Cómo ayuda la minería de datos en la inteligencia de negocios

Los datos son la sangre proverbial que da vida a la economía corporativa del siglo XXI. Y aunque puede incitar a escenarios de fantasía con una mera mención, la verdad es que los datos son clave para desbloquear la productividad humana en todas las esferas de la vida. El cambio climático, las quiebras de empresas, las epidemias y la producción de cultivos, todo se puede comprender con el conjunto adecuado de conocimientos de datos. La disponibilidad de datos acorta la tangente de aprendizaje para nosotros en la resolución de problemas.

Así como encontrar el producto adecuado para el mercado es importante para las empresas, también lo es la extracción de datos para la inteligencia comercial para una empresa autosuficiente y preparada para el futuro. Ayuda en el mapeo de rutas futuras, el desarrollo de productos y los innumerables procesos comerciales que mantienen la rueda de las ganancias en marcha. Por lo tanto, en este artículo, articularemos temas relacionados con la minería de datos y la inteligencia comercial , la importancia de la minería de datos y cómo se lleva a cabo para garantizar flujos de ingresos continuos.

¿Qué es la minería de datos en los negocios ?

La importancia de la minería de datos en los negocios es que se utiliza para convertir los datos sin procesar en información significativa, consumible y procesable. Los ingenieros de datos emplean software para buscar patrones que ayuden a analizar a los consumidores. Los conjuntos de datos se comparan para descubrir métricas relevantes que tienen un impacto en las líneas de ingresos para hacer un seguimiento de las estrategias, las medidas de mejora de las ventas y la optimización de las campañas de marketing.

Debido a la naturaleza superpuesta del tema entre las operaciones de datos, la minería de datos a menudo se confunde y se usa indistintamente con el análisis de datos y la inteligencia comercial. Pero cada término es diferente el uno del otro.

La minería de datos se refiere al proceso de extraer información de grandes conjuntos de datos, mientras que el análisis de datos es el proceso utilizado para encontrar patrones a partir de la información extraída. El análisis de datos implica etapas como la inspección, limpieza, transformación y modelado de datos. El objetivo es encontrar información, sacar inferencias y actuar en consecuencia. Continuando, veamos las diferencias entre la minería de datos y la inteligencia empresarial .

Procesos como la extracción de datos y el análisis de datos convergen en la inteligencia empresarial, lo que ayuda a las organizaciones a generar información utilizable y demostrable sobre productos y servicios.

¿Cómo se utiliza la minería de datos en Business Intelligence?

La forma en que usamos la minería de datos para el análisis y la inteligencia empresarial varía de un negocio a otro. Pero hay una estructura en esta gestión de procesos de negocios que sigue siendo bastante sólida. Aquí hay un vistazo.

Comprensión empresarial

Si está realizando una extracción de datos para el análisis empresarial y desea que tenga éxito, comience por identificar el propósito de la extracción de datos . Los pasos posteriores en el plan podrían abordar cómo usar los bits de datos recién descubiertos. Idear su algoritmo de minería de datos sería una tarea exagerada si no subraya el propósito de la minería de datos de manera concisa.

Comprensión de datos

Después de conocer el propósito de la minería de datos , es hora de familiarizarse con sus datos. Podría haber tantas formas de almacenar y monetizar datos como empresas. La forma en que crea, selecciona, categoriza y comercializa sus datos depende de la estrategia y las prácticas de TI de su empresa.

Preparación de datos

Considerada una de las etapas más importantes en el curso de nutrir la minería de datos para la inteligencia empresarial, los datos de la empresa necesitan un manejo experto. Los ingenieros de datos convierten los datos en un formato legible que los profesionales que no son de TI pueden interpretar, además de limpiarlos y modelarlos según atributos específicos.

Modelado de datos

Los algoritmos estadísticos se implementan para descifrar patrones ocultos en los datos. Se requiere mucho ensayo y error para encontrar tendencias relevantes que puedan mejorar las métricas de ingresos.

Evaluación de datos

Los pasos involucrados en el modelado de datos deben evaluarse microscópicamente para detectar inconsistencias. Recuerde, todos los caminos (deben) conducir a la optimización de las operaciones y al aumento de las ganancias.

Implementación

El paso final es actuar sobre los hallazgos de una manera observable. Las pruebas de campo de las recomendaciones deben probarse a una escala más pequeña y luego expandirse a las sucursales después de la validación.

Ahora sabe cómo la acumulación de hitos se destila en la realidad del terreno. Exploremos algunos de los aspectos técnicos de la minería de datos para la inteligencia comercial .

Una descripción general de las técnicas de minería de datos

En esta sección, revisaremos cada peldaño de la escalera de minería de datos y cómo actúan como peldaños para el crecimiento futuro.

Clasificación

Este es un procedimiento complejo que utiliza atributos de datos para compartimentar la información para generar colusiones comprensibles. Como referencia a esto, un ejemplo de minería de datos en los negocios podría ser el uso de datos de supermercados para agrupar información en categorías como comestibles, productos lácteos, etc. Etiquetar y estudiar estos datos puede ayudar a los usuarios a comprender las preferencias de los clientes para cada línea de pedido.

Agrupación

Aunque puede sonar similar al paso anterior, hay diferencias. Los grupos de conglomerados no están tan definidos en estructura como los grupos de clasificación. Un ejemplo podrían ser artículos comestibles, artículos no comestibles, productos perecederos, etc. en lugar de comestibles específicos, productos lácteos en el caso anterior.

Reglas de asociación

Aquí, usamos variables de enlace para rastrear patrones. Continuando con nuestro ejemplo del supermercado, esto podría significar que los clientes que compran un artículo comestible (comestible) también tienen más probabilidades de comprar frutas (perecederas). Al validar este hecho, los propietarios de las tiendas pueden detallar los estantes de acuerdo con las elecciones del cliente.

Análisis de regresión

La regresión ayuda a los mineros a determinar la relación entre diferentes variables en un conjunto. Se utiliza para prever la probabilidad de un evento futuro. En el caso de una tienda de supermercado, los propietarios de negocios pueden establecer puntos de precio en función de la demanda estacional, la competencia y los problemas de la cadena de suministro.

Detección de anomalías

La última de las técnicas de minería de datos incluye la identificación de valores atípicos. Siempre habrá anomalías en los datos que deben tenerse en cuenta. Por ejemplo, la mayoría de los compradores en el supermercado son mujeres, pero durante una semana en (digamos) enero son desplazadas por hombres. ¿Por qué? Estos valores atípicos deben estudiarse para lograr un enfoque equilibrado.

Las técnicas antes mencionadas dejan en claro cómo se utiliza la minería de datos en las operaciones comerciales. Llevando este artículo a su fin, podemos concluir que la minería de datos y la inteligencia empresarial van de la mano y que uno se complementa con el otro.

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