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El datamining (minería y almacenamiento de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto. Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la inteligencia artificial y a las redes neuronales.
De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces se hace referencia al conocimiento.
Etapas del datamining
Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales:
- Selección del conjunto de datos: para remover el ruido, datos inconsistentes y seleccionar aquellos que sean útiles para el análisis.
- Análisis de las propiedades de los datos: para caracterizar variables, mediante histogramas u otras herramientas.
- Transformación del conjunto de datos de entrada: también conocida como consolidación de datos, es una fase en la que a los datos seleccionados se les da una estructura apropiada para el proceso de minería.
- Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos: donde se aplican métodos inteligentes para extraer los patrones información.
- Extracción de conocimiento: esto se logra identificando patrones relevantes, basados en variables de interés.
- Interpretación y evaluación de datos: mediante tablas y gráficas que representan un insumo valioso para la toma de decisiones.
Big data y datamining
El big data se centra en analizar los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los procesamientos informáticos habituales. Su objetivo es el de analizar en el menor tiempo posible y de forma eficaz toda la información. Es por ese motivo que hace uso de software, que le permite definir las características a nivel cliente y usuario. En cambio, la minería de datos o data mining analiza los grandes volúmenes de datos.
Sintetiza e identifica y agrupa patrones de comportamiento entre los datos. Generalmente los datos que analiza pertenecen a clientes y consumidores. Como ejemplo para el uso de data mining, podría aplicarse al caso de necesitar patrones de conducta de clientes, periodos de contratación de un servicio determinado o periodos de compra, fuga a otras compañías o, incluso, riesgos de estafas a partir de patrones sospechosos o inusuales.
En resumen, lo comentado anteriormente, significa que data mining consiste en el conjunto de técnicas para la extracción de la información y que big data es la tecnología capaz de capturar, gestionar y procesar en un tiempo razonable y de forma veraz estos datos.
Preprocesamiento, limpieza y normalización
Los datos del mundo real y los datos en sus etapas más tempranas suelen estar sucios. Pueden ser incompletos, inconsistentes y estar llenos de errores. Una de las formas más exitosas de salvaguardar datos concisos para su análisis es normalizar datos y preprocesarlos. El procesamiento de datos comprende cuatro técnicas que si se usan correctamente dan como resultado unos datos perfectamente transformados. Las técnicas de procesamiento de datos son las siguientes:
- Data cleaning: la limpieza de datos elimina ruido y resuelve las inconsistencias en los datos.
- La data integration: con la Integración de datos se migran datos de varias fuentes a una fuente coherente como un data warehouse.
- Data transformation: la transformación de datos sirve para normalizar datos de cualquier tipo.
- Data reduction: la reducción de datos reduce el tamaño de los datos agregándolos.
Todas estas técnicas pueden trabajar juntas o individualmente para crear un fuerte conjunto de datos. Una gran parte del preprocesamiento de datos es el aspecto de la transformación. Cuando se trata de datos sin procesar nunca se sabe lo que se va a obtener. Por lo tanto, normalizar datos a través del proceso de transformación, es una de las maneras más rápidas y eficientes para alcanzar el objetivo final de unos datos limpios y utilizables.
¿Qué es normalizar datos? Normalizar datos es una técnica que se aplica a un conjunto de datos para reducir su redundancia. El objetivo principal de esta técnica es asociar formas similares a los mismos datos en una única forma de datos. Esto es, en cierto modo, cogiendo datos específicos como “número”, “num.”, “nro.”, “N.º” o “#” y normalizándolo a “Número” en todos los casos.
Extracción de información, traducción automática, análisis de sentimientos, etc.
Tareas del datamining
Las tareas de data mining se suelen dividir en dos grandes categorías:
Tareas predictivas
Cuyo objetivo es predecir el valor de un atributo (característica) en particular, basándose en los valores de otros atributos.
- Clasificación y predicción: son dos tipos de análisis de datos, aquellos que pueden ser usados para clasificar datos y los que se usan para predecir tendencias. La clasificación de datos predice clases de etiquetas mientras la predicción de datos predice funciones de valores continuos. Aplicaciones típicas incluyen análisis de riesgo para préstamos y predicciones de crecimiento. Algunas técnicas para clasificación de datos incluyen: clasificaciones bayesianas, K-Nearest Neighbor, algoritmos genéticos, entre otros.
- Árboles de decisión: definen un conjunto de clases, asignando a cada dato de entrada una clase y determina la probabilidad de que ese registro pertenezca a la clase. Se pueden distinguir dos tipos de árboles:
- El primero es el árbol de decisión de clasificación, donde cada registro a clasificar fluye por una rama del árbol. La rama por seguir es determinada por una serie de preguntas definidas por los nodos de la rama. Cuando el registro llega a un nodo hoja, se le asigna a la clase del nodo hoja.
- El segundo es el árbol de decisión de regresión, cuando el registro llega a un nodo hoja, a la variable de salida de ese nodo, se le asigna el promedio de los valores de la variable de salida de los registros que cayeron en ese nodo hoja durante el proceso de entrenamiento.
- Redes neuronales: son modelos predictivos no lineales que aprenden a través del entrenamiento. Existen diferentes tipos de redes neuronales, las más conocidas son las simples y multicapas. Las tareas básicas de las redes neuronales son reconocer, clasificar, agrupar, asociar, almacenar patrones, aproximación de funciones, sistemas (predicción, control, entre otros) y optimización de transacciones comerciales y reconocimiento de patrones.
Tareas descriptivas
Cuyo objetivo es obtener patrones que representen las relaciones subyacentes existentes en los datos.
- Descripción de clases: hay tres formas de ver este punto.
- La primera se denomina caracterización de los datos (data caracterization), el cual realiza un resumen de las características generales de una clase particular de datos; los resultados suelen representarse en términos de reglas de caracterización.
- La segunda es la discriminación de datos (data discrimination), que es una comparación entre las características generales de los objetos de una clase respecto a las de otro conjunto contrastante.
- Finalmente, también se puede aplicar una combinación de ambas.
- Análisis de asociación: es el descubrimiento de reglas de asociación que muestran condiciones del tipo atributo-valor que ocurre con frecuencia dentro de un conjunto de datos. La minería mediante reglas de asociación es el proceso de búsqueda interesante de correlaciones entre un conjunto grande de datos. El descubrimiento de reglas de asociación en grandes volúmenes de transacciones de negocios puede facilitar el proceso de toma de decisiones.
- Análisis de clústeres: aquí se analizan objetos sin consultar clases conocidas. El proceso trabaja agrupando objetos según el principio de “maximizar la similitud dentro de una clase y minimizar la similitud entre clases”. Un clúster es una colección de objetos de datos mutuamente similares. Clustering es el proceso de agrupamiento de objetos.
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