Todo lo que deberías saber sobre Data Mining

El Data Science sigue en su auge, funcionando gracias a la intersección entre matemáticas, datos y código. La minería de datos es una de las habilidades que necesitas para trabajar en big data, una de las especializaciones con más demanda en el mercado laboral.

Llamar a esta técnica “data mining” no es casualidad, todos los procesos implicados en la minería de datos simulan la metáfora de la transformación del carbón (datos sueltos) a diamantes (insights), que dan ventaja competitiva a los negocios que compiten en la economía digital. Hoy, más que nunca, “el conocimiento es poder”.

El data mining es uno de los temarios que debes estudiar para trabajar con IA, ya que los modelos deben ser entrenados con datos de calidad: que tengan por características el orden, la cohesión y la coherencia.

Esta disciplina ayuda a multitud de profesionales a descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas que pueden utilizarse para tomar decisiones informadas y estratégicas. En este artículo, exploraremos los conceptos clave, las técnicas principales y las aplicaciones prácticas del Data Mining.

¿Qué es el Data Mining?

En esencia, el Data Mining, o minería de datos en castellano, consiste en extraer los datos desde donde sea que estén con la finalidad de darles sentido. Estos pueden encontrarse en un archivo muerto (un sistema en desuso) o en una base de datos actualizada. Los datos pueden ser:

• Estructurados: como tablas de bases de datos.
• No estructurados: texto, imágenes, audio.
• Semiestructurados: pueden estar en formato XML o JSON.

Esta disciplina es una necesidad constante de las empresas, que algunas veces caen en malas prácticas de almacenamiento de los datos que le interesan. Esto se traduce a datos en brutos, tablas sin nombrar, datos aislados, bases de datos sin normalizar.

Ahora bien, hablar de data mining va de la mano con otros dos conceptos hermanos: ETL y data warehouse.

Qué es ETL

ETL significa Extracción, Transformación y Carga (Extract, Transform, Load, en inglés) y se refiere al proceso utilizado para integrar diferentes datos, moviéndolos desde múltiples fuentes, transformarlos según sea necesario y llevarlos a su destino, como un data warehouse (en breve nos adentraremos sobre qué es), para su análisis y almacenamiento.

• Extracción (Extract): los datos se extraen de una o varias fuentes, que pueden incluir bases de datos, sistemas de archivos, aplicaciones empresariales, servicios web... La extracción puede implicar la recuperación de conjuntos de datos completos o parciales, o incluso datos aislados.
• Transformación (Transform): los datos extraídos se transforman para adaptarlos a los requisitos del sistema o modelo destino. Las transformaciones pueden incluir limpieza de datos, normalización, conversión de formatos, enriquecimiento de datos, agregación y cálculos derivados, entre otros procesos. El objetivo es garantizar que los datos sean coherentes, precisos y útiles para el análisis posterior.
• Carga (Load): finalmente, los datos se cargan en el destino final, que puede ser un sistema o aplicación de almacenamiento. Durante esta fase, los datos se insertan en las tablas de acuerdo a una estructura y esquema previamente definidos. La carga puede ser incremental, actualizando solo los datos modificados desde la última carga, o completa, reemplazando todos los datos existentes.

¡Así es! ETL es la base de la minería de datos y este no solo toma datos de bases avanzadas como Oracle, SQL, MySQL, también lo hace de archivos de texto plano, archivos CSV (del inglés comma-separated values), Excel o similares.

Data Warehouse

Cuando se trabajan con una gran cantidad de datos, nos encontramos con el concepto de data warehouse (también conocido como almacén o repositorio de datos). En data mining, los datos poco a poco se van guardando en una data warehouse, que actúa como un medio de documentación.

Un data warehouse es todo lo contrario de un data lake, que es uno de los retos a los que se enfrenta un perfil especialista en data. En estos sistemas nos encontraremos con información que ya no es necesaria para la ejecución de un programa actual, pero que sigue siendo importante como respaldo histórico, predicciones o análisis.

La gran diferencia de una data warehouse con una tabla cualquiera, es que son especialmente diseñadas para hacer consultas complejas de grandes cantidades de datos. Tan grandes que es imposible gestionarlos con facilidad.

Estos grandes almacenes son necesarios por la increíble cantidad de información, tanto asíncrona como en tiempo real, que las aplicaciones, sitios web y compañías están generando. Por ejemplo, alrededor de 65.972 imágenes son posteadas en Instagram cada minuto.

Se conoce que Meta emplea varias data warehouse para su red social Facebook, entre ellas, Hive, Presto, Cassandra y HBase.

¿Para qué sirve el data mining?

Estas disciplinas de la ciencia de datos (data mining, ETL, data warehouse) dan paso a la llegada del Business Intelligence (BI) y Machine Learning (ML), que necesitan de datos utilizables para lograr sus funciones.

Es común que el Business Intelligence sea confundido con el Big Data (que también se beneficia del data mining), pero como su nombre lo dice, el BI se trata de usar los datos minados para que las decisiones de un modelo de negocio sean lo más informadas e inteligentes posibles. Esto se logra mediante la recopilación, integración, análisis y visualización de datos obtenidos.

Regresando al caso de Meta, en cualquiera de sus redes sociales, el data mining puede ofrecerles dos verticales importantes de datos de valor para su negocio: la tendencia de uso de sus usuarios, a lo largo del tiempo y por temporadas, y el contenido que se comparte dentro de sus productos. En este último punto, nos encontramos con el reconocimiento de tendencias en la compra/venta de bienes y servicios, dentro y fuera de sus tiendas in-app, y con tendencias que ya pertenecen al ámbito sociopolítico.

Las principales técnicas de data mining

Además del ETL, explicaremos otras técnicas implementadas dentro de la disciplina del data mining. Por cierto, ¿sabías que el inglés es el idioma que predomina en la industria tecnológica? Es por esto que ofrecemos clases de inglés junto a cualquiera de nuestros bootcamps, para que asegures tu futuro profesional, junto a la Boost Academy, un programa de aceleración de talento disponible para todo el alumnado que complete los cursos intensivos.

• Agrupamiento (Clustering): una técnica que consiste en dividir un conjunto de datos en grupos homogéneos basados en la similitud entre ellos. Este enfoque permite identificar patrones dentro de los datos y agrupar elementos similares, lo que facilita la segmentación.
• Clasificación (Classification): implica asignar categorías predefinidas a los datos. Los algoritmos de clasificación, como los árboles de decisión y los algoritmos de aprendizaje supervisado, se utilizan para predecir la pertenencia a una clase o categoría en función de variables de entrada.
• Regresión (Regression): se utiliza para predecir valores numéricos continuos en función de variables independientes. Es especialmente útil para modelar y comprender la relación entre diferentes variables y cómo afectan a un resultado específico.
• Aprendizaje de Reglas de Asociación (Association Rule Learning): esta técnica se centra en descubrir relaciones entre variables en grandes conjuntos de datos. Es comúnmente utilizado en análisis de mercado y recomendación de productos.
• Detección de Anomalías (Anomaly Detection): se utiliza para identificar observaciones inusuales o atípicas en un conjunto de datos. Estas anomalías pueden indicar fraudes, errores en los datos o patrones inesperados que merecen una mayor investigación.

Aplicaciones prácticas del data mining

Las principales salidas laborales del Data Science usan la gran mayoría de estas técnicas en el día a día de su trabajo.

En el caso de un puesto de Data Analyst en un equipo de Marketing y Ventas, la fuente principal de los datos probablemente sea el CRM (siglas en inglés de customer relationship management, un programa para la gestión de la relación con clientes). Por ejemplo, HubSpot, que de por sí tendrá sus propios pipelines de deals (etapas en la negociación con clientes) de las que se pueden extraer conclusiones importantes para la continuidad del negocio.

Es así como nos encontraremos con distintas aplicaciones prácticas del Data Mining en diversas industrias y áreas de negocio. Algunos ejemplos incluyen:

• Marketing y Publicidad: utilizado para segmentar audiencias, personalizar campañas y predecir el comportamiento del cliente.
• Finanzas: ayuda en la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la predicción de tendencias del mercado.
• Salud: el tratamiento de datos históricos facilita el diagnóstico médico, la predicción de enfermedades y la correcta gestión de registros de pacientes.
• E-Commerce: se utiliza para recomendar productos, mejorar la experiencia del usuario y optimizar los precios.

Aprende data mining desde cero

En el programa académico del bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial, te adentrarás al mundo de las bases de datos, para luego avanzar hacia el machine learning y deep learning. Ahora que conoces cómo estas áreas hacen uso de la minería de datos, ¡sácale el máximo provecho!

El Foro Económico Mundial pronostica que las habilidades relacionadas con la IA y el big data aumentarán su relevancia en un 59.5%.

¿Quieres ser parte de esta gran movida en el sector tech? Completa el formulario debajo de este artículo y recibe toda la información para apuntarte al Bootcamp de Data Science e Inteligencia Artificial.