La minería de datos describe el descubrimiento de conocimientos ocultos en grandes conjuntos de datos mediante una combinación de consultas a bases de datos, análisis estadístico, aprendizaje automático (ML) y técnicas de inteligencia artificial (IA). Es menos sofisticada que el análisis avanzado, ya que no llega a ofrecer recomendaciones a partir de los conocimientos que descubre. Puede detectar tendencias, patrones y anomalías que las consultas tradicionales en lenguaje SQL pasarían por alto.
¿Por qué es importante?
La minería de datos es especialmente útil para aplicaciones de gestión de riesgos o détection des fraudes , ya que puede analizar flujos de datos en tiempo real. Esto es más sofisticado que la típica Business Intelligence (BI) porque aplica modelos de análisis estadístico para descubrir patrones ocultos en los datos. Los cuadros de mando de BI pueden completarse con exploration de données insights, lo que los hace complementarios.
exploration de données Componentes clave
La exploration de données, tal y como la concibe Actian, incluye los siguientes componentes clave:
- Exploración y preparación de datos: Actian reconoce que exploration de données comienza con una exploración y preparación exhaustivas de los datos. Nuestras soluciones ayudan a las organizaciones a comprender el patrimoine de données, identificar las variables relevantes y preprocesar los datos para garantizar su calidad e idoneidad para el análisis. Ofrecemos sólidas capacidades de nettoyage des données, transformación e ingeniería de características para infundir confianza en el proceso.
- Descubrimiento de patrones y relaciones: Nuestras soluciones emplean algoritmos y técnicas avanzadas para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos. Nuestros algoritmos, que incluyen clasificación, regresión, agrupación, minería de reglas de asociación y detección de anomalie , analizan los datos para descubrir perspectivas significativas. Estos algoritmos están diseñados para manejar conjuntos de datos a gran escala de manera eficiente y ofrecer resultados precisos, infundiendo confianza en los patrones descubiertos.
- Modelado predictivo y previsión: Actian permite a las organizaciones aprovechar exploration de données con fines de modelado predictivo y previsión. Nuestras soluciones permiten el desarrollo de modelos predictivos que pueden pronosticar resultados futuros, identificar tendencias y realizar predicciones precisas. A través de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de modelado estadístico, las organizaciones pueden aprovechar con confianza sus activos de datos para tomar décisions éclairées e impulsar el crecimiento del negocio.
- Evaluación y validación de modelos: Actian pone un gran énfasis en la evaluación y validación de modelos para garantizar la fiabilidad y precisión de los resultados. Nuestras soluciones ofrecen métricas de evaluación exhaustivas y técnicas de validación para evaluar el rendimiento de los modelos de exploration de données . Esto infunde confianza en la calidad de los conocimientos derivados del proceso de exploration de données y permite a las organizaciones tomar decisiones seguras basadas en los resultados.
- Información práctica y prise de décision: Las soluciones de Actian se centran en ofrecer información práctica que permita prise de décision con confianza. Proporcionamos herramientas y visualizaciones que permiten a las organizaciones interpretar y comunicar eficazmente los patrones descubiertos. Con nuestras soluciones, las organizaciones adquieren la confianza necesaria para actuar a partir de los conocimientos derivados del proceso exploration de données , optimizando procesos, identificando tendencias de mercado, mejorando la experiencia del cliente y obteniendo una ventaja competitiva.
¿Es KDD lo mismo que exploration de données?
El descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD) es distinto de la exploration de données. KDD se refiere a los métodos de exploration de données para descubrir patrones de alto nivel en grandes bases de datos. la exploration de données es un paso en un proceso KDD más amplio.
Tipos deminería de datos
A continuación se indican algunos métodos utilizados en la minería de datos:
- Los datos pueden extraerse para evaluar agrupaciones de elementos de datos con atributos comunes. Los elementos de datos se agrupan si pueden clasificarse como objetos similares. Los métodos de agrupación pueden ser jerárquicos o no jerárquicos. Los métodos no jerárquicos dividen un conjunto de datos de N objetos en M clusters. K-means es un ejemplo de método de clustering no jerárquico que divide las observaciones en K grupos de observaciones relacionadas.
- El análisis de trayectorias o secuencias busca un conjunto de observaciones que parecen conducir a otras para formar una secuencia o trayectoria.
- El análisis de regresión calcula los valores predichos de un conjunto de datos basándose en una o varias variables. La fuerza de su relación puede determinarse comparando la variable dependiente y una o más variables independientes. Este conocimiento puede utilizarse, a su vez, para predecir relaciones futuras utilizando la regresión hacia delante.
- Las redes neuronales y el aprendizaje profundo simulan el funcionamiento del cerebro humano para buscar y derivar patrones en un conjunto de datos.
- La minería de reglas de asociación utiliza análisis de tipo "si–entonces" sobre pares de datos dentro de un conjunto para identificar posibles relaciones. Cuantos más pares de observaciones presenten una relación, mayor será la certeza sobre dicha relación.
Ventajas de la exploration de données
exploration de données proporciona ventajas que van más allá de la analítica básica gracias a la previsión y la analítica predictiva. Entre ellas se incluyen:
- Mejora de las interacciones con los clientes. Las empresas de juegos y los minoristas en línea dependen del análisis predictivo de las secuencias de clics para impulsar los motores de recomendación. La personalización de las interacciones en línea es la clave para que los clientes vuelvan.
- Las empresas de servicios financieros utilizan factores como el análisis de las interacciones, la puntuación crediticia y los datos demográficos para adaptar las ofertas con el fin de maximizar el valor que pueden ofrecer a los clientes y aumentar los ingresos de por vida que el cliente aporta al proveedor. Por otro lado, los datos sobre el comportamiento de los clientes pueden utilizarse para analizar la pérdida de clientes y detectar posibles pérdidas.
- Los fabricantes utilizan exploration de données para aumentar el tiempo de actividad y la vida productiva de la costosa maquinaria industrial. Los sensores IoT Embarqué en máquinas complejas como motores a reacción, turbinas en centrales eléctricas y motores diésel en locomotoras analizan continuamente flujos de datos de sensores. Estos datos se utilizan para programar de forma proactiva los intervalos de mantenimiento y los ajustes operativos que pueden explorarse para prolongar la vida útil de la máquina.
- Los sistemas de automatización del marketing utilizan las interacciones que realizan los clientes potenciales para predecir cuál es el mejor correo electrónico de respuesta o el activo digital que se debe compartir para mantenerlos en el camino de convertirse en clientes.
- Los sistemas de automatización de ventas estudian los puntos de contacto con el cliente, incluidas las visitas al sitio web, los activos digitales consumidos, las palabras clave de búsqueda y los anuncios digitales en los que se ha hecho clic para predecir la intención de compra. Las señales de compra sutiles pueden asimilarse para alertar al equipo de ventas de que el cliente potencial está considerando seriamente un producto o servicio y para que un vendedor se comprometa directamente.
- La prevención del fraude se beneficia de la detección de transacciones anómalas con tarjetas de crédito, transferencias bancarias o reclamaciones de seguros falsas.
- Los sistemas de gestión de redes buscan señales de atascos en routers y nodos de encaminamiento de redes para predecir posibles pérdidas de paquetes y redirigir proactivamente el tráfico para minimizar la latencia. Estos mismos algoritmos pueden aplicarse para optimizar el encaminamiento a través de sistemas de navegación por carretera y redes ferroviarias.
- La asistencia sanitaria se beneficia de la exploration de données registros de pacientes y resultados de pruebas para predecir resultados y posibles complicaciones, de modo que los médicos puedan prescribir de forma proactiva los tratamientos adecuados.
Minería de Datos en Actian Data Platform
Actian Data Platform puede construir y programar pipelines de datos para proyectos de minería de datos. Actian Data Platform utiliza una base de datos vectorizada en columnas que supera a las alternativas en 7,9 veces. Debido a que almacena los datos de la tabla como columnas, estos elementos de datos más pequeños pueden utilizar mejor la caché de CPU disponible. Actian utiliza capacidades SIMD (Single Instruction, Multiple Data) que permiten que una operación en un solo procesador utilice todas las cachés L1 de la CPU en un servidor para lograr un procesamiento analítico líder en la industria. Las bases de datos tradicionales que almacenan los datos como filas tienen que escanear y almacenar en caché filas anchas, lo que resulta menos eficiente con la caché.
