Los datos definitivamente no tienen precio, hoy por hoy, es probablemente el mayor activo que las empresas puedan tener. Sin embargo, el proceso para poder obtener valor gracias a los datos recopilados no es un proceso sencillo ni económico.
El Data Mining es el proceso donde se realiza el descubrimiento de patrones entre grandes conjuntos de datos para transformarlos en información efectiva. Esta técnica se basa en la utilización de Algoritmos específicos, Análisis Estadísticos, Inteligencia Artificial y Sistemas de Bases de Datos con el fin de extraer la información de grandes conjuntos de datos y convertirlos en información valiosa.
Un crecimiento exponencial
Gracias al aumento del volumen de datos y a la necesidad de las compañías por obtener información útil que les permita tomar mejores decisiones comerciales y formular estrategias concisas, el mercado de herramientas de minería de datos está experimentando un rápido crecimiento.
Estas herramientas están remodelando el panorama al permitir la Transformación Digital en industrias como la banca, los procesos de fabricación, los servicios profesionales, el gobierno o los procesos comerciales.
Debido a sus grandes posibilidades, se espera que el mercado de las herramientas para la minería de datos pueda alcanzar los 1.039 millones de dólares para 2023, a una tasa de crecimiento anual compuesta del 11.9%
La tendencia creciente de BYOD en múltiples organizaciones y el crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, también ha repercutido directamente en un aumento masivo de la cantidad de datos generados, lo que ha supuesto a su vez, un incremento en la demanda de herramientas de minería de datos.
Además, la rápida demanda de herramientas de minería de datos por parte de las organizaciones de TI y comercio electrónico para resolver problemas con agilidad a fin de proporcionar un mayor nivel de satisfacción a un coste reducido es uno de los factores importantes que impulsan el crecimiento de este mercado.
Características fundamentales de las herramientas Data Mining
Para aprovechar los grandes datos, las empresas deben tener estrategias. Y es aquí exactamente donde las herramientas de análisis de datos entran en escena. Como ya se ha comentado, ayudan a las empresas a identificar tendencias, señalar patrones y obtener ideas valiosas que los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar en un futuro para guiar a la marca a través de un camino concreto.
Es importante destacar las principales características que debe contener cualquier herramienta de análisis de datos.
- Capacidades analíticas: diferentes herramientas de análisis de Big Data vienen con diferentes tipos de capacidades analíticas como la Minería Predictiva, las Redes Neuronales, Series de Tiempo, etc.
- Integración: a veces, las empresas requieren lenguajes de programación adicionales y herramientas estadísticas para realizar diferentes formas de análisis personalizado. Por lo tanto, se requiere que las herramientas de análisis de Big Data vengan equipadas con él.
- Escalabilidad: los datos no serán los mismos siempre y crecerán a medida que crece un negocio. Con la función de escalabilidad de las herramientas de análisis de datos, siempre es fácil escalar tan pronto como la empresa captura nueva información.
- Control de versiones: la mayoría de las herramientas de análisis de Big Data se involucran en el ajuste de los parámetros de los modelos de análisis de datos. La función de control de versiones ayuda a mejorar las capacidades para rastrear los posibles cambios.
- Gestión de identidad: la gestión de identidad es una característica necesaria para todas las herramientas eficaces de análisis de Big Data. Deben poder acceder a todos los sistemas y toda la información relacionada que pueda estar asociada con el Software, Hardware o cualquier otro dispositivo individual.
- Características de seguridad: la seguridad de los datos debe ser primordial para cualquier negocio exitoso. Las herramientas de análisis de datos que se utilizan deben venir con características de seguridad para proteger los datos recopilados. Además, el cifrado de datos es una característica imprescindible que deberían ofrecer las herramientas de análisis de Big Data.
- Visualización: esta característica de las herramientas de análisis de Big Data permite a los profesionales mostrar los datos en un formato gráfico, haciéndolos más utilizables.
- Colaboración: aunque el análisis puede ser un ejercicio solitario a veces, con frecuencia implica colaboración y, por lo tanto, esta característica es necesaria.
Del análisis de datos a la comprensión total
Ha quedado de manifiesto reiteradas veces la importancia de los datos para que las compañías puedan mejorar sus capacidades, sin embargo, las herramientas Data Mining, no siempre arrojan información comprensible al 100% para los directivos de las empresas.
Es en ese momento en el que entra a escena otra rama de la tecnología Big Data, en concreto aquella que se conoce como Data Visualization. Y es que, actualmente cuando los equipos de datos presentan hallazgos que difieren de la intuición de los ejecutivos, el 90% de estos solicita más datos en lugar de confiar en aquellos que se les acaba de facilitar.
La transparencia y la buena comunicación son clave en cualquier decisión comercial, y la visualización de los datos permite a los responsables de la toma de decisiones extraer la comprensión de todos ellos, en lugar de recibir solo una simplificación.
Se trata de un mercado en auge, que junto al análisis previo no ha dejado de crecer en los últimos años. Según los informes más recientes, el mercado de la visualización de datos tendrá su máximo exponente hasta 2026, llegando a generar más de 6.400 millones de dólares a nivel global.
En concreto, este auge se vivirá de manera más intensa en América del Norte, aunque Europa, no se quedará atrás y también será un mercado lucrativo para la visualización y la minería de datos.
Los paneles de control
Un paso más allá de la simple visualización de los datos, plasmada en un gráfico o infografía, se encuentran los paneles de control. Los paneles de control llevan la visualización al siguiente nivel creando un contexto alrededor de una sola imagen (y minimizando parte del potencial de visualizaciones erróneas accidentalmente).
Los paneles son excelentes elementos para recopilar visualizaciones relacionadas entre sí que permitan lograr una comprensión más completa (siempre que los gráficos se actualicen con frecuencia). Sin embargo, los paneles de control pueden volverse desordenados y confusos rápidamente, por lo que es importante evaluar qué visualizaciones realmente serán útiles para generar comprensión.
La principal diferencia entre la visualización de datos básicos y los paneles de control gira en torno a la frecuencia con la que se actualizan los datos. Si bien las visualizaciones de datos solo se generan a partir de los datos, los paneles se actualizan periódicamente de acuerdo con las modificaciones del conjunto de datos. Además, los paneles permiten comparaciones más sencillas entre modelos controlados por bases de datos de tamaños y tipos muy diferentes.
Los paneles tienen el beneficio adicional de ayudar a los miembros del equipo de datos a colaborar y los usuarios orientados a los negocios juegan con datos y gráficos de filtro para ayudar a ampliar su comprensión.
Conclusiones
Es importante comprender que los grandes datos no sirven de nada sin el análisis previo realizado sobre la información capturada, que es el encargado de dar sentido a esos datos. Para ello, las herramientas Data Mining, ofrecen diferentes capacidades destinadas a aportar el mayor valor posibles a las distintas compañías.
Dada la complejidad de los datos, es recomendable que estas herramientas de análisis de datos vayan acompañadas de una visualización eficiente y clara de la información, que puede llegar a estar reflejada incluso en paneles de control, a través de los cuales los responsables de la toma de decisiones pueden visualizar esos datos en un contexto familiar e interpretarlos de una manera más correcta.
