La mayoría de las empresas desearían poder aprovechar mejor los datos para tomar decisiones más informadas, pero es mucho más fácil decirlo que hacerlo.

El big data es una verdadera mina de oro en cuanto a todo lo que ofrece, pero administrar, analizar y obtener conocimiento de ello también presenta muchos desafíos. Y cuando comienzas a aprender sobre la gestión de datos, te encuentras con toda una jerga técnica y definiciones complejas que parecen complicarla aún más.

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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. Esta técnica puede ser realmente valiosa para 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 te hablaremos acerca de lo que es la minería de datos, algunas definiciones clave que debes tomar en cuenta, los desafíos comunes y cómo tu empresa puede aprovechar su potencial de manera segura y ética.

Este análisis puede brindar información importante que ayude a resolver problemas e identificarlos antes de que vuelvan a ocurrir, reducir riesgos y costes, detectar oportunidades de mercado, mejorar la experiencia del cliente y predecir los comportamientos y preferencias del cliente.

Beneficios de la minería de datos

Cuando se hace bien, la minería de datos puede aportar una ventaja significativa al proporcionar inteligencia empresarial a la que de otro modo no tendría acceso y brindar información de una manera mucho más relevante y oportuna. Algunos beneficios de la minería de datos incluyen:

  • Encontrar fácilmente los datos más importantes. El big data contiene información realmente útil, pero también hay mucho que no necesitas y que dificultaría los análisis en lugar de ayudar. 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. Es el tipo de información que 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 necesitar que una persona revise todo y decida un curso de acción, puedes automatizar ciertas decisiones. Por ejemplo, los bancos pueden usar software para identificar tendencias de datos que parecen 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, crear segmentos de marketing precisos y ofrecer promociones personalizadas, y eso es tan solo el comienzo. No hace falta decir que estas campañas de marketing basadas en datos producen un ROI (retorno de inversión) significativamente más alto.

¿Para qué sectores sirve la minería de datos? 

Para entender un poco mejor la función que tiene la minería de datos en tu empresa, te presentamos algunos ejemplos de sus usos comunes en diferentes industrias y/o sectores. 

Proveedores de servicio

En esta industria la minería de datos sirve especialmente para predecir, por ejemplo, las cancelaciones que puede sufrir la compañía por parte de sus usuarios. A través de la recopilación de información de facturación, visitas al sitio web, interacciones con el servicio al cliente y otros indicadores, es capaz de determinar puntajes de probabilidad de cancelación. Obtener esta información antes de que el cliente realice esta acción te ayuda a desarrollar estrategias u ofertas para retenerlo.

Sector minorista

La aplicación de la minería de datos en este sector es a través de una mejor segmentación de tus clientes con bases de datos que te permitan crear estrategias de marketing para tus diferentes tipos de consumidores.

Comercio electrónico

Uno de los usos más comunes es brindar ofertas a personas que ya han buscado en un sitio web específico. Gracias a esta recolección de datos puedes saber cuáles son los productos o servicios que más podrían interesarles a los usuarios y crear ofertas personalizadas para atraerlos.

Técnicas de la minería de datos 

Las técnicas de minería de datos dependerán en su mayoría de las necesidades que tenga tu empresa. Sin embargo, existen algunas técnicas básicas que puedes tomar en cuenta:

Técnicas descriptivas

Como ya lo explicamos, la minería de datos es experta en detectar patrones y esto lo logra a través del reconocimiento de conjuntos de datos en intervalos regulares. Por ejemplo, con estas funciones puedes saber cuáles son los productos o servicios que más se compran en determinada época del año o en festividades.

Su función es lograr que los datos se organicen lo mejor posible, de forma que sean fáciles de comprender. Algunas de las tareas que se realizan con esta técnica son:

  • Asociación: esta tarea tiene por objetivo buscar nuevos eventos o atributos que puedan ser 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 uno o más productos o servicios relacionados con su primera compra.
  • Agrupamiento: los datos se mantienen en grupos como similitudes particulares entre ellos.

Técnicas predictivas

Al igual que la detección de patrones, la minería de datos cuenta con esta técnica realmente valiosa para las empresas, ya que permite proyectar qué tipos de datos pueden verse en el futuro y hacer predicciones comerciales o estratégicas con base en esta información.

La función de esta esta técnica es prever valores no definidos o futuros y se categorizan de la siguiente manera:

  • Clasificación: esta tarea tiene la función de recopilar diversos atributos en categorías relevantes para tu empresa. Por ejemplo, puedes utilizar la minería de datos para categorizar a tus clientes más leales, los que pueden aumentar su fidelidad y preferencia y aquellos que apenas están conociendo tus productos o servicios.
  • Regresión: se utiliza para predecir valores numéricos; por ejemplo, el flujo de clientes potenciales en una plataforma.
  • Detección de anomalías: la minería de datos también es capaz de detectar valores atípicos a través del rastreo o clasificación de datos.

Minería de datos vs. recolección de datos

La minería de datos tiene sus beneficios, pero puede parecer bastante complejo de abordar para un principiante en el tema. Un punto común de confusión se refiere a las diferencias que tiene con la recolección de datos.

La minería de datos y la recolección pueden ser procesos complementarios si se realizan correctamente. Mientras que la minería se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos para derivar tendencias, la recolección es el proceso de extraer datos de fuentes en línea para luego construir análisis. En pocas palabras, la minería se encarga del análisis y la recolección en recopilar.

La recolección de datos implica rastrear un sitio web para extraer sus datos, que luego se organizan en información inteligible. Y si bien es posible hacer esto de manera segura y ética, hay actores malintencionados que utilizan métodos de recolección para compilar información en línea como 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 el escándalo de Cambridge Analytica 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, si 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, entonces, para obtener más datos para construir estas campañas, esta empresa decide rastrear sitios web similares que a menudo son visitados por el mismo público objetivo y averiguar qué tipo de contenido consumen más allí. Por lo tanto, crea recomendaciones de contenido personalizadas a partir de esto. 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, esta empresa decide comprar una lista de contactos de un proveedor externo para llegar a más personas; sin embargo, 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 cuando los usuarios no proporcionaron explícitamente sus datos personales o dieron el consentimiento de querer recibir dicha información.

Evita 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 con la minería de datos y la recopilación de datos, y asegurarte 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 se ocupa de datos confidenciales (incluidos los datos personales), tu principal preocupación debe ser asegurarte de 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 también incluye cerciorarte de que los datos estén seguros en todas las etapas del proceso, incluidos la recopilación, el almacenamiento, el análisis y hasta la eliminación de datos.

Las organizaciones también 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, lo que puede ser de gran ayuda para garantizar la protección de datos 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 especiales pueden ser bastante costosos, lo que podría hacer el que precio de la minería de datos sea prohibitivo para las empresas más pequeñas o conscientes del presupuesto. Este precio puede aumentar a medida que tu compañía crece y aumenta la complejidad de los datos.

Herramientas de minería de datos 

Como lo mencionamos anteriormente, además de las proveedoras especializadas en datos, también existen algunas herramientas que las empresas pueden adoptar para empezar a crear su propia minería de datos. Conoce algunos de los softwares principales que podrían ayudarte: 

1. IBM SPSS

Esta herramienta de análisis estadístico avanzado permite tomar decisiones más inteligentes por medio de técnicas avanzadas mediante 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.

Herramientas de minería de datos- IBM SPSS

Imagen de IBM SPSS

2. Orange 

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

Herramientas de minería de datos: Orange 

Imagen de Orange 

3. RapidMiner

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

Herramientas de minería de datos: RapidMiner

Imagen de RapidMiner

4. JHepWork

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

Herramientas de minería de datos: JHepWork

Imagen de JHepWork

5. Knime

Al igual que JHepWork, 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.

Herramientas de data mining: JHepWork

Imagen de Knime

6. SPM 8 Salford System

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.

Herramientas de data mining: SPM 8 Salford System

Imagen de SPM 8 Salford System

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. En pocas palabras, la integración de datos 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 PieSync para integrar tus datos, las bases de datos de tus clientes también se actualizan en tiempo real, por lo que cualquier análisis que recopile estos datos se basará en información en tiempo real y te permitirá crear perfiles más exactos y compilar de forma confiable tus informes.

PieSync también puede sincronizar las preferencias de comunicación de los clientes entre tus aplicaciones, lo que facilita la visualización de las suscripciones y las bajas de los clientes para cumplir con las leyes de protección de datos y privacidad.

Con esto, no solo puedes recopilar información precisa, confiable y relevante de tus datos, sino también hacerlo de manera segura y legítima, poniendo la privacidad y la protección de los usuarios al frente y al centro. 

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Publicado originalmente en enero 25 2021, actualizado enero 25 2021

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