¿Cómo puede el Data Mining Ayudar en el Procesamiento y almacenamiento de datos?

Las grandes empresas recolectan y almacenan muchos datos, tantos que la mayoría de estos se pierden y son difíciles de encontrar sin una apropiada organización. Desde ya hace unos años existen varias soluciones para guardar y almacenar esta información. El término común mas utilizado para este proceso se denomina “Backup” de la información.

A través de los años, las empresas van creciendo cada vez más, y por consecuente, es cada vez más difícil asegurarse que los Backups de datos sean realizados guardando la información necesaria. Hoy en día, el Data Mining es un concepto que ha ido creciendo y últimamente ha empezado a aplicarse en el almacenamiento apropiado de datos. Este proceso de “Data mining” o “Minería de Datos” empezó a ser utilizado en un inicio para encontrar patrones repetitivos en grandes bases de datos y así poder aplicar esta información en diferentes procesos. 

La Minería de Datos es aquel proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos, con el fin de predecir resultados. Para poder llegar a este resultado primero se necesita realizar un preprocesamiento de datos.

El preprocesamiento de datos es una etapa del KKD (proceso de descubrimiento de información) que se encarga de: limpiar, integrar, transformar y reducir los datos para ser llevados a la minería de datos. El objetivo principal de esta etapa es reducir o eliminar patrones no útiles. También tiene como función reducir el conjunto de datos para mejorar la eficiencia del siguiente paso (minería de datos). No falta destacar que una ventaja de realizar este preprocesamiento es que se pueden obtener datos de calidad o recuperar informaciones incompletas. 

El almacenamiento de datos o generación de Backups es un área tecnológica que está cada vez más beneficiándose del “Data Mining”. Este último se ha estado empezando a implementar en este tiempo de procesos con el fin de poder reducir la cantidad de datos almacenados y organizarlos adecuadamente. 

Para poder realizar el preprocesamiento de datos, se deben cumplir los siguientes pasos o etapas:

1. Conjunto de datos: recolectar los datos que la empresa ha acumulado.

2. Limpiar datos: seleccionar los datos relevantes, necesarios y útiles.

3. Ingeniería de características: clasificar los datos ya seleccionados. Después de este paso los datos pueden ser para entrenamiento o para formar un nuevo dato. 

    3.1 Datos de entrenamiento: son los datos se usan para entrenar un modelo. Se puede hacer a través de:

• Aprendizaje de algoritmos
• Tren de modelo

   3.2 Nuevo dato: a través de los datos ya existentes se pueden generar nuevos datos útiles. 

4. Modelo de puntuación. Es para saber cómo se va a interpretar la nueva información y validar su calidad, para esto se utilizan técnicas especiales (ejemplo: fórmulas).

5. Evaluación de modelo: este es el paso final, donde se evalúa el modelo para comprobar que funcione correctamente antes de ser llevado a la minería de datos (data mining).

Sabiendo las ventajas que el procesamiento de datos y la minería de datos conlleva, ofrecemos servicios de Backup, almacenamiento de datos en la nube y asesorías IT que te brindan un acompañamiento personalizado en estos procesos. 

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Bibliografia:

¿Qué es la minería de datos? (n.d.). Recuperado el  04 de mayo 2020, de https://www.sas.com/es_mx/insights/analytics/data-mining.html

Herrera, F., Riquelme, J., & Ruiz, R. (2004, Mayo 7). Presentación-Data-preparation – lsi.us.es. Recuperado el  04 de mayo 2020, de http://www.lsi.us.es/redmidas/IIreunion/trans/prepro_roberto.ppt

García, S., Ramírez-Gallego,S., Luengo, J., Herrera, F. (2016, Octubre). Big Data: Preprocesamiento y calidad de datos. Recuperado el  04 de mayo 2020, de https://sci2s.ugr.es/sites/default/files/ficherosPublicaciones/2133_Nv237-Digital-sramirez.pdf