![\"\"](\"https:\/\/radiobiz.com.ar\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Data-mining-1.jpg\")
<\/a>La miner\u00eda de datos se puede considerar como una colecci\u00f3n de diferentes t\u00e9cnicas que sirven para inducir conocimiento e informaci\u00f3n de manera estructurada de un conjunto de datos. (Vilches Gonz\u00e1les & Escobar Broitman, 2007)<\/p>\n\n\n\n
Con base en lo anterior, podemos decir que el objetivo fundamental de la miner\u00eda de datos es: aprovechar la informaci\u00f3n<\/a> localizada, para recaudar informaci\u00f3n valiosa e estructurada, que permita la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n La base de este proceso lo comprenden tres disciplinas cient\u00edficas entrelazadas:<\/p>\n\n\n\n La miner\u00eda de datos permite (Inc., s.f.):<\/p>\n\n\n\n Desde los a\u00f1os sesenta los estad\u00edsticos manejaban t\u00e9rminos como: data fishing, data mining o data archaeology, con la idea de encontrar correlaciones sin una hip\u00f3tesis previa en bases de datos con ruido, \u201cel ruido es algo que hay que evitar, ya que ensucia el mensaje que se est\u00e1 transmitiendo\u201d (Ferreyra, 2007). Sin embargo, no fue hasta los ochenta que se acu\u00f1o el t\u00e9rmino \u201cminer\u00eda de datos\u201d y Knowledge Data Discovery (KDD) en espa\u00f1ol \u201cdescubrimiento del conocimiento en bases de datos\u201d. Para esa \u00e9poca, s\u00f3lo exist\u00edan un par de empresas dedicadas a esta tecnolog\u00eda; actualmente cada vez m\u00e1s empresas alrededor del mundo incursionan en este sector tecnol\u00f3gico. Por su aplicabilidad en diversas \u00e1reas, la miner\u00eda de datos, ha sido un buen punto de encuentro entre grupos multidisciplinarios, sobre todo conjunta el \u00e1mbito acad\u00e9mico y el empresarial.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n \u201cLa miner\u00eda de datos, es parte de una etapa del proceso de extracci\u00f3n del conocimiento a partir de datos (KDD)\u201d (2008, p\u00e1gs. 3-8). Dicho proceso consta de las siguientes fases:<\/p>\n\n\n\n Los mineros son programas pensados y creados por el usuario, en el que se emplean t\u00e9cnicas diferentes para la explotaci\u00f3n de los datos, tales como cluster, asociaciones, clasificaci\u00f3n, visualizaci\u00f3n, etc. Todos deben ser una base de datos considerable para que pueda ser eficientes.<\/p>\n\n\n\n El objetivo de los programas mineros, es correlacionar los datos de selecci\u00f3n y b\u00fasqueda con los datos hist\u00f3ricos, mostrando hallazgos interesantes (s\u00ed es que los hay). Dichos programas trabajan con programaci\u00f3n autom\u00e1tica, no necesitan hardware especial o dedicado, trabajan en redes empresariales, trabajan por las noches sobre datos ya recolectados.<\/p>\n\n\n\n Es d\u00f3nde se busca, son datos estables y coherentes previamente recolectados en la empresa.<\/p>\n\n\n\n Son los lineamientos, tendencias y patrones desde los cuales los programas mineros realizan el proceso de b\u00fasqueda y selecci\u00f3n de datos, es pr\u00e1cticamente el qu\u00e9 se busca, estableciente los criterios de prioridad de b\u00fasqueda.<\/p>\n\n\n\n Son los datos finales del proceso, en donde el ser humano se involucra en el proceso pues es quien determina si los datos son valiosos o no, seg\u00fan los criterios establecidos.<\/p>\n\n\n\n En el art\u00edculo escrito por (Angeles Larrieta & Santill\u00e1n G\u00f3mez), las autoras exponen que la miner\u00eda de datos cumple un ciclo, ya que los resultados generados, pueden ser parte inicial de un proceso similar, limitan de la informaci\u00f3n desempe\u00f1an un papel fundamental ya que son ellos los que deben analizar y cuatro pasos principales:<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s del ciclo de vida que las autoras mencionan, algunos investigadores lo determinan como un protocolo, el cual incluye las siguientes fases:<\/p>\n\n\n\n Entre cada una de estas fases hay subfases, que se van determinando de acuerdo a la complejidad del proyecto y la experiencia de quien lleve la direcci\u00f3n del mismo.<\/p>\n\n\n\n Son aquellas en donde se especifica el modelo para los datos con base en un conocimiento te\u00f3rico previo. El modelo propuesto para los datos debe contrastarse despu\u00e9s del proceso de miner\u00eda de datos antes de aceptarlo como v\u00e1lido.<\/p>\n\n\n\n No se asigna ning\u00fan papel predeterminado a las variables, no se supone la existencia de variables dependientes e independientes.<\/p>\n\n\n\n Las dos primeras est\u00e1n enfocadas al descubrimiento del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n Son herramientas de apoyo m\u00e1s superficiales y limitadas. Buscan la verificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La miner\u00eda de datos al d\u00eda de hoy ha sido aplicada a una variedad de \u00e1reas, ha permitido la toma de decisiones de un sinf\u00edn de empresas y sobre diversos temas empresariales y sociales, a continuaci\u00f3n, se describen algunas aplicaciones:<\/p>\n\n\n\n Big Data y Data Mining, son t\u00e9rminos que suelen ser relacionados, pero son conceptos con claras diferencias entre ellos.<\/p>\n\n\n\n Big Data: Se refiere a un volumen grande de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. Comprende de 5 Vs, es decir:<\/p>\n\n\n\n Se cree que, para este a\u00f1o, habr\u00e1 5,200 Gb de datos por cada persona en el mundo; lo importante no es cu\u00e1nta informaci\u00f3n tenemos, sino, lo que se podr\u00e1 hacer con ella.<\/p>\n\n\n\n Contrastando estos dos conceptos, se puede decir que: mientras la big data, se refiere a una gran cantidad de datos, la miner\u00eda de datos se refiere a una inserci\u00f3n profundo en los datos para extraer el conocimiento m\u00e1s importante de una determinada cantidad de datos, generando un an\u00e1lisis identificando los patrones y relaci\u00f3n ente los datos. Se cree que la \u201cData Mining\u201d depende de \u201cBig Data\u201d, sin embargo, la primera puede trabajar con datos sin importar el tama\u00f1o de estos, pero la big data, depender\u00e1 de la miner\u00eda de datos, para encontrar un sentido y funcionalidad a la gran cantidad de datos obtenidos.<\/p>\n\n\n\n Las caracter\u00edsticas que destacan son (Angeles Larrieta & Santill\u00e1n G\u00f3mez):<\/p>\n\n\n\n Para analizar la miner\u00eda de datos existe una gran cantidad de software, dentro de los m\u00e1s representativos, y gratuitos, tenemos los siguientes (Vilches Gonz\u00e1les & Escobar Broitman, 2007):<\/p>\n\n\n\n La miner\u00eda de datos, es un proceso que ha permitido al ser humano avanzar de la mano con la globalizaci\u00f3n, globalizaci\u00f3n que permite el f\u00e1cil acceso a grandes conglomeraciones de informaci\u00f3n, de todo tipo, la cual, si es tratada y analizada correctamente, se vuelven datos muy valiosos. Es all\u00ed donde entra la miner\u00eda de datos, como parte del proceso de extracci\u00f3n del conocimiento permite filtrar, por medio de una serie de t\u00e9cnicas y sistemas, la informaci\u00f3n contenida en una base de datos para que, con base en tendencias, patrones, valores, etc., se filtre y los hallazgos que se obtengan sean informaci\u00f3n valiosa para la toma de decisiones empresariales, gubernamentales, etc.<\/p>\n\n\n\n Se debe tener en cuenta que para que la miner\u00eda de datos, arroje resultados certeros la persona que defina los criterios de an\u00e1lisis debe tener pleno conocimiento del problema y el origen de la informaci\u00f3n, para que, con base en ello, defina las variables a considerar para el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n La miner\u00eda de datos, se ha vuelto un gran aliado para las grandes organizaciones; quienes ayudados por \u00e9sta, han implementado mejoras en sus sistemas, implementado nuevos productos, detectado \u00e1reas de oportunidad, nuevos nichos de mercado, etc.<\/p>\n\n\n\n Qu\u00e9 es la Miner\u00eda de Datos La miner\u00eda de datos, puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos. (P\u00e9rez L\u00f3pez & Sant\u00edn Gonz\u00e1lez, 2008) El prop\u00f3sito de la miner\u00eda de datos es descubrir, extraer y almacenar informaci\u00f3n relevante de amplias bases …<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":4037,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[20],"tags":[],"class_list":["post-4050","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Data-mining-1.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4050","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4050"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4050\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4037"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4050"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4050"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/radiobiz.com.ar\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4050"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Origen del t\u00e9rmino<\/h3>\n\n\n\n
El proceso de extracci\u00f3n del conocimiento<\/h3>\n\n\n\n
Estructura<\/h2>\n\n\n\n
Algoritmos o programas de b\u00fasqueda mineros<\/h4>\n\n\n\n
Datos hist\u00f3ricos<\/h4>\n\n\n\n
Criterios de b\u00fasqueda<\/h4>\n\n\n\n
Almacenamiento de hallazgos<\/h4>\n\n\n\n
Ciclo de la miner\u00eda de datos<\/h2>\n\n\n\n
T\u00e9cnicas de la miner\u00eda de datos<\/h2>\n\n\n\n
T\u00e9cnicas predictivas<\/h3>\n\n\n\n
T\u00e9cnicas descriptivas<\/h3>\n\n\n\n
T\u00e9cnicas auxiliares<\/h3>\n\n\n\n
Aplicaciones de la miner\u00eda de datos<\/h2>\n\n\n\n
Big Data Vs. Miner\u00eda de Datos<\/h2>\n\n\n\n
1Tb).<\/li>Miner\u00eda de Datos Vs. Otras herramientas de uso de datos<\/h3>\n\n\n\n
Software Disponible<\/h2>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Referencias Consultadas<\/h2>\n\n\n\n