El papel de la Minería de Datos en la toma de decisiones

Silvia Banchini, Directora General de inAtlas

12 noviembre, 2019
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Silvia Banchini Directora General de inAtlas.

El Data Mining o Minería de Datos nace como consecuencia de la generación masiva de datos, para dar soluciones al problema que plantea el uso de los mismos con la finalidad de ayudar a las empresas en la correcta toma de decisiones o fidelización de sus clientes con aplicación en diferentes sectores: finanzas, seguros, salud o retail entre otros. Dicho proceso se estructura en tres fases: en la primera se establecen los objetivos marcados estadísticamente hablando, posteriormente se define el modelo de procesamiento de los datos, es decir cómo estos son almacenados y, por último se analizan los resultados y la toma de decisiones. 

La minería de datos trabaja junto a la empresa en definir y establecer un grupo personalizado de fuentes sobre las cuáles poder extraer datos; se fijan las frecuencias diarias, semanales y mensuales para constituir su propio almacén de datos, Data Warehouse, con actualizaciones continuas y así conseguir nuevos patrones de uso o de consumo. En definitiva, se trata de un análisis enfocado a la toma de decisiones o fidelización del cliente cuyo principal objetivo está encaminado al descubrimiento de patrones de comportamiento mediante el estudio de los datos procedentes del aprendizaje automático, datos estadísticos y grandes bases de datos a través de la Inteligencia Artificial. 

La minería de datos, por tanto, relaciona millones de datos aislados con la finalidad de generar nuevas oportunidades de mercado en diferentes sectores. En la banca se utiliza para aminorar los riesgos del mercado, aplicándose habitualmente a la calificación crediticia (rating) y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes; en el comercio, retail se aplica para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado, analiza las relaciones entre parámetros: edad clientes, género, gustos, etc., al conocer el comportamiento de los clientes es posible dirigir campañas personalizadas de fidelización o captación; las franquicias o inmobiliario lo aplican para conocer las zonas de mayor rentabilidad, zonas PRIME, y zonas comerciales abiertas en las ciudades, se reduce drásticamente el tiempo de búsqueda y evaluación de las mejores ubicaciones para una inversión y puesta en marcha de una promoción inmobiliaria; discerniendo lo significativo de lo no significativo y con rapidez para la correcta toma de decisiones. 

En inAtlas, utilizamos la minería de datos para analizar patrones de comportamiento de los consumidores sobre parámetros propios y de terceros: demografía, ubicación, mercado de consumo, estado socioeconómico, indicadores de precios inmobiliarios, etc. Sobre dichos patrones y a través de la inteligencia artificial, proporciona algoritmia de cross-selling y recomendaciones estableciendo modelos predictivos que ayudan a las empresas a crecer de forma más rápida y segura. Este análisis de los datos, junto con herramientas fáciles de estudios de mercados y valoración permite a los clientes optimizar sus estrategias al anticiparse y conocer el comportamiento del mercado. 

Tres son las principales ventajas de la aplicación del Data Mining: predicción, probabilidad y análisis de frecuencia. Gracias a la predicción extraemos, clasificamos y almacenamos la información; la segunda, la probabilidad sirve para hallar patrones de comportamiento y la tercera ventaja, la información gráfica y estadística de dichos patrones de comportamiento, por ello, la automatización del proceso resulta indispensable en la optimización de decisiones. La minería de datos nos permite predecir y pronosticar de forma acertada y con anticipación las necesidades de la demanda, reducir los costes, así como obtener información detallada y clave de los clientes. Los datos, se han convertido en un combustible vital del comercio digital, imprescindibles en la optimización de los procesos de venta. Las aplicaciones y herramientas procesan los datos almacenados, crean perfiles de clientes, segmentan el mercado, prevén períodos de contratación, establecen precios los productos en función de la demanda de los mismos, adecúan la demanda de los productos o indican el diagnóstico de fallos en los procesos de venta. Una información útil, que es utilizada por las empresas para tomar decisiones, encontrar patrones de comportamiento, clasificar o asociar productos a clientes. 

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