En el campo de la manipulación de Datos existen múltiples áreas que permiten realizar una tarea en común con los Datos que se quieren analizar, en este campo existe un área muy importante que es utilizado constantemente para obtener datos y llevar a cabo una toma de decisiones en una organización, hablo de Data Mining que es el tema del cual hablaré en este Post.
Hablare unos conceptos importantes sobre Data Mining y la Clasificación de los Sistemas de Data Mining, vamos con el Post.
Que es Data Mining ?
El termino Data Mining traducido al español significa Minería de Datos tal como se describe en el título de este Post y es la extracción y profundización de datos que se encuentran en diferentes formas para obtener patrones y conocimiento sobre ese patrón.
Durante el trabajo con Minería de Datos, primero se suelen ordenar grandes conjuntos de Datos, luego se identifican patrones y se establecen ciertas relaciones para llevar acabo el análisis de los datos y resolver problemas determinados.
La Minería de Datos (Data Mining) es considerada un campo interdisciplinario conformado por un conjunto de varias disciplinas como la Estadística, Sistemas de Bases de Datos, Aprendizaje Automático, Visualización y Ciencias de la Información.
Uno puede notar que el término Minería de Datos se refiere a la extracción de información útil de una gran cantidad de datos o almacenes de datos.
El término Minería de Datos en si puede parecer un poco confuso ya que por ejemplo en el caso de la extracción física de Carbón o Diamantes, el resultado del proceso de extracción es el carbón o el diamante mismamente, pero en el caso de Data Mining, el resultado del proceso de extracción no son Datos, si no el resultado son los patrones y el conocimiento que obtenemos al final del proceso de extracción, entendiendo esto al Data Mining también se le conoce como Knowledge Discovery (Descubrimiento del conocimiento) o Knowledge Extraction (Extracción del conocimiento).
Existen diferentes conceptos en cuanto a Clasificación en la Minerías de Datos, a continuación mencionaré la clasificación de los Sistemas de Minerías de Datos.
Clasificación de los Sistemas de Data Mining
La Minería de Datos (Data Mining) se puede clasificar de acuerdo con varios criterios, de la siguiente manera:
Clasificación según la aplicación adaptada
Este se refiere por ejemplo a uno o varios Sistemas de Minería de Datos los cuales se pueden adaptar en un área especifica como las Telecomunicaciones, Finanzas, Mercados Bursátiles, Correos electrónicos, Medicina, Deportes, etc.
Clasificación según el Tipo de técnica utilizada
Esto implica el grado de interacción del usuario o la técnica de análisis de Datos involucrados. Por ejemplo hay técnicas o Aréas que usan sus propias técnicas como Aprendizaje Automático (Machine Learning), Visualización de Datos, Reconocimiento de Patrones, Redes Neuronales, Técnicas Orientadas a Bases de Datos o Almacenamiento de Datos, etc.
Clasificación según los Tipos de Conocimientos Extraídos
En Data Mining se obtienen patrones y de estos patrones se obtienen diferentes tipos de conocimientos, dicho esto, este tipo de clasificación se basa en funcionalidades como caracterización, asociación, discriminación, correlación, predicción, etc. en el trabajo con los Datos.
Clasificación según los tipos de Bases de Datos extraídas
En la Minería de Datos se utilizan una o muchas Bases de Datos que se deben analizar y estas Bases de Datos manejan un determinado Modelo de Datos con diferentes tipos de Datos, en este sentido este tipo de clasificación se basa en el uso de un Tipo de Datos o un Modelo de uso de Datos.
Conclusión
La Minería de Datos (Data Mining) esta en muchas áreas, empresas como Netflix, Facebook, Google, entre otras usan diferentes técnicas para extraer datos que les ayudan a tomar decisiones más acertadas.
Existen conocimientos más profundos sobre la Minería de Datos y sus clasificaciones, pero estos conceptos generales te ayudarán a tener una idea sobre el tema.
Nota(s)
- En otros artículos hablaremos sobre temas más profundos sobre la Minería de Datos.
- No se debe confundir la Ciencia de Datos (Data Science) con la Minería de Datos (Data Mining), ambos tienen conceptos diferentes.
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