Herramientas de data mining, ¿qué son y cómo nos pueden ayudar?

Por El Grupo Informático |

El término big data, empleado para referirse a enormes bases de datos con mucha información valiosa, está en boca de todos. Pero no siempre se tiene presente que el data mining es la herramienta para que esa información resulte útil.

El data mining permite tratar grandes cantidades de información, ya sea extrayendo aquella que realmente sea relevante, clasificando la información o encontrando patrones ocultos.

También sirve para realizar predicciones y, en resumen, hacer análisis de datos masivos con mayor profundidad que otros sistemas. Para que esto sea posible, debemos utilizar una o varias de las herramientas de data mining.

¿Por qué necesitamos herramientas de data mining?

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El data mining es un área multidisciplinar, que hunde sus raíces en la estadística y otras ramas de las matemáticas, pero también en técnicas informáticas como el machine learning y la inteligencia artificial.

Aparte de esto, hace falta un conocimiento de los datos estudiados para sacar conclusiones, así que se vuelven imprescindibles herramientas de software, de modo que una tarea compleja como el data mining se pueda aplicar en el día a día.

La propia naturaleza del big data, con grandes bases de datos, requiere de mucha potencia de cálculo. Cuanto mejores sean las herramientas empleadas, más rápido obtendremos los análisis.

El data mining se usa en campos muy diversos, desde el desarrollo de nuevos fármacos hasta predicciones de partidos de fútbol, pasando por los estudios de marketing de cada vez más compañías.

Opciones para diferentes perfiles

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Existen herramientas de data mining basadas en diferentes lenguajes y con distintas licencias, desde software libre a opciones con precios elevados, pasando por programas con ciertas funciones gratuitas y otras de pago.

Sin embargo, el aspecto más importante es elegir una herramienta adecuada para el análisis que requiere nuestro proyecto, pues cada software tiene sus puntos débiles y fuertes. Tampoco es raro combinar varias herramientas para aprovechar lo mejor de cada una.

Desde SAS (Statistical Analysis System), con un enfoque corporativo, hasta KNIME, que pone el data mining al alcance de todos, hay muchas alternativas, como estas mencionadas aquí por 1and1, que se adaptan a las necesidades de análisis de datos de las diferentes organizaciones.

Las enormes posibilidades del big data

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Big data y data mining son dos caras de la misma moneda: de nada sirve disponer de gigantescas cantidades de información sin técnicas que permitan sacarle partido.

Hace poco la minería de datos ha saltado al primer plano mediático por el escándalo de Cambridge Analytica que afectó a Facebook, pero sería un error solo reducir este tema a las implicaciones que tiene en la privacidad y en la protección de datos.

El data mining se usa para beneficio de toda la sociedad. Por ejemplo, en la investigación médica se generan muchos datos, pero los códigos éticos vigentes hasta el momento no permiten utilizar toda la información disponible para ciertas prácticas médicas.

Por ello, es tan importante utilizar la información disponible con unos filtros al menos hasta que las legislaciones se adapten al nuevo proceder. De lo que no cabe duda es que estos sistemas de análisis benefician a la población en casi todas las áreas, y la salud es solamente un ejemplo.

Otro de los ámbitos en los que el data mining resulta cada vez más relevante es en el ámbito de las previsiones económicas, algo que puede impactar en todo un país, e incluso nos beneficia cuando se usa para aumentar las ventas: muchas tiendas online nos sugieren artículos que nos interesan analizando los historiales de las compras

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Además, el puesto de científico de datos es uno de los que mayor crecimiento de demanda tiene, pues la importancia del data mining sigue aumentando en un mundo que genera información de forma acelerada.

Y, aunque está claro que el personal cualificado es necesario, las herramientas de software también, así que debemos estudiar de forma detenida cuál es la más adecuada para nuestros objetivos.

¿Qué opinas de este tema? ¿Crees que el big data tiene todo el potencial que se le augura?

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