La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

 

Aunque la minería de datos es un término relativamente nuevo, la tecnología no lo es. Las compañías han utilizado equipos de gran alcance para tamizar a través de volúmenes de datos de escaneo de los supermercados y analizar los informes de investigación de mercado durante años.

 

El software de minería de datos es uno de una serie de instrumentos analíticos para el análisis de datos. Permite a los usuarios analizar los datos desde muchas dimensiones o ángulos, clasificar, y resumir las relaciones identificadas.

 

Técnicamente, la minería de datos es el proceso de encontrar correlaciones o patrones, entre decenas de campos de grandes bases de datos relacionales.

 

 

Hurgar y sacudir a menudo implica el descubrimiento de resultados valiosos e inesperados.

Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes de datos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.

 

En algunos casos, los datos se consolidan en un almacén de datos y en mercados de datos; en otros, se mantienen en servidores de Internet e Intranet. 

 

Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de la información enterrado en archivos corporativos o en registros públicos, archivados.

 

Cuando se habla de minería de datos, aplicaciones, herramientas y soluciones trabajan de forma conjunta para lograr un objetivo común: garantizar la calidad de los datos.

 

§  Industria minorista: el sector retail recoge grandes cantidades de datos provenientes de las ventas, el historial de compra de los clientes o el transporte de mercancías.

 

§  Industria de las telecomunicaciones: en este sector, los datos son especialmente importantes para alcanzar una buena comprensión del negocio. La minería de datos y aplicaciones específicamente diseñadas para esta área, ayudan en la identificación de los patrones de telecomunicaciones, facilitan la detección de actividades fraudulentas y posibilitan el hacer un mejor uso de los recursos, mejorando la calidad del servicio.

 

§  Análisis de datos biológicos: el campo de la biología es uno de los más beneficiados por los avances de la tecnología.

 

§  Análisis de datos financieros: se emplea tanto en el sector bancario como en el de las finanzas. Se busca proveer datos que aseguren que es posible practicar análisis sistemáticos en condiciones avanzadas y con garantías de fiabilidad. 

 

 

§  RapidMiner, antes llamado YALE (Sin embargo, otro ambiente de aprendizaje), es un ambiente de experimentos en aprendizaje automático y minería de datos que se utiliza para tareas de minería de datos tanto en investigación como en el mundo real.

 

§  KNIME (Konstanz Information Miner) es una plataforma de código abierto de fácil uso y comprensible para integración de datos, procesamiento, análisis, y exploración.

 

§  Orange es una suite de software para minería de base de datos y aprendizaje automático basado en componentes que cuenta con un fácil y potente, rápido y versátil front-end de programación visual para el análisis exploratorio de datos y visualización, y librerías para Python y secuencias de comando.