En medio de una transformación digital que deja huellas a su paso, la gestión de datos no podía quedarse atrás, es más puede ser audaz afirmarlo, pero la información es la piedra angular que define no solo nuevas estrategias, también promueve el desarrollo de innovaciones en tecnología que marcan una tendencia creciente en categorizar, depurar, transferir y almacenar información procesada con el objetivo de orientar la toma de decisiones orientadas al crecimiento empresarial, conocer más al cliente final y hasta hacer lo impensable hasta hace unos años… predecir qué sucederá con nuestras tendencias de consumo, cimientos de la productividad empresarial.
El panorama es amplio de modo que acotaremos la gestión de la información desde su minería es decir desde su proceso de extracción conocido como Data Mining o minería de datos.
¿En qué consiste el Data Mining?
Es un proceso enmarcado por la Cuarta Revolución Industrial, en el cual se utilizan tecnología y técnicas aplicadas para explorar con eficiencia un gran volumen de datos.
La Inteligencia Artificial, se viene aplicando en su exploración pues con base en ella se busca pronosticar el comportamiento del mercado a través de los resultados arrojados por la data que proviene de los clientes o consumidores.
La misión del Data Mining es estructurar información, bajo una previa extracción de la data en bruto que se va transformando en una data cualificada, con base en procesos estadísticos y de IA que arrojen métricas de interés para la predicción de modelos de mercado y toma de decisiones empresariales.
Veamos 4 los procesos que envuelven la operación de la Minería de Datos, que permiten consolidar la toma de decisiones.
- Determinación de Objetivos: Enfoca los objetivos principales por los cuales la extracción de datos se enfoca en determinas áreas: Marketing, Investigación y Desarrollo, Financiero y de Producción.
- Procesamiento de Datos:Aplicación de tecnologías y herramientas matemáticas como, la Inteligencia Artificial y la estadística.
- Establecimiento de Modelo: Son los patrones de comportamiento que logran modelar o predecir la conducta de los datos.
- Análisis de Resultados:A través del proceso de datos y depuración en información, detallar las posibles estrategias y acciones a tomar con base en los resultados obtenidos.
¿Cuál es la gestión de valor que suma a las organizaciones la aplicación del Data Mining?
La irrupción de los grandes volúmenes de información provenientes de la creciente gestión en la Nube y sus derivadas interacciones con el entorno corporativo, han llevado a las organizaciones de todos los tamaños a buscar superar las barreras de la administración de la data, de modo que se canalicen las oportunidades de abrir escenarios digitales donde la información sea de calidad, confiable y de fácil acceso.
En este punto en el cual nos detenemos para estimar los valores de gestión que aporta el Data Mining a la gestión corporativa.
- Apoyo a la definición de objetivos corporativos, los cuales buscarán ser alcanzados con apoyo de la gestión eficiente de la data empresarial.
- KDD(Knowledge Discovery in Database), este proceso permite la identificación de patrones útiles en los datos que posterior al convertirse en información, promueve conocimiento y permite plantar las bases del pronóstico en el comportamiento de la data y tipificación en la conducta del mercado.
- Aumenta el conocimiento y comprensión de la información, facilitando el acceso y lectura para cada uno de los usuarios
- Hace posible compartir información en sistemas como ERP´s y CRM de forma transversal a toda la organización.
- Estipula protocolos de seguridad para el almacenamiento de la información, así como su acceso de forma segura tanto como las modificaciones a la data que sean requeridas.
- Reduce por encima de un 90% la redundancia de datos e información, desarrollando el concepto del Dato Único.
La gestión de valor que integra el Data Mining supone de un protocolo de gestión para su garantía de éxito en la extracción de la data y su conversión en información.
Un protocolo estándar supone de:
- Comprensión del core de Negocios de las organizaciones que aplican este proceso técnico.
- Determinación de la forma de obtención y depuración de la data.
- Establecimiento de los modelos matemáticos (algoritmos que tipificarán la información además la modelarán) y estadísticos como correlación de variables, Chi Cuadrado y regresión líneal.[1]
- Validación de los modelos obtenidos con base en comprobación del cumplimiento de los objetivos propuestos sobre pronostico y conductas del mercado.
- Integración de la data, esto por los resultados de validación favorables a los proyectos y objetivos corporativos.
La innovación de tecnología que va alineada al desarrollo corporativo en áreas como la Inteligencia Artificial, el Big Data y las soluciones de almacenamiento como la Nube, la Niebla y Blockchain son aliadas para que la extracción de data en bruto provea con total contundencia a las empresas de información veraz y capaz de crear nuevos ambientes de negocios tales como los que se observan en el entorno B2C; cuya plataforma de comercio electrónico tiene mayor fluidez y permite predecir conductas de compra en el mercado para las organizaciones de mercado masivo, no tanto así como en el B2B pero hace posible un tipificación de transacciones enfocadas en fortalecer relaciones comerciales entre aliados y partners de negocio.
Los dejamos con una frase que enmarca la minería de datos y nos habla de la contundencia de la información en la era de la Transformación Digital y la Cuarta Revolución Industrial
“El auténtico genio consiste en la capacidad para evaluar información incierta, aleatoria y contradictoria.”
Winston Churchill
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Andrea Talero Molano
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[1]https://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos