¿Cómo Puedo Apoyarme en la Minería de Datos para Tomar Mejores Decisiones?

Mtra. Ma. Carmen Jiménez Hernández

Al inicio de la era de las computadoras, por los años sesenta, la cantidad de información que se almacenaba se limitaba a unos kilobytes, esto restringía el número de aplicaciones a implementar. Si consideramos que un archivo promedio en Word, actualmente ocupa 800 kilobytes, podemos entender la magnitud de la limitante.  black belt

Con el avance de la tecnología, se almacenan grandes cantidades de información, en diferentes formatos, permitiendo multiplicar el número de aplicaciones en diferentes sectores. Este genera un nuevo reto, como se administrará la información, pero algo más interesante es como se analizará y cómo podemos apoyarnos en ese análisis.

El análisis de datos consiste en buscar tendencias, variaciones de comportamiento de los datos, cuando estos patrones son útiles y relevantes, se les llamará conocimiento. Inicialmente el análisis era manual, utilizando técnicas estadísticas,  bajo este esquema surge la Minería de Datos, que es un proceso automático que busca descubrir patrones ocultos en un conjunto de datos, para lo cual se utilizan diferentes algoritmos, dependiendo del objetivo del análisis, los algoritmos se clasifican en:

  • Algoritmos supervisados (predictivos), cuyo objetivo es predecir un dato desconocido a partir de otros conocidos. Por ejemplo los algoritmos de clasificación y regresión.
  • Algoritmos no supervisados (descubrimiento del conocimiento), su objetivo es descubrir patrones y tendencias en los datos. Por ejemplo los algoritmos de segmentación o cluster, y asociación.

La minería de datos tiene aplicación en diferentes áreas: en  negocios,  investigación, seguridad social, etc. A continuación se mencionarán algunos campos de aplicación:

  • Negocios; identificar el perfil de los clientes, conocer la rentabilidad de los clientes.
  • Hábitos de compra en los clientes.
  • Patrones de fuga; conocer los clientes que piensan abandonar el negocio o cancelar su contrato.
  • Fraudes; detectar transacciones fuera del patrón.
  • Terrorismo; apoya a la detección de eventos que pueden llegar a suceder.
  • Genética; conocer como los cambios en la secuencia de ADN afectan el riesgo para desarrollar enfermedades. gerencia de ventas

La minería de datos es un proceso que permite extraer conocimiento de los datos, esto será muy útil para la toma de decisiones y también se puede manejar como una herramienta muy poderosa para el éxito de un proyecto; sin embargo, para llegar a este punto, es necesario contar con calidad en los datos obtenidos, definir el objetivo del negocio, así como elegir el mejor método para el análisis de la información.

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Mtra. Ma. Carmen Jiménez H.

Licenciada en Sistemas Computacionales Administrativos por parte del Tecnológico de Monterrey, tiene estudios en la  Maestría en Sistemas, Planeación e Informática grado otorgado por la Universidad Iberoamericana. Cuenta con una certificación en Desarrollo de pruebas centradas en el usuario Icarnegie,  certificación en el software Genexus y un diplomado en asesoría estudiantil.

Ha participado en diversos cursos de actualización como: Herramienta de inteligencia de negocios SAS,  developer  Oracle, Rational Rose, Manejo de la base de datos DB2, así como AZURE Microsoft ( Cloud Computing).

Coordinadora de programas satelitales y on-line para FORD. Actualmente es coordinadora del diplomado de Aplicaciones de la Minería de Datos en los Negocios y Big Data como Estrategia de Negocios para Educación Ejecutiva del Tecnológico de Monterrey. Además de participar como instructora en el diplomado en Inteligencia de Negocios impartido en México y en el extranjero.
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