Blog Data Mining Bi

¿Cuál es la función de la minería de datos en la business intelligence?

Hoy en día, las empresas buscan constantemente una ventaja competitiva, algo que les permita ofrecer bienes o servicios con un coste menor, de una calidad mayor y a una velocidad superior a la de sus competidores. El punto de partida de este proceso son la calidad y el volumen de los datos que pueden recopilar.

En el mundo de la empresa, los datos son el motor de todo, desde la fabricación y la logística de la cadena de suministros hasta las ventas en comercio, la experiencia del cliente y el marketing posventa. Sin duda, el secreto para hacer más eficientes los procesos, reducir los costes de producción, aumentar los márgenes y lograr campañas de marketing más efectivas está en los datos.

Sin embargo, los datos no ofrecen respuestas por sí solos; sin un medio para interactuar con ellos y extraer conclusiones significativas, puede decirse que no sirven para nada.

El software de business intelligence (BI) puede ayudar a este respecto, pues aúna el procesamiento analítico en línea (OLAP), la inteligencia geográfica, la creación de informes empresariales y otras capacidades. Además, permite a las empresas conectar fuentes de datos dispares en un mismo repositorio unificado, así como cotejar y estructurar los datos. También ofrece una interfaz para que los usuarios finales extraigan informes y cuadros de mando con los que tomar decisiones más informadas.

Así pues, ¿cómo puede una empresa puntera utilizar todos los datos a su disposición de forma eficaz mediante el software de BI? Hablemos del concepto de la minería de datos.

El trabajo en las minas de datos

A grandes rasgos, la minería de datos es el proceso de extraer información de distintas fuentes (como el software de un punto de venta, las herramientas de gestión logística y la maquinaria de fabricación con capacidad IoT), analizarla y presentarla en informes o cuadros de mando que ayuden a la empresa a comprender mejor las operaciones de la organización. Si los datos son el combustible que crea las oportunidades de optimización, la minería de datos es el motor que convierte ese combustible sin procesar en movimiento para su empresa.

La transformación de los datos sin procesar en información de valor empresarial mediante la minería de datos consta de cinco pasos:

  1. Extracción, transformación y carga (ETL): la primera fase de la minería de datos consiste en extraer los datos de una o varias fuentes (como las indicadas anteriormente), transformarlos en un formato estandarizado y cargarlos en el data warehouse.
  2. Almacenamiento y gestión: a continuación, la empresa almacena y gestiona los datos mediante un sistema de bases de datos multidimensionales, como OLAP o los cubos tubulares.
  3. Acceso: una vez que los datos se han estandarizado, cargado y gestionado en la base de datos, los analistas, profesionales de TI y científicos de datos acceden a ellos para determinar cómo deberían organizarse.
  4. Análisis: el software analiza y ordena los datos en función de las consultas del usuario final.
  5. Presentación: una vez que los datos se han analizado y ordenado, se presentan al usuario final en un formato comprensible, por ejemplo, un informe o una gráfica.

Aunque la BI se centra principalmente en la supervisión de los conjuntos de datos y la comparación de dichos datos con los objetivos de la empresa y los indicadores clave del rendimiento (KPI), la minería de datos se emplea para analizar conjuntos de datos con el fin de detectar patrones y tendencias emergentes. Para ello, sobre los datos se aplican sofisticadas técnicas que ayudan a las organizaciones a alcanzar un propósito u objetivo específico:

Clasificación:

La clasificación se utiliza para obtener información sobre los datos y los metadatos. A continuación, esta información se emplea para organizar los datos en clases.

Aglomeración:

La aglomeración es una técnica de análisis de minería de datos que se utiliza para identificar conjuntos de datos similares. También permite agrupar los datos y sirve para reconocer diferencias y similitudes.

Regresión:

La regresión es un potente método de análisis de las relaciones entre variables. Se utiliza para identificar el impacto que variables aparentemente independientes o inconexas tienen con respecto a otras variables dependientes.

Reglas de asociación:

La técnica de las reglas de asociación ayuda a detectar asociaciones entre dos elementos o más. Además, el objetivo de dichas reglas de asociación es descubrir patrones ocultos en el conjunto de datos.

Detección exterior:

La detección exterior analiza el conjunto de datos en busca de elementos que no sean conformes a los patrones o comportamientos esperados. Dos ejemplos habituales son la detección de intrusiones y la detección de fraudes. En ocasiones, a la detección exterior se la denomina «análisis de elementos atípicos» o «minería de elementos atípicos».

Patrones secuenciales:

El análisis de patrones secuenciales ayuda a identificar patrones o tendencias similares en los datos a lo largo de un período específico, como los que se dan en los casos de estacionalidad.

Predicción:

La predicción utiliza una combinación de las demás técnicas de minería de datos (como la aglomeración, la clasificación, las tendencias, etc.) con el fin de analizar eventos pasados para predecir eventos futuros.

Aunque la minería de datos puede aplicar sofisticados modelos y algoritmos para revelar patrones ocultos y predecir el futuro con precisión a partir de los datos del historial, se necesita un software de BI y análisis para comparar estas predicciones y patrones con los objetivos y KPI de la empresa.

Minería de datos y business intelligence

La minería de datos y la BI pueden parecer distintas sobre el papel, pero se solapan en gran medida, tanto en sus resultados como en el modo en el que pueden contribuir al éxito de su empresa. La minería de datos es un componente integral de la business intelligence en lo que respecta a la limpieza, la estandarización y el uso de los datos empresariales. También contribuye a la capacidad para efectuar predicciones precisas y fiables a partir de dicha información y, de este modo, operar a un nivel superior al que se alcanzaría si simplemente se conjeturaran resultados futuros a partir del historial de datos disponible.

Las empresas pueden utilizar la minería de datos para hallar la información que necesitan, y la business intelligence y el análisis, para determinar por qué es importante. Tras haber tomado la decisión de aprovechar las ventajas que ofrecen los datos, el siguiente paso es evaluar el software de BI.

Para ayudarle a elegir la solución idónea, y con la experiencia que nos dan nuestros quince años de trabajo directo con clientes de Microsoft Dynamics, hemos realizado una valoración muy detallada de siete de las principales plataformas de BI y análisis para Dynamics. Queremos ayudarle a optimizar el análisis de tendencias y predicciones, de modo que pueda contar con la mejor información a la hora de elaborar su estrategia empresarial. Empiece a asegurar el futuro de su empresa hoy mismo.

Comparación entre las siete principales plataformas de análisis y business intelligence para Microsoft Dynamics

LEER AHORA