image_pdfimage_print

Diapositiva1

La minería de datos se define como el proceso para estructurar datos partiendo de un gran volumen de información desorganizada. Ésto último se hace posible utilizando los métodos de inteligencia artificial, como son: el aprendizaje automático, las estadísticas o las bases de datos. La minería de datos es ventajosa porque al definir patrones de información, organiza los datos haciéndolos claros y utilizables tanto en tiempo real como en adelante.

Bases de datos, métricas, consideraciones, procesos, teorías, se quedan almacenados en el sistema, por lo tanto es una información disponible y que se puede consultar en cualquier momento.

En cuanto al término de minería de datos cabe destacar y diferenciar que los métodos actuales de información se asignan a la inteligencia artificial, en cambio, el “descubrimiento” a gran escala de datos si se refiere a la minería de datos. Esta especificación es necesaria porque suele existir confusión a la hora de utilizar un concepto u otro.

La real utilidad y función de la minería de datos es el análisis automático de una inmensa cantidad de datos para convertirlos en patrones, como son:

+ Patrones de grupos de registros de datos o análisis Cluster que es el conjunto de diferentes y variables técnicas utilizadas para organizar o categorizar a un conjunto de individuos en grupos homogéneos

+ Patrones de registros inusuales como es la detección de anomalías

+ Patrones de dependencias que es la minería de datos por reglas de asociación

Estos patrones son útiles para aportar un análisis adicional a un caso concreto o también pueden ser insertados en la máquina de aprendizaje del “Business Intelligence” para sacar análisis predictivos u optimizar la inteligencia artificial de la empresa. Por lo tanto observamos la importancia de estos patrones y más ampliamente de la inteligencia artificial de negocio como soporte a las decisiones estratégicas de la empresa.

Minería De Datos

Deja un comentario

A %d blogueros les gusta esto: