¿Pretendes confirmar o descubrir? ¿Conoce la diferencia entre una verificación y un hallazgo? ¿Cuál beneficia más a su negocio?
La minería de datos y los modelos predictivos son la base del conocimiento empresarial. Su objetivo es buscar patrones en grandes volúmenes de datos que agreguen valor a la organización y su estrategia. Ahora bien, ¿qué aspectos debemos prestar atención?
En la actualidad, la minería de datos utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que potencia su alcance y el impacto que pueden tener los modelos que resultan del entrenamiento de algoritmos con datos y más datos. Es por esto que siempre partimos de una correcta administración de los datos, para que nos lleve al siguiente nivel.
Técnicas de minería de datos y modelos predictivos
Hay dos grandes grupos de técnicas de minería de datos y modelos predictivos: supervisados y no supervisados, clasificación que atiende a tres factores:
- Madurez de la aplicación.
- Uso combinado de datos históricos y actuales.
- Potencial de predicción.
Las técnicas de descubrimiento de conocimiento, que no están supervisadas, solo se usan para la descripción y generan información valiosa a través del análisis, visualización, agrupación o estudio de dependencias. Por otra parte, las técnicas supervisadas nos posibilitan ir más allá.
Cuando se usan modelos predictivos y de minería de datos basados en un sistema de entrenamiento y prueba, es factible detectar desviaciones, segmentar, crear patrones secuenciales, reglas de asociación y agrupamiento. Para hacer esto, simplemente inicie dos acciones:
- Entrena al modelo.
- Prueba el modelo.
Por otra parte, hay tres aspectos del modelado predictivo que siempre deben tenerse en cuenta:
- La muestra de datos: Estos son los datos que se recolectan por su representatividad para describir el problema a solucionar y que presentan relaciones reconocidas entre insumos y productos.
- Aprendiendo el modelo: Se crea un algoritmo para aplicar a estos datos, con la particularidad de que el modelo creado debe poder ser utilizado en el futuro una y otra vez.
- Las predicciones: Consisten en aplicar el modelo que ya has aprendido con nuevos datos, sobre los que previamente no se conoce el resultado.
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A pesar de esto, aunque la aplicación de esta técnica de minería de datos y modelado predictivo puede parecer sencilla, tenga en cuenta que existen algunas desventajas potenciales, como las siguientes:
- Cualquier error en la etapa de entrenamiento y prueba se multiplicará más adelante.
- Puede suceder que la clasificación de datos inicial proporcionada por el analista no sea suficientemente representativa de toda la población a estudiar, lo que daría lugar a desviaciones.
- Es factible que el modelo no pueda detectar los diferentes tipos de datos que se desvían del conjunto de entrenamiento inicial.
- A veces, la suposición de que los grupos dentro de los datos no se superponen y pueden separarse fácilmente no es correcta.
El descubrimiento de patrones, el modelado predictivo, anticipar lo que vendrá, volverse competitivo y hallar una aguja en un pajar son solo algunos de los beneficios de trabajar con minería de datos.
De esta forma, las compañías pueden ser cada vez más efectivas y eficientes con respecto a las decisiones comerciales que se toman. Decididamente, sin olvidar el punto de partida: una administración eficaz de los datos.
¿Está lista su compañía?
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