¿Cómo puede ayudar el 'data mining' o minería de datos a las empresas?

Cada año, se generan miles de millones de datos en todo el mundo. De hecho, la información recopilada por Statista apunta a que de cara a 2025 el volumen a escala global superará los 180 zettabytes (180.000 millones de terabytes).

Recopilar, procesar y analizar los datos resulta de gran ayuda para las empresas. El primer estudio en España sobre sobre 'data analytics' e inteligencia artificial apunta que un 44% de las empresas encuestadas experimentó un incremento en sus ingresos, mientras que un 25% redujo sus costes gracias a los datos. Además, un 75% de los encuestados corrobora que la inversión en analítica de datos tiene efectos positivos en su cuenta de resultados. 

Para que esta inversión sea fructífera, no obstante, es importante aplicar distintas técnicas de análisis, como el 'data science' o el 'data engineering'. Otra de ellas es el 'data mining' o minería de datos, que se posiciona como una de las tecnologías más valiosas de cara a extraer información de los datos.

¿Qué es el 'data mining' o minería de datos?

Se conoce como 'data mining' a la tecnología que permite explorar, ya sea de forma automática o semiautomática, grandes volúmenes de datos para detectar y extraer patrones de comportamiento o tendencias. Este término apareció por primera vez en la década de 1980, en un artículo elaborado por el economista Michael C. Lovell para la revista 'The Review of Economics and Statistics', aunque su popularidad no empezó a aumentar hasta la década de los 90 y 2000.

El 'data mining' es una herramienta esencial del 'business intelligence' (inteligencia de negocios), un conjunto de estrategias, métodos y herramientas que emplean los datos para extraer conocimiento que pueda optimizar la toma de decisiones estratégicas.

Esta tecnología combina el 'machine learning' (aprendizaje automático) y la estadística. A partir de ellas, el 'data mining' limpia los datos para descartar la información superflua y encontrar 'insights' (ideas) de interés que las empresas pueden emplear para justificar sus decisiones. De este modo, puede ayudar a las compañías a conocer mejor a sus clientes, segmentar su audiencia según hábitos o intereses u optimizar sus estrategias, ya sea de cara a la gestión financiera o de cara a la elaboración de nuevos productos y servicios.

El 'data mining' se diferencia del 'big data' en el sentido de que se emplea para analizar grandes volúmenes de datos, mientras que el 'big data' se utiliza para recopilar y almacenar dichos datos. Entre las empresas que apuestan por esta tecnología para extraer el máximo partido a los datos de sus clientes, se encuentra BBVA. La entidad posee desde 2017 un área especializada en ‘data’, una vertical estratégica en la que el banco ha mantenido una apuesta constante y que tiene como propósito llevar la inteligencia de datos a todas las unidades de negocio de la compañía. Recientemente, además, ha creado la disciplina de 'Business Analytics' para agrupar, coordinar y reforzar las funciones de sus especialistas de datos, que ya suman más de 1.400 personas.

¿Cómo se aplica el 'data mining' en las empresas?

El 'data mining' puede aplicarse en distintas áreas y sectores empresariales para obtener beneficios:

• Marketing. Permite establecer relaciones y segmentar a los clientes, adivinar su comportamiento y desarrollar campañas personalizadas, con el propósito de aumentar la fidelización o captación.
• 'Retail' o comercio minorista. Ayuda a identificar los patrones de compra de los usuarios, lo que permitiría conocer cuáles son los productos más consumidos y las ofertas mejor valoradas por los clientes. Con esta información, las empresas pueden diseñar sus estrategias de descuentos, definir cuál será la colocación de la mercancía en la tienda, controlar el stock del inventario y, en definitiva, aumentar las ventas.
• Salud. Permite realizar diagnósticos más precisos e identificar a las personas más propensas a sufrir una enfermedad.
• Banca. Puede emplearse para detectar posibles casos de fraude y aumentar la ciberseguridad.

Fases del 'data mining'

Para que el 'data mining' resulte efectivo y se pueda extraer información, se debe seguir un método conocido como CRISP-DM (siglas de 'Cross-Industry Standard Process for Data Mining', que en español podría traducirse como 'Proceso Estándar de Inter-Industria para la Minería de Datos'). Esta metodología surgió en la década de los 90 para ofrecer a las compañías un modelo estandarizado de minería de datos y está compuesta por seis fases:

1. Comprensión del negocio y definición del objetivo. En esta etapa inicial se deben comprender cuáles son los objetivos de la empresa, su situación y los posibles problemas a los que habría que dar solución con el proyecto de datos.
2. Comprensión de los datos. En esta segunda fase, se recolectan y exploran aquellos a los que la empresa puede acceder.
3. Análisis y preparación de los datos. Una vez se hayan definido los objetivos y se hayan recolectado los datos, se puede empezar a trabajar en ellos. En esta etapa, se seleccionan los datos que serán de utilidad para el proyecto, se organizan, se limpian para eliminar posibles duplicados o inconsistencias y se descartan aquellos que son de baja calidad (data cleaning). En caso de que fuera necesario, también se transforman para cambiar su formato, a fin de que las técnicas de minería de datos puedan aplicarse correctamente.
4. Modelado. Tras preparar los datos, se aplican modelos matemáticos y estadísticos para encontrar patrones, correlaciones y asociaciones y poder extraer información de calidad que ayude a resolver los problemas planteados en la fase inicial. En este caso, se pueden aplicar técnicas de aprendizaje supervisado o no supervisado, así como algoritmos de 'deep learning' (aprendizaje profundo).
5. Obtención de resultados. Una vez se hayan aplicado los modelos, se deben analizar e interpretar los resultados obtenidos y compararlos con los objetivos definidos en la fase inicial del proyecto. En función de los resultados obtenidos, puede darse el caso de que se tenga que modificar el modelo, revisar los datos o ajustar el objetivo planteado.
6. Despliegue. En la etapa final, se comparten los datos obtenidos durante el proceso de 'data mining' con las distintas áreas de la empresa, a fin de que puedan tomar decisiones que impulsen el crecimiento de la compañía.

Los datos son uno de los activos más importantes de las empresas. A través de tecnologías como el 'big data' o el 'data mining', las compañías pueden conocer mejor a sus clientes y diseñar estrategias que fomenten su captación y retención. Apostar por este tipo de tecnologías se vuelve vital para mantenerse y seguir creciendo en el mercado.