La minería de datos es el análisis de grandes volúmenes de datos cuyo objetivo es identificar patrones y tendencias para revelar información útil que apoye la toma de decisiones en las organizaciones.
La minería de datos puede ayudar a las empresas a comprender el comportamiento de sus procesos y operativas ―incluida la logística― y a tomar decisiones informadas que mejoren el rendimiento de la compañía.
¿Qué es la minería de datos?
El data mining engloba el proceso computacional de identificar tendencias, reglas, patrones ocultos u otra información valiosa a partir del análisis de grandes conjuntos de datos. Conocida también bajo las siglas KDD ―knowledge discovery in data―, la relevancia de la minería de datos se ha precipitado en los últimos años debido al crecimiento de las tecnologías de almacenamiento de datos (big data), la inteligencia artificial y la automatización robótica de procesos.
El término minería de datos suele confundirse, entre los no expertos, con la tecnología de big data. Ambos términos se refieren a conceptos relacionados entre sí, pero distintos al fin y al cabo. El big data hace referencia a conjuntos de datos tan ingentes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas para procesarlos. La minería de datos va un paso más allá: atañe a la actividad de revisar ese extensísimo volumen de datos para detectar reglas o patrones ocultos a simple vista.
Para entender cómo funciona la minería de datos es imprescindible comprender la relación existente entre este método de análisis y tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning. Los sistemas de inteligencia artificial y de aprendizaje automático emplean técnicas de minería de datos para interpretar el comportamiento de las máquinas y crear soluciones a partir de los patrones y reglas identificados en los datos. De hecho, como apunta la publicación de la consultora norteamericana Deloitte, Algorithm insights, la minería de datos se circunscribe a la categoría de tecnologías cognitivas, es decir, aquellas tecnologías que facilitan la implementación de sistemas de inteligencia artificial (donde se incluye el machine learning).
La minería de datos engloba el proceso de analizar y extraer conocimiento oculto y procesable de grandes fuentes de datos almacenados en distintos formatos. Como define el profesor emérito de ciencia computacional Ian Witten en su libro Data mining, practical machine learning tools and techniques, “la minería de datos es la extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de los datos. La idea es diseñar programas informáticos que analicen automáticamente las bases de datos, buscando regularidades o patrones. Los patrones, si se encuentran, probablemente se generalizarán para hacer predicciones precisas sobre datos futuros”.
La minería de datos posibilita la mejora en la toma de decisiones en todos los campos de actuación de una organización. Los métodos automáticos de extracción de datos permiten organizar y filtrar la información para transformarla en conocimiento relevante que ayude en ciertos ámbitos a detectar fraudes (finanzas), a predecir la demanda (comercial y marketing) o a identificar cuellos de botella (industria y logística), entre otras muchas aplicaciones.
En nuestro siguiente blog, hablaremos de las aplicaciones que tiene la minería en la logística y cómo puede beneficiarnos en las operaciones diarias de la logística internacional.
Fuente: https://www.mecalux.es/blog/mineria-de-datos
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