Portada » Minería de datos

Minería, análisis y visualización de datos

El análisis, la visualización y la minería de datos son importantísimos campos de la ciencia de datos para todo tipo de disciplinas e industrias.

¿Qué tiene que ver el aprendizaje automático con la minería, el análisis y la visualización de datos?

El análisis, la visualización y la minería de datos son importantísimos campos de la ciencia de datos para todo tipo de disciplinas e industrias.

«Análisis de datos» es el término que se le da al proceso de tratar de obtener información o ideas importantes de cada conjunto de datos. Esto puede necesitar de resumir los datos, modelarlos y probar a organizarlos. La minería de datos es una rama del análisis de datos cuyo proceso es buscar patrones y anomalías en conjuntos de datos, con el objetivo de predecir eventos futuros. La visualización de datos es una técnica que a menudo se usa en el análisis de datos para hacer este más comprensible. Conlleva construir representaciones visuales de conjuntos de datos, como gráficas y tablas.

Entonces, ¿dónde encaja el aprendizaje automático aquí?

El aprendizaje automático está fuertemente ligado a estos tres campos de la ciencia de datos, porque les proporciona a los científicos de datos una manera de trabajar con grandes conjuntos de datos que serían imposibles de procesar y de trabajar para un humano. «Alimentando» algoritmos de aprendizaje automático con datos, podemos darle sentido a cantidades mucho más grandes de información «en crudo», llevándonos a visualizaciones y predicciones mucho más precisas.

Como con todos los campos de ciencia de datos, estos tres también han experimentado grandes avances en las dos últimas décadas. Actualmente, siguen creciendo, siendo su número de aplicaciones y su precisión mucho mayores.

¿Por qué es importante?

Los campos del análisis, minería y visualización de datos son más significativos que nunca por el simple motivo de que son más poderosos que nunca. En el pasado, los investigadores usaban métodos similares para encontrar patrones y significado en los conjuntos de datos, pero les resultaba muy difícil emplearlos a gran escala. La ciencia de datos se basaba exclusivamente en el factor humano, y se necesitaba mucha experiencia para interpretar los datos de forma correcta. Por este motivo, quedó limitado para grandes corporaciones e instituciones gubernamentales que poseían los recursos suficientes.

El aumento del poder de computación aumentó en gran medida nuestra habilidad de procesar grandes cantidades de datos, y ahora el crecimiento de la tecnología de aprendizaje automático está ayudando a aumentarla aún más. El poder de analizar, comprender y obtener información de conjuntos de datos asombrosamente grandes como los del uso de Internet, es ahora accesible para las pequeñas y medianas empresas, incluso para individuos particulares.

«Con estos insights cada vez más accesibles, las personas y las organizaciones de todas las industrias están siendo más y más capaces de entender los datos e incluso de predecir el futuro con precisión.»

Con estos insights más accesibles, las personas y las organizaciones son capaces de entender grandes cantidades de datos e incluso de predecir eventos futuros con precisión. Esto está teniendo grandes implicaciones en la economía mundial transformando la forma en la que las personas visualizan los datos y toman decisiones empresariales.

Casos de uso

Seguros

Seguramente, no haya ninguna industria donde la calidad de los datos y la precisión de los análisis sea más valorable que en el sector de los seguros. Para las compañías de seguros, una fracción en un punto porcentual puede significar la diferencia entre beneficio y pérdida.

Las técnicas modernas de minería de datos son muy significativas e importantes para la industria de seguros. Tal software – empoderado con algoritmos de aprendizaje automático – permite a estas compañías reconocer los patrones que presentan los grandes conjuntos de datos con los que tratan. El identificar esos patrones permite mejoras en la detección de fraudes, modelado de quejas que se puedan presentar en el futuro y más. Esto puede llevar a un calculo de de primas más eficiente y a la mejora de los márgenes de beneficio.

Marketing

Todos los negocios pueden verse beneficiados al obtener datos relevantes del mercado, y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarles a conseguirlos. Habitualmente, las compañías necesitan ver las cosas de la forma en la que los consumidores interactúan con productos, tendencias en la compra y demás. Así optimizan sus estrategias de márketing. Con el uso de las herramientas más avanzadas de minería y visualización de datos se puede aumentar la precisión y el valor de los datos del mercado. Estos datos pueden proveer de información que permita focalizar los esfuerzos de márketing en un segmento u otro, o centrarse en potenciar las ventas de un producto u otro para maximizar los beneficios en el futuro.

Banca

Los bancos tienen que tratar con gigantes cantidades de datos sobre transacciones, mercados financieros y fluctuaciones de cuentas. Los algoritmos de aprendizaje automático le dan a los bancos el poder de automatizar gran parte del resumen, procesamiento y análisis de datos, ayudándoles a reducir la cantidad de dinero gastadas en estos procesos y mejorando la eficiencia en general.

Aprovecha el poder de los datos

El aprendizaje automático puede cambiar la forma en la que usas los datos y revolucionar tu estrategia de negocio.

En Sciling, hemos estado trabajando con tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático por décadas. Con una fuerte combinación de un alto nivel de experiencia tanto profesional como académica, nuestro equipo está compuesto de expertos en el campo de la ciencia de datos moderna así como la forma en la que aplicarla de forma efectiva para suplir las demandas de cada tipo de negocio.

Cambia la forma en la que tu negocio visualiza los datos.

Cambia la forma en la que tu negocio visualiza los datos