Hace algún tiempo, los datos almacenados por las empresas se revisaban y analizaban de forma manual. Estas enormes bases de datos representaban información sobre la operación, proveedores, flujos, gastos, y lo más importante, consumidores. Pero todo esto cambió con la transformación digital.
En buena hora, estos datos empezaron no solo a acumularse y guardarse de forma digital, si no que también se fueron creando herramientas informáticas para revisarlos y analizarlos en menos tiempo.
Esto significa que todo el proceso se hizo más eficiente al realizar estudios más minuciosos sobre la información y elaborar respuestas más precisas a los patrones observados. Aquí es donde nace lo que hoy se conoce como Data Mining o minería de datos.
Minería de datos o KDD
No solo se trata de un campo de la estadística y las ciencias de la computación. La transformación digital ha logrado que la minería de datos también se convierta en un grupo de disciplinas conocidas con el término Knowledge Discovery in Databases (KDD). En español esto significa “descubrimiento de conocimientos en las bases de datos”.
Al desentrañar este término, uno puede comprender toda la lógica detrás de la minería de datos. ¿Por qué la transformación digital hizo que las empresas destinen porciones cada vez más grandes de su presupuesto en este tipo de soluciones?
Transformación digital: la lógica detrás de la minería de datos
Tomemos como referencia el universo; fuente inagotable de energía en movimiento, fuerzas, átomos, moléculas, partículas que van y vienen sin un orden aparente. En el mundo de la computación esto sería lo equivalente a datos. Millones de ellos.
Pero antes de analizar el factor de la transformación digital, debemos tener en claro una cuestión. Una teoría científica sería una serie de afirmaciones que explican algún comportamiento localizado entre todo este caos que se observa. Sus causas, procesos y consecuencias. Cabe destacar que su validez aplica solo para una porción de la realidad que se ha separado y ordenado para su estudio.
Entonces, para que una teoría cumpla con su fin, primero tenemos que saber cómo buscarla, luego identificarla, ponerla en práctica y, finalmente, una vez confirmada, podemos usarla a nuestro favor con un gran número de beneficios.
La ciencia de encontrar patrones en las bases de datos
Algo así sucede con la observación de la información -en abundantes cantidades- en una base de datos. Dentro de todo este desorden (sí, algunas bases de datos, aunque cuantiosas, son sumamente precarias) hay que identificar qué porciones de datos vale la pena observar, según el patrón que se intente analizar.
Según un artículo de Techopedia sobre el KDD, la finalidad de la minería de datos es “extraer conocimiento de alto nivel a partir de datos de bajo nivel”.
Por otro lado, gracias a la transformación digital también se fueron creando otras disciplinas que se encuadran dentro de la minería de datos:
- Almacenamiento y acceso a bases de datos.
- Configuración de algoritmos para cruzar con cantidades masivas de datos e interpretar resultados.
- Limpieza y curación de datos.
- Desarrollo de inteligencia artificial para descubrir patrones a partir de las observaciones y la experimentación con datos.
En estos momentos, la minería de datos o KDD está brindando cientos de respuestas a empresas de distintos sectores, las cuales están orientadas hacia la optimización de procesos y la maximización de beneficios.
Algunas áreas en las que está teniendo enormes impactos son marketing, telecomunicaciones, manufacturas, seguridad informática, y muchas más. Con este conjunto de herramientas, y las tecnologías de las que disponemos hoy en día, las posibilidades son infinitas.
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