¿Quieres confirmar o descubrir? ¿Conoces la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a tu negocio?
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.
Existen dos grandes grupos de técnicas de minería de datos y modelos predictivos: supervisadas y no supervisadas, una clasificación que atiende a tres factores:
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:
Por otro lado, existen tres aspectos de modelado predictivo que deben ser tenidos en cuenta siempre:
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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:
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.
¿Su empresa está lista?