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Minería de datos (Data mining).

Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus  procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes.

Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no son muy evidentes.

La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial que ayuda a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data Warehouse).

Los sistemas data mining se desarrollan bajo lenguajes de última generación basados en la inteligencia artificial y utilizan modelos  matemáticos tales como redes neuronales, árboles de decisión,  algoritmos genéticos,  método del vecino más cercano,  reglas de inducción, etc.

Muchas de estas tecnologías han estado en uso por más de una década en herramientas de análisis especializadas que trabajan con volúmenes de datos relativamente pequeños. Estas capacidades están ahora evolucionando para integrarse directamente con herramientas OLAP (On Line Analising Prosessing) y de Data Warehousing.

Qué son capaces de hacer las herramientas del data mining?

Las herramientas de data mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la información (knowledge-driven). Los análisis prospectivos automatizados ofrecidos por un producto así van más allá de los eventos pasados provistos por herramientas retrospectivas típicas de sistemas de soporte de decisión (DSS).

Las herramientas de data mining pueden responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen demasiado tiempo para poder ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus expectativas.

Una vez que las herramientas de data mining fueron implementadas en computadoras cliente servidor de alto performance o de procesamiento paralelo, pueden analizar bases de datos masivas para brindar respuesta a preguntas tales como, “¿Cuáles clientes tienen más probabilidad de responder al próximo mailing promocional, y por qué? y presentar los resultados en formas de tablas, con gráficos, reportes, texto, hipertexto, etc.

Las técnicas de data mining pueden ser implementadas rápidamente en plataformas ya existentes de software y hardware para acrecentar el valor de las fuentes de información existentes.

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  1. Carlos
    abril 2, 2010 en 5:46 pm

    Por lo que he leído en otra fuentes los modelos y técnicas estadísticas son herramientas fundamentales en Data Mining,
    que además, desde hace mucho tiempo se vienen aplicando a la descripción, predicción y explicación del comportamiento de los datos, tanto en la investigación como en la toma de decisiones.
    Sin embargo, en el artículo no se menciona a los modelos y técnicas estadísticas. Es bueno indicar que cuando se habla de modelos matemáticos, generalmente se entiende que tratan con modelos teóricos de variables determinísticas y no aleatorias, como ocurre cuando se habla de modelos estadísticos. Se debe reconocer la gran impoprtancia que tiene la Estadística con sus modelos, métodos y procedimientos y como tecnología del métoso científico.

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