Cuando hablamos de datos, probablemente pienses en encuestas o grupos focales. Después de todo, estas técnicas ayudan a conocer mejor a los consumidores, a los competidores, mercado, pero hablaremos de otro concepto: la minería de datos.
Este concepto está en el radar de las empresas que buscan recopilar datos estratégicos para tomar mejores decisiones. Descubre qué es la minería de datos y cómo ponerla en práctica.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es un método automatizado de extracción y análisis de datos. Si lo usas podrás recopilar automáticamente datos sobre tu propio negocio, conocer mejor a tus clientes y más.
“La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa de grandes conjuntos de datos.”
Al combinar varias disciplinas (la informática y el análisis de datos) es posible detectar patrones. También extraer conocimiento de enormes bases de información.
Ventajas de la minería de datos
Una de las principales ventajas es que permite transformar datos sin procesar en información y conocimiento relevante.
También ayuda a analizar datos de manera eficiente, predecir comportamientos y resolver problemas en diferentes áreas del negocio; como resultado, la ventaja competitiva de la empresa aumenta.
Por otro lado, la minería de datos proporciona información cada vez más interdisciplinaria y necesaria; esto ayuda a las empresas a diferenciarse en un mercado competitivo.
“De la minería de datos puedes obtener datos estratégicos para tu negocio.”
Para entender cómo es esto posible, veamos los principales beneficios de la práctica de minería de datos para tu negocio:
- Además de reducir costos, la minería de datos puede aumentar las tasas de conversión; porque ayuda crear ofertas personalizadas, proporcionando un mejor retorno de la inversión.
- Puedes centrar tus esfuerzos en la audiencia con mayor probabilidad de conversión, reduciendo la inversión y los costos.
- Al identificar patrones, puedes crear soluciones que atraigan a tu audiencia. Esto podría ser introduciendo nuevos productos o mejorando los que ya ofreces.
- Las correlaciones reveladas por data mining son la base para el desarrollo de modelos estadísticos. Con estos modelos, puedes tomar medidas decisivas y efectivas.
¿Cómo llevar a cabo un minado de datos?
Los pasos, procesos y herramientas utilizados en la minería varían según los objetivos, el equipo y las técnicas utilizadas. Sin embargo, lo puedes poner en práctica siguiendo algunos pasos:
Paso #1. Define el problema
Al igual que en una investigación de mercado, lo primero que se hace es definir el problema. Es decir, plantear preguntas que se debe responder.
Paso #2. Identifica las fuentes de datos
El resultado de una estrategia de minería depende en gran medida de la calidad de los datos que utilices.
A veces, los datos están disponibles para su procesamiento. Por ejemplo, si utilizas un sistema de gestión, puedes acceder fácilmente a los datos de tus clientes.
De lo contrario, debes identificar otras fuentes de información o incluso planificar nuevas iniciativas de recopilación de datos; incluida la investigación de mercado.
El tipo de datos, el tamaño y la frecuencia de recopilación afectan directamente el costo de la minería; por lo tanto, es esencial que definas con mucho cuidado el tipo de datos que necesitas.
Paso #3. Preparación y procesamiento
Aquí es donde realmente comienza el trabajo. En este paso se seleccionan los datos a analizar y se inicia con el proceso de limpieza y formateo, si es necesario.
No usarás todos los datos extraídos y esto debe quedar claro en este punto. ¿Qué es relevante y qué estándares usarás para determinar esto? Este es un trabajo para los algoritmos, pero es necesario establecer los parámetros.
Los datos sin procesar a menudo son confusos y algunos son inexactos o irrelevantes, incluso cuando son relevantes, a veces les falta información.
Por lo tanto, debes identificar los atributos irrelevantes de los datos y eliminarlos. Finalmente, desarrollarás un método para manejar los datos faltantes y erróneos y determinar qué harás con ellos.
Paso #4. Transformación y almacenamiento de datos
En este paso, debes definir el formato apropiado en el que se almacenarán los datos. Idealmente, debes guardarlos en un servidor o medio de almacenamiento seguro; esto evitará que el algoritmo busque innecesariamente datos dispersos en diferentes partes.
La seguridad y privacidad de los datos debe ser una prioridad para el almacenamiento de los mismos.
Paso #5. Minería de datos
Este paso puede parecerte extraño, pero la minería de datos en sí misma es mucho más que lo que indica su nombre. No se trata de obtener los datos, se trata de lo que haces con ellos.
“La minería de datos es el procedimiento de capturar grandes conjuntos de datos para identificar las ideas y visiones de esos datos.”
Después de procesar, transformar y almacenar los datos, se extraen. Este paso incluye el uso de métodos de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático.
6. Análisis y aplicación de resultados
Cualquier proceso que involucre datos e insights debe terminar con el análisis. Asegúrate de hacer un análisis en profundidad de los resultados.
Conclusión
Como puedes ver, la minería de datos es diferente a la investigación de mercado, aunque sus objetivos pueden ser muy similares:
- La minería de datos utiliza herramientas como el aprendizaje automático y los algoritmos para recopilar información.
- La investigación de mercado te proporcionará nuevos conocimientos. La minería de datos se obtiene a partir de datos existentes.
En resumen, la minería de datos no reemplaza la investigación de mercado, sino que la complementa. Puedes adoptar cualquier enfoque para la recopilación de datos, pero obtendrás más beneficios si combinas ambas estrategias.
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