INVESTIGACIÓN

MINERÍA DE DATOS Y SU APLICACIÓN
en la investigación de mercadosLas empresas han comenzado a explotar la creciente cantidad de datos en línea para tomar mejores decisiones sobre sus actividades, como  los artículos de los que hay que tener existencias y la mejor manera de llegar a los clientes para incrementar las ventas, pero algunas consultas llegan a ser más complicadas.

Actualmente, las empresas y organismos no deben limitarse a solo acumular información en almacenes de datos, sino que deben sacar el mayor provecho de dicha información, identificar y extraer el conocimiento oculto en los almacenes de datos. La minería de datos es una de las mejores opciones para obtener patrones y tendencias significativos en un basto conjunto de datos.

Cualquiera que haya tenido que tomar una decisión, reconoce que la información es el factor más importante que influye en la calidad de la misma.

Las bases de datos computarizadas, los datos secundarios publicados, la internet y la base de datos interna son partes importantes del sistema de información de una organización. La toma de decisiones inteligente se basa en contar con buena información. En la actualidad, el problema consiste en cómo administrar toda la información disponible. Según David Sheik, por primera vez en toda la historia de la humanidad, a mediados del siglo XX, se ha comenzado a producir información con más rapidez de la que es posible procesar. 

Ya no es de importancia relevante el problema de adquisición de datos, sino la manera de administrar con eficacia y utilizar el vasto conjunto de datos disponibles para tomar mejores decisiones.

En la actualidad, los ejecutivos de mandos intermedios y superiores  necesitan que se les proporcione información precisa, adecuada para su labor en la toma de decisiones. El almacenamiento de datos, el procesamiento analítico on-line (OLAP) y la minería de datos ofrecen esa funcionalidad.
Existen numerosas definiciones sobre lo que es la minería de datos, desde conceptos muy amplios que describen la minería de datos como cualquier herramienta que permite a los usuarios acceder directamente a grandes cantidades  de información hasta definiciones más específicas, como la que afirma que se trata de herramientas y aplicaciones que realizan análisis estadísticos sobre los datos.  Vamos a utilizar una definición más centrada de minería de datos que fue acuñada por Simoudis (1996):

Minería de datos El proceso de extraer información válida, previamente desconocida, comprensible y útil de bases de datos de gran tamaño y utilizar dicha información para tomar decisiones de negocios cruciales.

La minería de datos se preocupa del análisis de los datos y de la utilización de técnicas software para localizar patrones y relaciones ocultos e inesperados dentro de una serie de datos. El enfoque de la minería de datos consiste en revelar información que esté oculta y sea inesperada, ya que no tiene mucho sentido tratar de encontrar patrones y relaciones intuitivos por sí mismos.

Por ejemplo: Las bases de datos de las empresas suelen contener enormes cantidades de información sobre los clientes y las transacciones. La información de la transacciones de un gran almacén puede incluir el nombre o identificador (como puede ser el número de la tarjeta de crédito) del cliente, los artículos adquiridos, el precio pagado y las fechas en que realizaron las compras. La información sobre los artículos adquiridos puede incluir el nombre del artículo, del fabricante, el número de modelo, el color y la talla. La información sobre el cliente puede incluir su historial de crédito, sus ingresos anuales, su domicilio, su edad incluso su nivel académico.

Estas bases de datos de gran tamaño pueden resultar minas de información para adoptar decisiones empresariales, como los artículos que debe haber en  inventarios y los descuentos por  ofrecer.

 Aplicaciones de la Minería de datos

Las tecnologías de minería de datos puede aplicarse en una gran variedad de contextos de toma de decisiones en el ámbito empresarial.

Aplicaciones:
Marketing.- Aplicaciones que incluye el análisis del comportamiento del consumidor basado en patrones de compra. La identificación de estrategias de marketing entre las que se incluyen la publicidad, ubicación de productos en el establecimiento y correspondencia publicitaria. La segmentación de los clientes, establecimientos y campañas publicitarias.

Finanzas: Aplicaciones que incluyen solvencia de los clientes, la segmentación de la cuentas por cobrar, análisis de rendimientos de las inversiones financieras como acciones, bonos y fondos mutuos; valoración de las opciones de financiación; y detección de fraudes.
El ejemplo clásico de aplicación de la minería de datos tiene que ver con la detección de hábitos de compra en supermercados. Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad inusualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y cerveza. Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en quedarse en casa cuidando de su hijo y viendo la televisión con una cerveza en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsivas.

Actualmente los empresarios y gerentes están mas conscientes de la importancia de contar con información oportuna en su toma de decisiones. En lo que se refiere a la carrera de Comercialización, se ha observado que  el 30% de las empresas en la que los alumnos realizan estadías corresponden a proyectos relacionados a investigaciones de mercado.

Colaboración:
MA. Alma Teresita Velarde M.
Carrera de Comercialización

Fuente:
Fundamentos de Bases de Datos, quinta edición, Silberschatz /Korth/ Sudarhan, Editorial Mc.Graw Hill  paginas: 18, 615.
Fundamentos de sistemas de bases de datos, Tercera edición Ramez A. Elmasrí /shamkant B. Navathe, Editorial Pearson Adison Wesley.