El papel de la minería de datos en relación con la analítica predictiva no es sólo una cuestión de calidad, sino que también la cantidad es un factor decisivo para la existencia de esta relación. El volumen de datos disponible no asegura la calidad de las predicciones. Aunque la capacidad para almacenar datos es un punto a favor en lo concerniente a la optimización de resultados en predictive analytics, la relación entre ambos no es proporcional, debido a dos motivos:
- Los datos en bruto no proporcionan mucha información en sí mismos, hay que saber trabajarlos.
- Llega un punto en que superar determinados volúmenes de almacenamiento no conduce a un análisis significativamente mejor, por lo que el esfuerzo no compensa los resultados.
Poder no significa querer y, por eso, hay que plantearse dónde poner el límite para lograr el equilibrio entre lo pragmático y lo ideal. Conocer las posibilidades de la minería de datos aplicadas a predictive analytics es una forma muy efectiva de barajar las oportunidades que realmente merecen la pena, para tomar decisiones acertadas en este ámbito.
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Minería de datos: extrayendo el valor de la información para predictive analytics
Hoy día, el entorno empresarial es altamente competitivo y las empresas necesitan ser capaces de convertir los datos en conocimiento a gran velocidad. El dinamismo es un imperativo que marca la diferencia entre los negocios que son capaces de seguir el vertiginoso ritmo del cambio y los que quedan relegados a un plano secundario.
Los registros históricos tienen un peso importante en el futuro de las organizaciones ya que, a través de ellos, se puede profundizar en el estudio de clientes, usuarios y estrategias. La forma de bucear en ese mar de información es mediante la aplicación de técnicas de minería de datos.
El uso de las tecnologías de reconocimiento de patrones y la aplicación para ello de técnicas estadísticas y matemáticas, ayuda a los analistas a reconocer importantes hechos, relaciones, tendencias, patrones, excepciones y anomalías que podrían pasar desapercibidos si no se empleasen estos procedimientos. La versatilidad de esta forma de trabajar los datos es tal que su uso se ha extendido, de las empresas de retail o finanzas a otros sectores como los seguros, las telecomunicaciones, la salud o incluso el de fabricación aeroespacial.
¿Qué buscan estas empresas al aplicar técnicas de minería de datos para optimizar su predictive analytics? El objetivo de todas ellas es tomar mejores decisiones de negocio, para lo que necesitan conocer:
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Cuáles serán las tendencias de ventas y las previsiones de la demanda, tanto generales como en momentos específicos.
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Cómo desarrollar campañas de marketing más inteligentes.
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De qué modo se puede predecir con precisión la lealtad del cliente.
Además, la tecnología de minería de datos puede generar nuevas oportunidades de negocio a través de:
1. Predicción automatizada de tendencias y comportamientos: algo que consigue automatizando el proceso de búsqueda de información predictiva en una gran base de datos y simplificando las necesidades de análisis y el tiempo requerido para llevarlo a cabo. En la práctica correspondería a la identificación de los objetivos más probables de contribuir a maximizar el retorno de la inversión en una campaña de marketing.
2. Descubrimiento automatizado de patrones previamente desconocidos: aplicando técnicas de barrido a las distintas bases de datos para identificar patrones previamente ocultos, como puede ser la detección de productos, aparentemente inconexos, que se compran a menudo juntos.
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