Diferencias entre el análisis de datos y la minería de datos

La minería de datos y el análisis son dos procesos diferentes pero complementarios que permiten la optimización del rendimiento de una empresa. Una vez han sido tratados, se convierten en la mejor manera de tomar decisiones contando con una información real sobre la que basarse.

¿Qué es el análisis de datos?

Cuando hablamos de análisis de datos hacemos referencia a un análisis en profundidad de aquellos que aún no han sido procesados, es decir, son datos en bruto, que utilizaremos para establecer patrones, métricas y tendencias que, posteriormente, servirán para establecer diferentes conclusiones. 

Hay que tener en cuenta que existen diferentes tipos de análisis de datos, pero siempre nos serán útiles para establecer en qué posición se encuentra una empresa y hacia dónde va. Gracias a estos análisis y la información que se obtiene se pueden mejorar los productos y servicios de una organización.

Tipos de análisis de datos

Como decíamos antes, existen varios tipos de análisis de datos, así que vamos a ver cuáles son.

Análisis descriptivo 

Estos datos se utilizan para conocer cuál ha sido la situación hasta el momento, es decir, qué productos son los más vendidos, si han aumentado las ventas o el número de clientes, etc. 

Análisis de diagnóstico

Con este tipo de análisis lo que se busca es establecer una hipótesis previa que pueda dar explicación a algo extraño que pueda estar sucediendo, por qué se ha producido, si las campañas que se han puesto en marcha han sido efectivas, etc.

Análisis predictivo 

Como su propio nombre indica “predice” qué puede suceder en un futuro. Por supuesto no se hace mirando una bola de cristal, sino utilizando datos previamente recogidos y analizando si las hipótesis que se han hecho sobre ellos, se volverán a producir.

Gracias al análisis prescriptivo se pueden tomar decisiones con una mayor seguridad. Se utilizan grandes volúmenes de datos a través de sistemas informáticos especializados.

Pasos del análisis de datos

• El primer paso en el análisis de datos es el de definir cómo se agruparán (edad, localización, ingresos, etc)
• El segundo paso es el de recoger datos de diversas fuentes.
• El tercer paso es el de usar programas específicos para esta tarea que puedan organizar los datos que han sido recogidos previamente. 
• Una vez realizados los pasos anteriores, es necesaria una verificación de que todos estos datos son válidos y precisos antes de comenzar con su proceso.

¿Qué es la minería de datos?

Cuando hablamos de minería de datos hacemos referencia a la búsqueda de información de utilidad entre grandes volúmenes de datos. Este proceso se lleva a cabo de un modo sistemático y continuado para descubrir cuáles son las tendencias y los patrones ocultos ante esta inmensidad.

Conocer todos estos patrones y tendencias que sin la minería de datos se encuentran ocultos, nos ayudarán a conocer información muy necesaria de los clientes de la organización y decidir qué hacer para mejorar, por ejemplo, las ventas. Se trata de una información que aporta seguridad y muchos beneficios a la hora de poner en marcha las campañas de marketing.

Pero la minería de datos no solo nos ayuda a ganar más dinero, sino también a gastar menos. Es decir, conocer en qué operativas se puede reducir la inversión. 

Tipos de minería de datos

Del mismo modo que con el análisis de datos, también existen diversos tipos de minería de datos. Veamos cuáles son:

Suave

Eliminamos el ruido de los datos mediante un algoritmo lo que nos permite visualizar las tendencias.

Clustering

Organizamos grupos con los mismos caracteres, de esta manera los expertos en marketing identificarán con mayor facilidad los grupos a los que dirigirse en su mercado objetivo.

Clasificación

Una vez organizados los grupos, se clasifican los artículos o personas en categorías, colocando los datos en el grupo correcto. 

Asociación

Durante este proceso se asocian los datos que están conectados.

Detección de anomalías

Detección de patrones anormales. Gracias a este tipo de minería de datos, se puede mejorar la seguridad de una empresa u organización y detectar rápidamente cualquier fraude.

Regresión

Mediante estadísticas se puede predecir qué sucederá en el futuro.

Minería de texto

En este caso el análisis es de las palabras, estableciendo la frecuencia con la que las personas las utilizan.

Resumen

Suelen utilizarse para hacer cálculos promedio de determinados datos. Se recopilan de manera que resulten sencillos de comprender.

Pasos de minería de datos

El primer paso es eliminar la información contradictoria. A continuación, integrar y conectar diferentes fuentes de datos, seleccionar datos del conjunto y continuar con la ejecución de operaciones para transferir datos a un formulario que nos ayude con la minería.

Y por último aplicar los métodos inteligentes para la extracción de datos y ofrecer los resultados finales al cliente.

Las diferencias entre el análisis de datos y la minería de datos

Una vez sabemos qué hace cada uno de ellos podemos establecer algunas diferencias.

Personal

Un especialista con habilidades de codificación se encarga de la minería de datos. Sin embargo, el análisis no puede hacerlo una única persona, requiere de un equipo completo de profesionales para llevarlo a cabo.

Función

Mediante la minería de datos se buscan los patrones ocultos en los conjuntos de datos mientras que con el análisis de datos, estos se analizan en conjuntos.

Objetivos

A través de la minería de datos buscamos que la información obtenida pueda utilizarse y que se puedan identificar patrones. Con el análisis de datos, se pretende tomar decisiones e hipótesis basadas en los datos obtenidos.

Métodos

Con la minería de datos se usan algoritmos en el proceso de extracción de estos. En el análisis de datos, se realiza un estudio mediante la inteligencia empresarial.

Conjuntos de datos

En el proceso de extracción de datos, se manejan grandes volúmenes. Mientras que en el análisis de datos, estos volúmenes pueden tener diferentes tamaños.

Conocimiento

El machine learning se usa en minería de datos, pero en el análisis de datos, necesitamos conocimientos sobre el tema y la informática.

Salida

La salida que logramos mediante la minería de datos son patrones y tendencias y la de los análisis de datos, ideas e hipótesis que pueden procesarse posteriormente.

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