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La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su fin es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que aporten valor a la organización y a su estrategia. Ahora bien, ¿qué aspectos debemos tener en cuenta?

Hoy en día, la minería de datos se sirve de la inteligencia artificial y del machine learning o aprendizaje automático, lo que potencia su alcance y el impacto que puedan tener los modelos que resultan del entrenamiento de los algoritmos con datos y más datos. Es por ello que siempre partimos de una correcta gestión de datos, para que estos puedan llevarnos al siguiente nivel.

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Técnicas de minería de datos y modelos predictivos

Existen dos grandes grupos de técnicas de minería de datos y modelos predictivos: supervisadas y no supervisadas, una clasificación que atiende a tres factores:

1. Madurez de las aplicaciones.
   
   
2. Uso combinado de datos actuales e históricos.
   
   
3. Potencial de predicción.
   
   

Las técnicas de descubrimiento del conocimiento, que son las no supervisadas, sólo se emplean para la descripción y generan información valiosa a través del análisis, la visualización, la agrupación o el estudio de dependencias. Por otro lado, las técnicas supervisadas permiten ir más allá.

Cuando la minería de datos y modelos predictivos se usan en base a un sistema de entrenamiento y prueba es posible detectar desviaciones, segmentar, crear patrones secuenciales, reglas de asociación y clustering. Para ello, basta con poner en marcha dos acciones:

1. Entrenar al modelo.
   
   
2. Probar el modelo.
   
   
   

Por otro lado, existen tres aspectos de modelado predictivo que deben ser tenidos en cuenta siempre:

• La muestra de datos: son los datos que se recogen por su representatividad para describir el problema a resolver y que presentan relaciones conocidas entre entradas y salidas.

• El aprendizaje del modelo: se crea un algoritmo para aplicar a estos datos, con la particularidad de que el modelo creado ha de poder ser utilizado en el futuro una y otra vez.

• Las predicciones: consisten en la aplicación del modelo que ya ha aprendido con nuevos datos, sobre los que no se conoce previamente el resultado.
  
  
  

No obstante, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelos predictivos puede parecer sencilla, hay que tener en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, como las siguientes:

• Cualquier error en la fase de entrenamiento y prueba se multiplicará más adelante.

• Puede suceder que la clasificación inicial de datos proporcionada por el analista no sea adecuadamente representativa de toda la población a estudiar, lo que resultaría en desviaciones.

• El modelo puede ser incapaz de detectar los diferentes tipos de datos que se desvían del conjunto de entrenamiento inicial.

• A veces, la suposición de que los clusters dentro de los datos no se superponen y que se pueden separar fácilmente, no es correcta.

El descubrimiento de patrones, la elaboración de modelos predictivos, anticiparse a lo que pueda venir, lograr competitividad y hallar una aguja en un pajar son sólo algunas de ventajas de trabajar con minería de datos.

Así, las empresas pueden ser cada vez más efectivas y eficientes en cuanto a las decisiones de negocio que se toman. Eso sí, sin olvidar el punto de partida: una gestión de datos eficaz.