¿Qué es?
La Minería de Datos (Data Mining) parte
de un conjunto de datos y extrae el conocimiento implícito que alberga.
Es un herramienta cada vez más usada en el mundo de los negocios para
obtener ventajas competitivas en la toma de decisiones.
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Fragmento de ADN: "Dispositivo" de almacenamiento de datos biológico. |
Los fundamentos de la Minería de Datos se encuentran en la Inteligencia Artificial y en el Análisis Estadístico.
Aplicaciones – Adquisición de datos:
- Importación y tratamiento desde fuentes de datos propias: base de datos empresarial, programas ofimáticos, estadísticas de nuestro sitio web, etc.
- Adquisición de datos relevantes para nuestro negocio desde fuentes ajenas: organismos oficiales, webs de la competencia, publicaciones electrónicas, etc (+info).
Aplicaciones – Empresa:
- Control de precios de la competencia en tiempo real (+info).
- Las técnicas de Minería Web nos sirven para mejorar el impacto publicitario, la campaña de marketing y las ventas de nuestro negocio (+ info).
- Desarrollo de sistemas de recomendación de prodructos personalizada (+info).
- Hasta ahora la interpretación de tendencias y el análisis demográfico eran cuestión más de arte que de ciencia. Con técnicas de Minería de Datos podemos segmentar mercados y realizar predicciones de tendencias futuras. Dentro del conjunto total de nuestros clientes, podemos predecir qué clientes estarán interesados en un producto o servicio concreto, aunque éste no haya sido lanzado aún. Esto nos permite enfocar la campaña de publicidad en quien realmente está interesado. Así ahorramos costes y no se molesta innecesariamente al resto de clientes.
- Desarrollo de algoritmos para predicción de precios en subastas.
Aplicaciones – Ciencia:
- Técnicas de Clúster. En medicina se están usando para la investigación de enfermedades como el Mal de Parkinson (+ info) o la Osteoartritis (+ info) y en farmacología para descubrir nuevas propiedades de moléculas conocidas (+ info).
- Proceso masivo de datos biotecnológicos (+info).
- Programación Genética para la obteneción de correlaciones a partir de datos experimentales derivados de una serie de ensayos.
Aplicaciones – Seguridad:
- Detección de fraude financiero.
- Detección e identificación de patrones criminales.
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