Big Data vs técnicas de minería de datos

Aunque los términos de Big Data y técnicas de minería de datos o data mining están muy relacionados, especialmente en el actual contexto digital, entre ellos hay claras e importantes diferencias que vamos a repasar brevemente. 

A modo de introducción, es importante avanzar que aunque el data mining alude a un conjunto de técnicas de extracción de datos aplicables para el análisis de información estructurada, también permite su exploración y clasificación para la búsqueda de patrones en clave de Big Data.

Ello es posible gracias a que la ejecución de un conjunto de técnicas de data analytics, que permiten realizar análisis predictivos y de tendencias. Sin embargo, de ninguna manera pueden asimilarse ambos términos. 

La evolución del data mining

En general, las técnicas de minería de datos posibilitan la consulta y el análisis. Con tal fin, se orientan al descubrimiento de patrones, tendencias, perfiles u otras relaciones que sean de interés y que, estando presentes en la información, permanecían ocultas.

Gracias a un adecuado tratamiento, se logra este objetivo con datos que se encuentran almacenados en sistemas convencionales de tipo relacional (Data Warehouse) o, si se trata de información heterogénea o no estructurada que proviene de distintas fuentes, entonces es necesario emplear tecnologías del Big Data.

Ese tratamiento ha tenido que adaptarse a las nuevas necesidades. Siendo en ambos casos la base del conocimiento empresarial, puesto que éste ahora está en pleno contexto digital, hemos pasado de la confirmación o verificación al hallazgo. Es decir, a la detección de algo oculto mediante la implementación de modelos predictivos. 

Data mining en clave de Big Data

Los grandes datos o Big Data, por su parte, se refieren a ingentes cantidades de información de las que podeemos extraer valor a través de la ciencia de los datos, y hacerlo es posible gracias a una innovadora tecnología que recibe este mismo nombre.

Gracias a la tecnología de Big Data, capaz de capturar, almacenar, gestionar y procesar de forma rápida y veraz estos datos es posible sacar partido de ellos. Fundamentalmente, se enfoca al análisis predictivo y a detectar tendencias. 

Lo hace sirviéndose de distintas técnicas, entre ellas las de minería de datos. A través de la definición de modelos y el uso de las diferentes tecnologías se busca convertir los datos en un activo de gran valor.

Sirviéndonos de ella conseguimos identificar patrones comunes para, entre otros fines, encontrar nuevos nichos, definir características claves sobre los clientes presentes o futuros, generar parámetros, métricas o procesos.

Frente al análisis tradicional, se trata de un cambio de paradigma, una revolución sin vuelta atrás, que transforma la forma de hacer negocios, aumentando la rentabilidad y productividad de las compañías. 

Extraer valor del Big Data 

Como hemos mencionado, para el procesamiento de los datos se requieren frameworks robustas, ágiles y escalables, como Hadoop, la tecnología líder por accesibilidad y alto rendimiento a bajo coste. Pero también son necesarias unas u otras herramientas de análisis para mejorar los procesos de toma de decisiones y, en suma, sacarle todo el jugo al Big Data.

Una perentoria necesidad de analizar los grandes datos en real time ha impulsado nuevas soluciones complementarias que ayuden a garantizar su rendimiento. 

Aunque el análisis de datos para tomar mejores decisiones de negocio no es algo nuevo, y lo mismo cabe decir del data mining, sí lo es el contexto del actual universo digital, en el que los datos proceden de distintas fuentes, tienen diferentes formatos y han multiplicado su cantidad de forma exponencial.

La minería de datos, un recurso versátil

A este respecto, la gran mayoría de las soluciones empleadas para su análisis son innovadoras, y otras, como las técnicas de minería de datos, deben responder a esta nueva realidad para así ofrecer el resultado que se espera de ellas. En este sentido, el data mining es versátil y tiene un gran potencial para ayudarnos a obtener ventajas comparativas que nos diferencien de nuestros competidores. De la misma manera que nos puede servir para realizar un análisis convencional es un buen recurso para extraer valor del Big Data. 

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