Cualquier empresa desearía aprovechar mejor los datos para tomar decisiones más informadas. En ese sentido, el big data es una verdadera mina de oro de información, pero administrar, analizar y obtener conocimiento de ello presenta muchos desafíos.

Y cuando recién comienzas con la gestión de datos, te encuentras con una serie de tecnicismos y definiciones complejas que parecen complicarla aún más.

Una de las formas en que las organizaciones intentan aprovechar al máximo los datos a su disposición es a través de la minería de datos. Gracias a esta puedes optimizar las operaciones, generar pronósticos comerciales precisos, aumentar el ROI de marketing y ventas, proporcionar información valiosa para los clientes y mucho más.

En esta publicación conocerás qué es la minería de datos, algunas definiciones clave que debes tener en cuenta, los desafíos comunes y cómo tu empresa puede aprovechar su potencial de manera segura y ética.

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Este análisis brinda información importante que ayudará a tu empresa a resolver problemas (e identificarlos antes de que vuelvan a ocurrir). También sirve para reducir riesgos y costes, detectar oportunidades de mercado, mejorar la experiencia del cliente y predecir sus comportamientos y preferencias.

Big data y minería de datos

La minería de datos mantiene una relación íntima con el big data. Cada minuto de cada día se generan más de 5,7 millones de búsquedas en Google, 6 millones de personas realizan compras en línea y se publican 575.000 tweets. Estos inmensos volúmenes de información digital son los que conocemos como big data: datos en bruto recopilados por medio de las tecnologías computacionales. 

Para gestionar tanta información es necesario establecer objetivos específicos y contar con herramientas diseñadas para encontrar los datos útiles. Por ejemplo, tu objetivo podría ser realizar un estudio estadístico de las poblaciones que consumen un producto y generar un perfil de cliente basado en las cookies e historial de navegación. La minería de datos puede hacerlo posible.

Al aplicar algoritmos para analizar la información podemos aprovechar realmente los macrodatos del big data. Estos algoritmos complejos suelen procesar más información en menos tiempo.

En resumen, el big data ofrece la materia prima para el análisis de información; mientras que la minería de datos es la herramienta para rastrear, ubicar, extraer y visualizar la información que nos interesa; y con ello diseñar las estrategias comerciales pertinentes.

Beneficios de la minería de datos

La minería de datos aporta una ventaja significativa al proporcionar inteligencia e información más relevante y oportuna (a la cual la empresa no tendría acceso de otra manera). Algunos beneficios de la minería de datos incluyen:

  • Encontrar fácilmente los datos esenciales. El big data contiene información realmente útil, pero también hay muchos datos que no necesitas. La minería de datos permite diferenciar automáticamente la información valiosa e interpretarla en informes procesables.
  • Comprender mejor a los clientes y su recorrido. Con la minería de datos puedes recopilar datos de clientes de múltiples fuentes para formar perfiles informativos muy completos. Esto te brinda un conocimiento valioso sobre las tendencias, preferencias, comportamientos, similitudes y diferencias de los consumidores. Esta información te ayuda a brindar una mejor experiencia del cliente y lograr una comunicación más eficiente en todos los puntos de contacto.
  • Tomar decisiones más rápidas y automatizadas. En lugar de que una persona revise todos los datos y elija las acciones a emprender, puedes automatizar ciertas decisiones. Por ejemplo, los bancos pueden usar software para identificar tendencias que revelan comportamientos fraudulentos y bloquear automáticamente cuentas en segundos, notificar a una persona responsable o solicitar verificación adicional de los usuarios.
  • Desarrollar campañas de marketing más efectivas y personalizadas. Con el conocimiento que obtienes de la minería de datos, los equipos de marketing pueden crear campañas mucho más personalizadas, adaptar el contenido y las recomendaciones de productos en función de preferencias y comportamientos conocidos, predecir tendencias de cómo los consumidores compran o navegan en tu sitio web, descubrir qué les impide comprar o qué los lleva a abandonar su carrito, crear segmentos de marketing precisos y ofrecer promociones personalizadas, entre otras cosas. No hace falta decir que estas campañas de marketing basadas en datos producen un ROI (retorno de inversión) significativamente más alto.

Las técnicas de minería de datos dependerán en su mayoría de las necesidades de cada empresa. Sin embargo, podemos categorizarlas en tres grandes grupos: las técnicas descriptivas, predictivas y prescriptivas. Veamos las características de cada una.

Técnicas descriptivas de minería de datos

1. Técnicas de asociación

Como ya lo explicamos, la minería de datos detecta patrones a través del reconocimiento de conjuntos de datos en intervalos regulares. Con estas funciones podrías saber cuáles son los productos o servicios que más se compran en determinada época del año, por ejemplo en Navidad.

Esta tarea tiene por objeto buscar nuevos eventos o atributos relevantes comparados con los ya existentes dentro de tu negocio. Por ejemplo, cuando un cliente adquiere un artículo específico, es común notar que los usuarios tienden a comprar otros productos o servicios relacionados con su primera compra.

2. Técnicas de agrupamiento

Una vez que los algoritmos detectan una regularidad en los datos y pueden asociarlos es más sencillo llevar a cabo un proceso de agrupamiento que englobe todos los resultados con el mismo comportamiento, valor o relevancia. Cuando una técnica de agrupamiento es aplicada en los datos, estos se mantendrán en grupos con similitudes particulares entre ellos, de forma que sean fáciles de comprender.

Técnicas predictivas de minería de datos

3. Técnicas de clasificación

La minería de datos cuenta con una técnica (realmente valiosa para las empresas) que permite proyectar cómo puede verse en el futuro cierta información y hacer predicciones comerciales o estratégicas con base en ello.

Esta función recopila diversos atributos en categorías relevantes para tu empresa. Por ejemplo, te ayuda a categorizar a tus clientes más leales (los que pueden aumentar su fidelidad y preferencia) y a aquellos que apenas están conociendo tus productos o servicios.

4. Técnicas de regresión

La regresión sirve para ubicar relaciones y calcular probabilidades con base en datos. Esto significa que puede utilizarse para predecir valores numéricos; por ejemplo, el flujo de clientes potenciales en una plataforma. En un caso así es posible filtrar de forma eficiente si un internauta es un prospecto comercial (1) o no (0). Este tipo de técnicas categorizan los valores de acuerdo con variables numéricas y, por tanto, toman decisiones basadas en códigos binarios.

5. Técnicas de detección de anomalías

La minería de datos también es capaz de detectar valores atípicos a través del rastreo o clasificación de datos. En algunos casos, los algoritmos pueden detectar irregularidades y predecir su resultado o las consecuencias, gracias al aprendizaje obtenido de otros casos similares.

Estas técnicas son probabilísticas y requieren de la interpretación humana para tomar la decisión final.

Técnicas prescriptivas de minería de datos

6. Técnicas de automatización

Dentro de la minería de datos también existen algoritmos para la toma de decisión que funcionan de forma prescriptiva. Esto es, que establecen reglas o comandos dependiendo de los resultados del análisis de la información.

Tal es el caso de los árboles de decisión, que son modelos predictivos y de aprendizaje automático que generan respuestas a ciertos problemas, cediendo responsabilidades a las tecnologías.

7. Técnicas de optimización

Las técnicas de optimización generan simulaciones para la toma de decisión frente al resultado de una analítica de los datos, por lo tanto, obtienen una mejor respuesta basada en casos anteriores. Sin embargo, la optimización solo se da como una propuesta de plan de acción.

A través de estas técnicas se puede establecer una mejor alternativa de ventas, marketing o atención para evitar situaciones similares en el futuro.

Diferencias entre la minería de datos y la recolección de datos

La minería de datos y la recolección pueden ser procesos complementarios, si se realizan correctamente. La minería se dedica al análisis de grandes conjuntos de datos para derivar tendencias, mientras que la recolección consiste en extraer datos de diversas fuentes para luego construir el análisis.

La recolección implica rastrear un sitio web para extraer sus datos, que luego se organizan en información inteligible. Y aunque es posible hacerlo de manera segura y ética, hay actores malintencionados que utilizan métodos de recolección para obtener direcciones de correo electrónico, listas de contactos, fotos, videos, texto o código, sin el consentimiento del usuario.

Un ejemplo conocido de recolección de datos del que quizás hayas escuchado fue el escándalo de Cambridge Analytica y Facebook. Como informó The New York Times, la consultora política británica comenzó a recolectar datos de millones de usuarios de esta red social en 2014 para construir perfiles psicológicos de votantes e intentar venderlos a campañas políticas.

Aunque este escándalo fue a gran escala y tuvo enormes repercusiones, cualquier tipo de empresa puede realizar prácticas de recolección de datos poco éticas, sin importar su tamaño.

Por ejemplo, una pequeña empresa de medios espera crear recomendaciones de contenido más personalizadas para su audiencia, compuesta principalmente por mujeres de entre 18 y 24 años; para obtener más datos para construir estas campañas, esta empresa decide rastrear sitios web similares que a menudo son visitados por su público objetivo y averiguar qué tipo de contenido consumen más allí. Sin embargo, estos datos fueron adquiridos sin el conocimiento de los usuarios, lo que ya constituye una mala práctica.

Otro ejemplo es cuando una empresa busca ampliar el alcance de sus boletines informativos por correo electrónico, pero aún no tiene una gran cantidad de suscriptores. Por lo tanto, decide comprar una lista de contactos de un proveedor externo para llegar a más personas (la compra y venta de listas de contactos puede estar prohibida por varias leyes de protección de datos, así como el envío de correos electrónicos no solicitados especialmente si los usuarios no proporcionaron sus datos o no dieron su consentimiento).

¿Cómo evitar problemas con la minería de datos?

Los escenarios descritos anteriormente son ejemplos perfectos de lo que no debes hacer al implementar minería y recolección de datos. Por ejemplo, en el caso de Facebook-Cambridge Analytica, los datos se extrajeron sin el consentimiento o conocimiento de los usuarios; Facebook no protegió los datos de los usuarios frente a actores externos y los datos se utilizaron para fines con los que ellos no estaban de acuerdo conscientemente.

Por eso es primordial estar al tanto de los posibles obstáculos que podrías enfrentar al utilizar la minería de datos y la recopilación de datos, y asegúrate de llevar a cabo estas prácticas de forma ética y transparente.

Garantizar la protección de datos y la privacidad es la clave

Al igual que cualquier proceso que involucra datos confidenciales, tu principal preocupación debe ser corroborar que todos los datos que estás recopilando y utilizando se hayan proporcionado con el consentimiento explícito y en pleno cumplimiento de las leyes de privacidad aplicables. Esto incluye proteger los datos en todas las etapas del proceso (recopilación, almacenamiento, análisis y eliminación).

Las organizaciones  deben establecer reglas internas para especificar para qué se pueden usar los datos y cómo deben analizarse e implementarse, además de garantizar que la información obtenida de la minería de datos no infrinja las políticas de privacidad. Como regla general, ser transparente, honesto y ético con los datos debe ser tu máxima prioridad.

Algunas empresas pueden contratar personal especializado en ciencia de datos y seguridad para supervisar todos los procedimientos de análisis y gestión de datos. Esto puede ser de gran ayuda para garantizar la protección y la privacidad del usuario durante todo el proceso. También pueden poner en funcionamiento herramientas especializadas para lograr mejores resultados.  

Todos estos conocimientos y herramientas suelen ser bastante costosos, lo que ocasiona que la minería de datos sea prohibitiva para las empresas pequeñas de presupuesto limitado en este rubro (Considera que el precio puede aumentar a medida que tu compañía crece y aumenta la complejidad de los datos).

Ejemplos de minería de datos

1. Comercio electrónico

Por sus posibilidades, el comercio electrónico es una de las trincheras que mayor provecho ha obtenido de la minería de datos. Claros ejemplos de esto son las grandes compañías de minoristas como Amazon, Mercado Libre o Alibaba, que han aprovechado los recursos del big data para capitalizar las visitas de los consumidores a sus sitios.

Una de las grandes misiones de cualquier negocio online es captar usuarios y retenerlos como consumidores. La minería de datos es la herramienta indicada para ello debido a que evalúa grandes cantidades de usuarios para detectar a los clientes potenciales y para ofrecer soluciones a la medida, basándose en las necesidades de su base de consumidores existente.

Amazon, por ejemplo, utiliza tecnologías de aprendizaje profundo para generar perfiles de compra específicos de cada cliente. Seguramente has entrado al sitio y te has encontrado con un producto que no necesitabas, pero que al verlo te das cuenta de que es perfecto para ti. AWS tiene potentes motores de minería de datos que permiten establecer relaciones entre tus compras anteriores para predecir tus necesidades comerciales.

2. Redes sociales

Las redes sociales son el lugar donde más datos se generan día con día. Actualmente hay más de 2900 millones de usuarios de Facebook, 2500 millones de YouTube y 1478 millones de Instagram. Esto significa que la información que se comparte a través de publicaciones, fotos y videos es realmente grande.

La minería de datos permite analizar esta información de forma automatizada para generar experiencias únicas de navegación y dirigen la atención de los visitantes hacia ciertos tópicos. Esta es la forma en que plataformas como YouTube o TikTok saben qué contenidos les interesan a los usuarios.

Las redes sociales han sacado provecho de la minería de datos para capitalizar la navegación de sus usuarios al vender sus perfiles de consumo a las empresas. Por ejemplo, Meta (empresa detrás de Facebook, Instagram y WhatsApp) utiliza la información de sus usuarios, sus historiales de navegación y sus visitas dentro de las plataformas para generar predicciones de consumo que son vendidas a los anunciantes. Si alguna vez te habías preguntado por qué te aparece publicidad en tu página principal que es diferente a la de tus colegas, esta es la razón. 

3. Gestión de clientes

A menor escala las empresas pueden también aprovechar la minería de datos para mejorar las experiencias de compra de sus clientes. Para ello solo basta disponer de una base de datos en donde esté integrada la información de relevancia de sus consumidores. Cuanto más grande sea la cartera de clientes, mayor información podrán obtener a través de las técnicas de minería de datos.

Una compañía puede aplicar estos recursos para detectar regularidades en el consumo de sus clientes, quienes pueden preferir una solución sobre otra o que han reducido su consumo a partir de un lanzamiento de la competencia. Las empresas pueden generar perfiles demográficos más específicos para saber a quién y cuándo ofrecer alguna solución comercial.

Más allá de las ventas, las empresas pueden aplicar técnicas de minería de datos para ofrecer un mejor servicio al cliente y hacer un seguimiento a sus compras. Por ejemplo, al detectar comportamientos en sus clientes pueden predecir quiénes requieren mayor acompañamiento o intuir qué interacciones se generarán tras una compra.

4. Medicina

En el área médica la minería de datos ha sido de primera importancia para la resolución de algunos de los episodios contemporáneos, como la pandemia de covid-19. Al aplicar algunas de estas técnicas, los hospitales, farmacéuticas y gobiernos pudieron, por ejemplo, detectar el foco de infección y generar estrategias de contención inmediatas.

La medicina se ha nutrido en los últimos años de estos avances tecnológicos, permitiendo el análisis de casos, enfermedades, tratamientos y agentes patológicos de manera mucho más integral, completa y exacta. Esto ha beneficiado la salud de millones de personas y que los tratamientos sean más eficaces para combatir diversas enfermedades.

Por otro lado, el análisis de bases de datos clínicos puede mejorar el servicio de atención hospitalaria, detectar irregularidades y hacer más certero el proceso de diagnóstico y tratamiento de pacientes. 

5. Control financiero

Las instituciones bancarias y financieras son un buen ejemplo de instancias que han recurrido a las tecnologías de minería de datos para mejorar sus servicios y elevar los índices de seguridad en sus operaciones. La aplicación de estos recursos es realmente útil en este sector debido a que estas instituciones disponen de una gran cantidad de información de una gran cantidad de usuarios.

Por ejemplo, un banco es capaz de rastrear la actividad financiera de cualquier cliente y definir si es un buen candidato a recibir un crédito hipotecario o una tarjeta de crédito. Esto se debe a que posee información sobre sus ingresos, sus gastos, sus hábitos de consumo y su historial de crédito.

Asimismo, las instituciones bancarias han adoptado la minería de datos para el uso de sistemas inteligentes que pueden rastrear actividades ilícitas que se llevan a cabo a través de sus plataformas, o bien ciberataques que ponen en riesgo la seguridad de los recursos de sus clientes y de la misma institución.

Herramientas de minería de datos

Actualmente existen algunas herramientas que las empresas pueden adoptar para crear su propia minería de datos. Conoce los principales software que podrían ayudarte: 

1. IBM SPSS

Ejemplo de herramienta de minería de datos: IBM

Esta herramienta de análisis estadístico avanzado permite tomar decisiones más inteligentes por medio de técnicas avanzadas. Cuenta con una interfaz fácil de usar para encontrar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia de tu negocio y minimizar los riesgos comerciales. Entre sus funciones analíticas se encuentran machine learning basado en inteligencia artificial, recolección de datos y presentación de resultados. Su principal ventaja competitiva es que otorga datos con hasta un 95 % de fiabilidad.

2. Orange 

Ejemplo de herramienta de minería de datos: Orange

Este software cuenta con librerías y comandos muy potentes. Entre sus componentes puedes encontrar funciones de procesamiento de datos, características de puntuación y filtrado, evaluación del modelo y técnicas de exploración.

3. RapidMiner

Ejemplo de herramienta de minería de datos: Rapidminer

Basado en el machine learning y la minería de datos, se compone de una gran variedad de elementos de diferentes operadores. Cuenta con más de 500 operadores para toda clase de procedimientos y también combina esquemas de una herramienta stand-alone para el análisis de datos. Además puede integrarse a tus propios productos.

4. Datamelt

Ejemplo de herramienta de minería de datos: Datamelt

Este software de código abierto ha sido diseñado con una interfaz más comprensible. Contiene bibliotecas científicas numéricas, ideales para funciones matemáticas, número aleatorios y algoritmos.

5. Knime

Ejemplo de herramienta de minería de datos: Knime

Este software es de código abierto y permite funciones básicas de la minería de datos, como integración de datos, procesamiento, análisis y exploración. A través de sus flujos visuales o tuberías de datos se pueden ejecutar y analizar los resultados, modelos y vistas interactivas.

6. Salford Predictive Modeler

Ejemplo de herramienta de minería de datos: Salford Predicitive Modeler

Este software es una plataforma precisa y rápida para desarrollar modelos predictivos, descriptivos y analíticos a partir de bases de datos y conjuntos de datos de cualquier tamaño, complejidad u organización. La extracción de datos que ofrece abarca la clasificación, regresión, análisis de supervivencia, análisis de valor perdido, agrupación de datos y segmentación.

Integra tus datos antes de la minería

Un paso que a menudo se pasa por alto al implementar procesos de datos, incluida la minería, es la integración de datos que, en pocas palabras, significa combinar información de varias fuentes dispares en una base de datos unificada para una vista más consistente.

La integración de tus datos puede hacer que la minería sea más efectiva y precisa. Debido a que tus datos se unifican, enriquecen y actualizan después de la integración, es mucho más fácil y rápido identificar tendencias y patrones, lo que puede permitir una toma de decisiones más ágil, basada en resultados actuales y precisos.

Si utilizas una solución de sincronización como la sincronización de datos de HubSpot para integrar tus datos, las bases de datos de tus clientes también se actualizan en tiempo real, por lo que cualquier análisis se basará en información en tiempo real y te permitirá crear perfiles más exactos y compilar de forma confiable tus informes.

Herramienta de sincronización de datos de HubSpot

Con esto, no solo puedes recopilar información precisa, confiable y relevante de tus usuarios, sino también hacerlo de manera confiable y legítima, privilegiando su privacidad y seguridad. 

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Publicado originalmente el 19 de septiembre de 2022, actualizado el 20 de septiembre de 2022

Topics:

Análisis de datos