El proceso que explica qué es data mining se basa en un mecanismo técnico que estudia las grandes cantidades de datos que se encuentran dispersos para darles un sentido y convertirlos en conocimiento. Además, es frecuente que este proceso se lleve a cabo de forma automática.
Para alcanzar este objetivo, el data mining analiza el contenido de herramientas como las bases de datos, encontrando anomalías o estableciendo correlaciones y patrones. En este sentido también destaca el hecho de que el data mining actúa sobre millones de registros.
Significado de “data mining”
El significado directo de “data mining” es el de “minería de datos”. Esta traducción hace referencia a ese proceso de análisis y de trabajo con los propios datos. Para ejecutar su labor, el “data mining” usa técnicas como el análisis predictivo, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning a través del cual las máquinas adquieren una serie de patrones sin que sea necesario programarlas.
El “data mining” se emplea para detectar fraudes, analizar públicos objetivos o predecir comportamientos. De hecho, a día de hoy este proceso se usa en diferentes sectores.
Como ejemplos destacados aparece la agricultura, donde se analizan los datos de las condiciones de cultivos para mejorar las cosechas. En lo que respecta al marketing, el “data mining” estudia la edad, las costumbres, las creencias y otros factores directamente relacionados con el público objetivo al que se lanza un producto o servicio. Incluso puede predecir momentos en los que una persona planea darse de baja de una suscripción.
Cuando se aplica al comercio minorista se tienen datos sobre las ofertas más valoradas por los consumidores y a los bancos les permite conocer los hábitos y preferencias de sus clientes actuales y potenciales. También es importante su uso en medicina, identificando riesgos y administrando los recursos o en la radio y en la televisión publicando recomendaciones que se adaptan a la persona.
