Que es la mineria de datos

Qué son las técnicas de minería de datos

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en los datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de almacenamiento de datos y el crecimiento del big data, la adopción de técnicas de minería de datos se ha acelerado rápidamente en las últimas dos décadas, ayudando a las empresas a transformar sus datos brutos en conocimiento útil. Sin embargo, a pesar de que la tecnología evoluciona continuamente para manejar los datos a gran escala, los líderes todavía se enfrentan a desafíos con la escalabilidad y la automatización.

La minería de datos ha mejorado la toma de decisiones de las organizaciones a través de análisis de datos perspicaces. Las técnicas de minería de datos que sustentan estos análisis pueden dividirse en dos propósitos principales: pueden describir el conjunto de datos objetivo o pueden predecir resultados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos se utilizan para organizar y filtrar los datos, sacando a la luz la información más interesante, desde la detección de fraudes hasta los comportamientos de los usuarios, los cuellos de botella e incluso las brechas de seguridad.

Qué son los artículos de minería de datos

Oracle Data Mining (ODM) es una opción de Oracle Database Enterprise Edition. Contiene varios algoritmos de minería de datos y análisis de datos para clasificación, predicción, regresión, asociaciones, selección de características, detección de anomalías, extracción de características y análisis especializados. Proporciona medios para la creación, gestión y despliegue operativo de modelos de minería de datos dentro del entorno de la base de datos.

Oracle Corporation ha implementado una variedad de algoritmos de minería de datos dentro de su producto de base de datos relacional Oracle Database. Estas implementaciones se integran directamente en el núcleo de la base de datos Oracle y operan de forma nativa sobre los datos almacenados en las tablas de la base de datos relacional. Esto elimina la necesidad de extraer o transferir los datos a servidores de minería/analítica independientes. La plataforma de la base de datos relacional se aprovecha [¿por quién?] para gestionar de forma segura los modelos y ejecutar eficazmente las consultas SQL sobre grandes volúmenes de datos. El sistema se organiza en torno a unas pocas operaciones genéricas que proporcionan una interfaz general unificada para las funciones de minería de datos. Estas operaciones incluyen funciones para crear, aplicar, probar y manipular modelos de minería de datos. Los modelos se crean y almacenan como objetos de la base de datos, y su gestión se realiza dentro de la base de datos, de forma similar a las tablas, vistas, índices y otros objetos de la base de datos.

Minería de datos ppt

Hoy en día, las empresas recopilan datos a un ritmo sorprendente. Las fuentes de este enorme flujo de datos son variadas. Pueden provenir de las transacciones de las tarjetas de crédito, de los datos de los clientes disponibles públicamente, de los datos de los bancos y las instituciones financieras, así como de los datos que los usuarios tienen que proporcionar sólo para utilizar y descargar una aplicación en sus ordenadores portátiles, teléfonos móviles, tabletas y ordenadores de sobremesa.

No es fácil almacenar cantidades tan masivas de datos. Por ello, se construyen continuamente muchos servidores de bases de datos relacionales con este fin. También se están desarrollando sistemas de protocolo transaccional en línea u OLTP para almacenar todo eso en diferentes servidores de bases de datos. Los sistemas OLTP desempeñan un papel fundamental en el buen funcionamiento de las empresas.

Son estos sistemas los que se encargan de almacenar en la base de datos los datos que salen de las transacciones más pequeñas. Así, los datos relacionados con la venta, la compra, la gestión del capital humano y otras transacciones son almacenados en servidores de bases de datos por los sistemas OLTP.

Ahora, los altos ejecutivos necesitan tener acceso a los datos para basar sus decisiones. Aquí es donde entran en escena los sistemas de procesamiento analítico en línea u OLAP. Los almacenes de datos y otros sistemas OLAP se construyen cada vez más debido a esta misma necesidad de los altos ejecutivos. No sólo necesitamos datos, sino también la analítica asociada a ellos para tomar decisiones mejores y más rentables. Los sistemas OLTP y OLAP trabajan en tándem.

Empresas de minería de datos

La minería de datos es un proceso utilizado por las empresas para convertir los datos brutos en información útil. Mediante el uso de software para buscar patrones en grandes lotes de datos, las empresas pueden aprender más sobre sus clientes para desarrollar estrategias de marketing más eficaces, aumentar las ventas y reducir los costes.

La minería de datos implica la exploración y el análisis de grandes bloques de información para obtener patrones y tendencias significativos. Puede utilizarse de diversas formas, como el marketing de bases de datos, la gestión del riesgo crediticio, la detección de fraudes, el filtrado de correo electrónico no deseado o incluso para discernir el sentimiento o la opinión de los usuarios.

El proceso de minería de datos se divide en cinco pasos. En primer lugar, las organizaciones recogen los datos y los cargan en sus almacenes de datos. A continuación, almacenan y gestionan los datos, ya sea en servidores internos o en la nube. Los analistas de negocio, los equipos de gestión y los profesionales de las tecnologías de la información acceden a los datos y determinan cómo quieren organizarlos. A continuación, el software de aplicación clasifica los datos en función de los resultados del usuario y, por último, el usuario final presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla.