecir qué comprarán en el futuro y la asiduidad e importe de sus compras.
• Modelos de probabilidad: La minería de datos es capaz de estimar probabilidades y predecir riesgos, lo que permite evitarlos o minorizarlos y ajustar las operaciones empresariales a las probabilidades halladas.
• Generación de recomendaciones: El data mining puede emplearse para detectar correlaciones entre los productos y servicios que conforman la oferta de una compañía para emplear estrategias de cross-selling y up-selling o determinar qué artículos es probable que se vendan juntos.
• Mejora de la experiencia de cliente: El data mining puede emplearse para hallar puntos de satisfacción e insatisfacción en la customer journey, así como para descubrir las necesidades, preferencias y puntos de dolor de los clientes. 

4 casos de éxito en los que el data mining ha aumentado la rentabilidad y eficacia de una empresa 

Lejos de ser una idea abstracta, la minería de datos ha sido la clave del éxito para algunas organizaciones que han visto como su productividad se incrementaba gracias a la obtención de conocimiento. Un artículo de la revista Forbes publicado en 2018 recoge 4 casos de éxito ocasionados por el data mining:

1. El primer ejemplo relata el caso de un minorista que, a través del data mining, descubrió cuáles de sus clientes tenían posibilidades de convertirse en clientes a largo plazo y cuáles no. Así, optimizó su estrategia de marketing y sus esfuerzos comerciales, adaptándolos al ciclo de vida de sus clientes. Precisamente lo que consiguió este minorista tras mucho trabajo, es lo que hace Bismart ABC Client Analysis, una solución tecnológica de fácil implantación que automatiza este proceso e identifica a los clientes rentables, a los no rentables, los clientes estratégicos, los clientes con más probabilidad de crecimiento y la diversificación y concentración de la cartera de clientes.

2. Una compañía de seguros fue capaz de identificar, a través de la minería de datos, cuál de sus oficinas gestionaba ciertos tipos de siniestros habituales con más eficiencia, reconociendo así las buenas prácticas para el proceso de este tipo de accidentes y aplicándolas a sus otras sucursales. La empresa consiguió reducir costos y ofrecer un servicio más rápido y eficaz a sus clientes.

3. Una institución policial empleó el data mining para analizar las reglas aplicadas para priorizar casos policiales. El análisis manifestó que la priorización de casos era completamente aleatoria y que los casos se estaban priorizando al azar. Tras el hallazgo, el organismo logró transformar la asignación de casos sustituyendo el sistema anterior por uno más funcional y productivo.

4. Por último, un productor químico aprovechó la minería de datos para la identificación de señales de advertencia en los vertidos químicos. Así, pudo establecer medidas de prevención de accidentes, reducir costos e inversiones de capital y aplicar nuevas normas para la protección del medio ambiente.

En este artículo hemos visto los motivos de la expansiva implementación del data mining en el mundo empresarial. La minería de datos permite a las empresas obtener un conocimiento más profundo —insights de negocio— sobre cualquier área funcional relacionada con la actividad empresarial, así como comprender mejor sus acciones, estrategias y procesos para, en consecuencia, mejorarlos. La tecnología, pues, ha permitido que las compañías usen ahora metodologías propias de la actividad científica para optimizar su actividad.