Minería de datos: ¿en qué consiste el knowledge discovery in databases?

Minería de datos: ¿en qué consiste el knowledge discovery in databases?

Este concepto comprende la limpieza, interpretación y descubrimiento de patrones en la información. Uno de sus pasos reside en la minería de datos.

Por: Conexión Esan el 09 Agosto 2018

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La gran cantidad de datos de los que disponen las empresas hoy en día hace mucho más factible la toma de decisiones financieras, de marketing, ventas y de la mayoría de áreas. Gracias a las técnicas de minería de datos se puede impactar de forma estratégica la rentabilidad de una compañía. Una de las mejores es el knowledge discovery in databases (KDD), también llamado "descubrimiento de conocimiento en bases de datos".

¿En qué se basa esta técnica?

Consiste en un proceso para analizar patrones que responden a tres factores: son importantes, útiles y entendibles. Ante una enorme cantidad de datos, el objetivo ya no será solo agruparlos y actuar acorde a los parámetros que allí se encuentran.

Ahora, la finalidad del KDD es la interpretación de patrones, modelos y un profundo análisis de la información que una organización ha reunido para así tomar mejores decisiones. Mientras que la minería de datos de por sí no necesita abundante investigación en el área en la que se gestiona (sino solo conocimiento técnico), esta técnica requiere evaluar a detenimiento datos observables.

Como su nombre lo indica, es el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de información. Por ejemplo, para analizar los datos recolectados de clientes de determinada marca se necesita de una preparación previa en todo lo que respecta a ellos. Esto comprende el comportamiento, necesidades, costumbres, etc.

Muchas empresas aplican también el KDD en áreas como la detección de fraudes, telecomunicaciones, manufactura y más. Al igual que el data mining, existen herramientas digitales o programas que ayudan con la organización de los datos. Pero el KDD requiere de la intervención de la lógica y el análisis humano indispensablemente para encontrar patrones en la información.

Para que todo esto tenga éxito se requiere de un complejo proceso y múltiples herramientas. Esto incluye el data cleaning, investigación de mercado, evaluación de lo realmente útil en los datos, identificación de insights, uso de minería con algoritmos, etc. Además, en el proceso se siguen los siguientes pasos:

  • Comprensión del área de estudio y fijación de objetivos.
  • Implementación de un data set objetivo.
  • Limpieza y procesamiento de información.
  • Minería de datos.
  • Interpretación y análisis de patrones encontrados.
  • Utilización del conocimiento obtenido para la toma de decisiones.

El KDD es un proceso asistido por un profesional en la materia o también llamado agente inteligente. A través del trabajo y procedimiento organizado, la información y el conocimiento pueden convertirse en recursos útiles para una compañía. Esto aumentará la rentabilidad y el acercamiento con los clientes, socios, stakeholders y todo aquel relacionado en el crecimiento de la empresa.

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Fuentes:

SEDICI. KDD (Knowledge Discovery in Databases): Un proceso centrado en el usuario. Universidad Nacional de la Plata.

Techopedia. "Knowledge Discovery in Databases (KDD)".

Minerva. "KDD: ¿Qué es el Knowledge Discovery in Databases o KDD?".

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