domingo, 5 de junio de 2011

Minería de Datos, lo nuevo en gestión

“El proceso no es automático, es iterativo (por aproximación o prueba) dado que explora grandes volúmenes de datos para determinar relaciones y tomar decisiones correctas. Es igual a la minería, uno tiene montañas de información de las que selecciona lo necesario”, indica Sebastián Ríos, experto en ingeniería de la Información de las universidades de Tokio y Chile y estudioso del comportamiento de los usuarios en sitios web.

El experto describió la nueva herramienta en un seminario dirigido a ejecutivos y empresarios, organizado por la Fundación Maya y el Banco Bisa en La Paz.

Definida como la extracción especializada de información que reside de manera implícita en los datos, la minería de datos o Data Mining (DM) consiste en la aplicación de técnicas matemáticas y de algoritmos para automatizar el proceso de extracción de información y su significado, a partir de los datos que las empresas y organizaciones manejan.

La DM es una de las cinco fases de este programa, se relaciona con el Knowledge Discovery in Databases (KDD), un proceso que descubre la información potencialmente útil dentro de una base de datos, haciendo énfasis en la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI).

Ríos detalla que las cinco fases del KDD son: la selección de datos, preprocesamiento o limpieza de los mismos (porque a veces son erróneos y se pueden borrar o corregir), la Minería de Datos y la interpretación y evaluación de resultados. Éstas se dirigen a empresas de todo tamaño y características que quieran cuidar o mejorar sus áreas de seguridad, marketing, ventas, prevención de plagio o fuga de clientes.

Para aplicarlas, se debe contar con la guía de un experto en negocios que explique que el proceso está ligado a algoritmos y fórmulas, no sólo a estadísticas. “El capital humano se dedica a calcular precios, ganancias y demandas, con las herramientas el trabajo puede prevenir riesgos y mejorar utilidades”, señala.

Ríos indica que para hacerlo, la inversión en tiempo y costo, puede variar de acuerdo a las necesidades de la compañía. “En las pequeñas trabajamos uno o dos meses y en las grandes nos tomó hasta12 meses implementarlas y costó 50 mil dólares”.

El gerente de la Fundación Maya, Jorge Velasco, adelantó que el taller se realizará en Santa Cruz y Cochabamba a fin de impulsar la mejora de la competitividad empresarial.

Origen y evolución del KDD

Según Ríos, el proceso KDD se originó en los años sesenta, cuando los estadísticos manejaban términos como Data Fishing (pesca de datos), Data Mining (DM) o Data Archaeology (arqueología de datos), con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. En los ochenta, varios investigadores consolidaron el término. La tecnología fue desde entonces, un punto de encuentro entre académicos y empresarios.

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