Hoy vamos a hablar del concepto de "minería de datos" —data mining— , que seguramente habrán escuchado nombrar cuando se habla de big data. Intentaremos contestar algunos interrogantes que surgen en torno a esta noción.
¿A qué llamamos minería de datos?
Cuando hacemos referencia a la minería de datos, nos estamos refiriendo a un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objeto de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de esos datos en un contexto específico.
¿Para qué sirve el data mining?
Este tipo de tratamiento resulta muy útil, ya que ayuda a determinar comportamientos, tendencias y otros factores estadísticos que sirven para la toma de decisiones en diferentes ámbitos. El Data Mining nos permite transformar datos en información relevante, y para ello, se aplican técnicas de estadística, computación e Inteligencia Artificial.
Como ya lo ha señalado la Dra. Johanna Faliero, "El big data o tratamiento de datos a gran escala y data mining son dos caras del mismo proceso ya que uno se encarga de procesar grandes masas de datos mientras que el otro se ocupa de extraer datos útiles de dichos procesamientos. (...)Respecto de la utilización de las técnicas de big data y data mining, tanto la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automático y el deep learning o aprendizaje profundo hacen uso de ellas."
Como ya lo ha señalado la Dra. Johanna Faliero, "El big data o tratamiento de datos a gran escala y data mining son dos caras del mismo proceso ya que uno se encarga de procesar grandes masas de datos mientras que el otro se ocupa de extraer datos útiles de dichos procesamientos. (...)Respecto de la utilización de las técnicas de big data y data mining, tanto la inteligencia artificial, el machine learning o aprendizaje automático y el deep learning o aprendizaje profundo hacen uso de ellas."
La minería de datos hace posible:
- Filtrar la información que resulta redundante y no reviste carácter relevante
- Hacer un buen uso de la información relevante para analizar y evaluar resultados probables.
- Mejorar la calidad de las decisiones que se toman en virtud de la información disponible.
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