Ejemplos del uso de Data Mining

Como hemos escrito en posts anteriores, el Data Mining o “minería de datos” es un conjunto de técnicas que se realizan para explorar grandes cantidades de datos (Big Data), descubriendo patrones en estos y así transformarlos en información de valor. Técnicas de la analítica avanzada como el PCA, los Árboles de Decisión o las Redes Neuronales, e incluso otras técnicas o tecnologías como el Machine Learning, tienen una potencia infinita pudiéndose aplicar en cualquier situación en la que nos encontremos siempre que las nutramos de los datos oportunos.
Hoy en día podemos encontrar casos de uso en muchísimas áreas, desde el sector empresarial a la medicina, la ciberseguridad, la ciencia o la política. Algún que otro presidente ha llegado a serlo gracias al uso inteligente de técnicas y algoritmos de minería de datos.
Dejando la política atrás, hoy nosotros queremos presentar algunos ejemplos de cómo la minería de datos puede ayudar a los negocios.

Uso del Data Mining en los negocios

ERP, CRM, MES, SGA…estos son algunos de los sistemas más comunes que encontramos en las empresas de hoy en día. Cada uno en su área especializada, nos ayuda a organizar y gestionar las empresas y los procesos administrativos. Para ello, contienen toda la información relevante y necesaria para una gestión exitosa. Al mismo tiempo, con todos los datos que manejan, estos sistemas pueden representar una mina de oro para los científicos de datos y, junto con bases de datos externas, muchas veces de libre acceso, se puede crear modelos de Data Mining muy valiosos que nos ayuden a mejorar la toma de decisiones.

La minería de datos puede ser muy útil en el área de ventas y marketing. Sobre todo, en el sector B2C la relación con el cliente puede ser muy compleja. Al mismo tiempo esta relación decide sobre el éxito o el fracaso de una organización. Con datos de los clientes, sus actividades y acciones se pueden crear diferentes modelos de data mining. Por ejemplo, podemos crear una segmentación automática distinguiendo a los clientes en base a su potencial. Con esta información, podemos enfocar el trabajo de marketing a los clientes con mayor potencial. También se pueden crear diferentes perfiles de clientes y crear campañas personalizadas en base a sus necesidades o intereses específicos. Otro ejemplo que hemos realizado en LIS Solutions es la identificación de patrones de fuga y su predicción (Churn Forecast). En muchas industrias, y sobre todo en aquellas que se rigen bajo estrategias de subscripción, puede ser muy interesante detectar cuanto antes los clientes que estén pensando en finalizar su subscripción o contrato. Analizando los datos de las fugas del pasado es posible identificar patrones que nos ayudan a determinar a que clientes enfocar el trabajo para evitar su fuga.

Aunque muchas veces olvidado, el Data Mining también se puede aplicar en el departamento de recursos humanos, ayudándonos a entender y gestionar mejor nuestros empleados. Un ejemplo que realizamos en LIS Solutions fue la optimización ergonómica de los puestos de trabajo analizando en profundidad y relacionando los datos del puesto de trabajo, de las tareas y de los empleados.

La minería de datos también encuentra aplicación en el área de producción y con la aparición de la industria 4.0 es cada vez más importante. Los datos nos pueden ayudar a optimizar los procesos productivos y logísticos. El ejemplo más espectacular es el mantenimiento predictivo.
Las máquinas son una verdadera mina de datos que nos ayuda a entender cómo se sienten y si tienen algún problema. Analizando fallos y problemas del pasado, se pueden identificar patrones mediante algoritmos específicos de Data Mining. Estos patrones se pueden interpretar como síntomas que muestra una máquina antes de romperse. En este caso, la minería de datos se transforma en un doctor de las máquinas que nos ayuda a identificar problemas con suficiente tiempo de antelación para solucionar estos de una manera más óptima.

Estos son algunos de los ejemplos de cómo se puede usar el Data Mining en los negocios y hay muchos más en todas las áreas empresariales. El único requerimiento es la disponibilidad de datos significativos.

Conclusión

Como vemos el Data Mining nos puede ayudar significativamente en diferentes áreas de la administración empresarial. Aunque la implementación de proyectos de este tipo requiere de una inversión inicial, por lo general, las empresas que emplean minería de datos rápidamente alcanzan el retorno de la inversión. Con la realización exitosa de los primeros proyectos de Data Mining, muchas veces se inicia un cambio mucho más profundo en las empresas desarrollando una cultura data driven.

En LIS Solutions acompañamos y llevamos a cabo proyectos de Data Mining para exprimir todo el valor que encierran los datos, creando conocimiento de alto valor que ayuda a optimizar la toma de decisiones y la estrategia empresarial.

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