Antes de escoger la tecnología que quieran usar, las empresas deben saber cuáles son sus objetivos reales.
Es un proceso que por medio de métodos estadísticos arroja muestras de datos consistentes. Analiza y cruza una gran cantidad de datos, permitiéndole extraer información escondida o que no se visualizaba, siendo un paso mayor en la estrategia analítica de la organización.
Las empresas, además de almacenar los datos, deben integrar las fuentes y obtener la información lo más rápido posible. Y evaluarlo con agilidad significa desarrollar un nuevo diferencial para la organización. El Data Mining se presenta como una herramienta extra para las empresas, y su éxito está en la forma en que se organizan estos datos.
La herramienta puede aumentar el lucro y posibilitar una considerable reducción de costos. Para esto, es necesario realizar un cruce de datos y direccionar el objetivo para cada tipo de público, percibir la necesidad del consumidor, viendo aquel producto que tiene un buen retorno, planeando de esta forma, la capacidad de producción.
Algunos segmentos se destacaron con el uso de Datamining, como el internet y las telecomunicaciones. Estos son sectores que poseen grandes bases de datos (estructurados y no estructurados), con una enorme competitividad. Por medio de Datamining es posible evitar desvíos y fraudes, mapear ítems que afectan los indicadores de desempeño, así como mayor información de los datos.
Junto con la movilidad y las redes sociales, Datamining forma un conjunto de tecnología valiosa para las organizaciones. El estilo de análisis de un Datamining permite que se descubran factores relevantes para el negocio, en pequeña escala, a diferencia del Big Data, que lo hace a gran escala. Es posible considerar Datamining un subconjunto del Big Data, pues éste tiene como objetivo aplicaciones técnicas que posibilitan el análisis y la obtención de nuevos conocimientos por medio de una gran base de datos.
Algunas funciones pueden ser destacadas como técnicas aplicadas para entender el comportamiento de los usuarios en las redes sociales online. Un ejemplo, sería medir la satisfacción del usuario en un grande evento a través de una red social.
Otra forma en la que puede ser usado es en el área de recaudación de impuestos. Basados en el historial de movimientos, se identifican fraudes potenciales en nuevos pagos por medio de una tarea de clasificación de Datamining, que consiste en descubrir una función que mapee un conjunto de registros en un conjunto de clases. De esta forma, esta función puede ser aplicada a nuevos registros, previniendo la clase en que tales registros encuadran.
Con la tarea de regresión, también es posible que Datamining ayude en el área de energía eléctrica, generando modelos que simulen la demanda de consumo de energía por regiones, usando registros de consumo de esas regiones en periodos anteriores.
Otro ejemplo de aplicación de Datamining es usar una base de datos de ventas de un determinado periodo, para ver cómo es el comportamiento de las ventas de la empresa en determinados días, para ver la asociación entre los productos que fueron vendidos con cierta periodicidad y en forma conjunta con otros productos, permitiendo que la empresa invierta en ventas combinadas y promociones de tales productos.
Hay varios ejemplos de otros sectores que lo usan para facilitar acciones, reducir costos e incrementar el lucro, dentro de ellos está el área de medicina y la industria.
Antes de hacer la elección de la tecnología que se usará para aprovechar bien este enmarañado de datos que surgen a cada segundo, las empresas deben saber a dónde quieren llegar. Tener el conocimiento del problema real que deben enfrentar, saber si el enfoque será aumentar las ventas o disminuir los riesgos. Así se podrá escoger la tecnología correcta para alcanzar objetivos.
Fuentes:
http://computerworld.com.br/exemplos-de-aplicacoes-de-data-mining-no-mercado-brasileiro
http://www.transparent.nl/en/news/transparent-introduces-data-mining-in-mexico
http://techcrunch.com/2013/03/30/ondore-closes-million-dollar-round-after-years-of-bootstrapping/
http://aquare.la/pt/artigos/2015/04/27/7-caracteristicas-importantes-para-diferenciar-bi-data-mining-e-big-data/
