Es la extracción no trivial de la información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de los datos recolectados.
• Con la introducción de las computadoras en el ámbito laboral, generar y almacenar información se transformó en una tarea cotidiana. Hoy en día todas las empresas almacenan diariamente cientos, miles o incluso millones de registros.
Estos registros pueden ser:
o Datos de clientes o proveedores
o Historiales de compras o ventas
o Encuestas
o Movimiento de materiales
o Administración de stocks
• Con la evolución de la tecnología, y el posterior surgimiento de ‘la nube’, almacenar estos datos se fue tornando una tarea cada vez más sencilla; y lo más importante, más económica.
• Preguntas tipo que ayuda a responder:
o ¿A qué clientes debo venderles determinados productos?
o ¿Cómo debo ordenar los productos en mi vidriera?
o ¿Qué clientes son más propensos a reaccionar a determinadas campañas de ventas?
o ¿Qué clientes son más propensos de irse con al competencia?
o ¿Cómo debo segmentar a mis clientes?
o ¿Existen patrones de compra ‘atípicos’?
o ¿Qué productos se venden juntos?
o ¿Cómo hago para detectar posibles operaciones fraudulentas?
o ¿Cúales son mis clientes más riesgosos?
• Además, existen múltiples herramientas que facilitan:
o La visualización de datos, univariados y multivariados
o Predicción de patrones
o Análisis de correlación entre variables
o Mejorar la atención al cliente, al poder visualizar mejor sus habitos de consumo
• No es necesario ser un gigante de internet para sacar provecho de las herramientas; cualquier entidad que tenga bases de datos son sujetos que pueden utilizar herramientas de data mining.
• Tampoco importa la industria: las herramientas aplican para empresas de salud, telecomunicaciones, industriales, comercios, transporte, etc.
• El 95% de las tareas a realizar para poder obtener resultados valiosos, es la normalización y preparación de los datos. Se pueden tener muchas tablas de datos, pero si no están normalizados (ej: que todas las unidades de medida sean coherentes, que no haya datos faltantes, etc.) es muy difícil de aplicar las herramientas disponibles.
• Una vez que se define que variables recolectar, y en que formato; se procede a su procesamiento con algoritmos matemáticos y estadísticos de distinta complejidad que ayudan a sacar información relevante y valiosa para el cliente.
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