¿Qué es el Data Mining y cuáles son sus ventajas?

No es sencillo para alguien que no es un experto en la materia ubicar las distintas disciplinas que están proliferando en los últimos años en el mundo de las nuevas tecnologías. Algunas de ellas son más conocidas, como el Big Data, al cual ya hemos diseccionado en textos anteriores, pero hay otros casos que suenan a chino para el usuario medio. El Data Mining es un ejemplo perfecto de ello.

Qué es el Data Mining

La minería de datos, que es como se conoce en castellano al Data Mining, es la rama de la informática que permite explorar grandes bases de datos de forma automática para intentar encontrar patrones que le den un sentido a todos los datos que se encuentran en ellas.

Es decir, es un conjunto de técnicas con una potente base tecnológica, por supuesto, que se pone al servicio del Big Data como complemento suyo en una fase más avanzada para intentar automatizar el trabajo de análisis y comprensión del enorme baúl de datos que son las bases de datos con las que trabajan en la actualidad las empresas. En ese trabajo detallado con los datos está el origen de su nombre, que explica muy bien su sentido ya que se trata de picar piedra en dichos datos para encontrar lo más importante y darle un sentido.

Se trata, por lo tanto, de una tecnología de apoyo que busca acelerar los ritmos de trabajo en el ámbito del procesamiento de datos y su análisis útil, algo que no había crecido al mismo ritmo que el almacenamiento de los mismos; es decir, que el Big Data.

Diferencias entre el Data Mining y el Big Data

La minería de datos se diferencia entonces del Big Data en prácticamente todo a nivel de funciones y objetivos, porque este consiste en almacenar los datos en masa y en trazar patrones que permitan encontrar después patrones repetitivos en ellos. Lo que hace el Data Mining es trabajar más el detalle dentro de la base de datos en cuestión, ya que extrae lo que considera más relevante, descartando una gran cantidad de información que el Big Data ha recopilado y de la que ha extraído previamente los patrones.

El Data Mining, como casi todo lo que tiene que ver con las nuevas disciplinas de la tecnología, requiere un trabajo muy estructurado por fases para poder alcanzar el éxito. Es necesario en primer lugar que el sistema sepa qué tiene que buscar y para qué para poder ser efectivo en la segunda fase, que es la del procesamiento y selección de los datos ya explicada anteriormente, algo que sin unos objetivos previos marcados no conseguirá hacer de forma efectiva.

Qué ventajas ofrece

Aunque pueda parecer que acaba aquí el trabajo de la minería, para nada es así porque a continuación ocurre la fase más importante probablemente, la de creación de modelos matemáticos o patrones que le den sentido a lo seleccionado, que a posteriori tiene que ser comunicado y estructurado de forma comprensible al equipo que lo requiera en forma de resultados, que generalmente se ofrecen de forma gráfica.

Para que el Data Mining trabaje a todo gas se requiere la confluencia, la labor en equipo, de sectores tan importantes más tradicionales como la estadística, especialmente en las últimas fases de trabajo de la estructura de la minería de datos, con otros de reciente crecimiento como la inteligencia artificial entre otros.

Como se puede desprender de la explicación plasmada en este texto, la utilidad de la minería de datos es global, ya que como hemos explicado va de la mano del Big Data. Es por lo tanto una rama que juega un papel capital en cualquier sector productivo, como pueden ser por ejemplo el de las finanzas o el del marketing, donde impactan de manera decisiva.

En definitiva, sin profundizar demasiado en todas y cada una de las utilidades que tiene el Data Mining tanto a nivel empresarial como institucional, lo más importante es no volver a dudar de las diferencias que le separan del Big Data, que además son precisamente las que hacen tan compatibles a ambas disciplinas.