Herramientas del Data Mining

¿Qué son las herramientas del Data Mining?

El Data Mining, también conocido como minería de datos, es un conjunto de técnicas que se realizan para explorar grandes cantidades de datos. El objetivo es el de encontrar una aguja en un pajar, y para alcanzar este objetivo, existen múltiples métodos matemáticos y estadísticos encapsulados en algoritmos que hoy en día también llamamos machine learning o inteligencia artificial. Durante los últimos años se ha establecido la metodología CRISP-DM para realizar proyectos de este tipo, la cual se puede resumir en cinco pasos generales, aunque es un proceso circular en el que las fases se van retroalimentando:

1. Comprensión del negocio y los datos
2. Preparación de los datos
3. Modelado
4. Evaluación
5. Despliegue

Con la creciente necesidad e interés de analizar datos masivos (Big Data), en las organizaciones ha aparecido una nueva generación de herramientas denominadas como Plataformas de Data Science y Machine Learning. Estas herramientas permiten a científicos de datos, analistas o usuarios de negocio interactuar con sus datos. La idea es por un lado crear una plataforma de trabajo para los científicos de datos facilitando y estandarizando su labor de minería de datos. Por otro lado, a través de su fácil uso empoderar a los usuarios de negocio haciendo la minería de datos accesible para ellos. Estas herramientas apoyan el ciclo completo del Data Mining para crear, desplegar y gestionar modelos de analítica avanzada. Las herramientas integran las funcionalidades principales para realizar proyectos de minería de datos: importación de datos, preparación de datos, exploración de datos, modelado, evaluación y despliegue.

El mercado de herramientas de la Minería de Datos

Durante los últimos años han aparecido varias Plataformas de Data Science y Machine Learning creando un mercado muy dinámico que está evolucionando rápidamente. Aunque grandes empresas como IBM, SAP o Microsoft hayan lanzado sus propias herramientas, hasta ahora no han conseguido dominar el mercado dejando espacio a nuevas empresas innovadoras. La famosísima empresa consultora y de investigación de IT, GARTNER, ha analizado el mercado de estas herramientas incluyendo las más importantes en el cuadrante mágico. Queremos describir la herramienta KNIME que figura como líder en el estudio y es una de las herramientas más prometedoras en este sector. Podrás leer el reporte completo aquí.

KNIME, herramienta de Data Mining de referencia

KNIME (Konstanz Information Miner) comenzó su historia en 2004 como proyecto de la Universidad de Konstanz (Alemania) y figura hoy en día como una de las lideres del cuadrante de Gartner. A pesar de su gran crecimiento y éxito ha mantenido su carácter Open Source. KNIME cuenta con una versión gratuita KNIME Analytics Platform para el uso personal (85% de las funcionalidades), así como una versión de pago KNIME Server para el uso en organizaciones que quieran llevar sus actividades de data mining a un nuevo nivel. KNIME Server se distingue de la versión gratuita a través de funcionalidades adicionales de colaboración entre equipos, automatización, el WebPortal (Interfaz Gráfica) así como mayor potencia de cálculo.

KNIME apoya al usuario en todo el ciclo de Data Mining y se distingue a través de su extrema flexibilidad, potencia y facilidad de uso. La herramienta nos permite integrar datos de diferentes fuentes, manipularlos, analizarlos y crear aplicaciones de data mining. A través de su interfaz gráfica, en la que se conectan nodos que encapsulan funciones, el usuario puede crear workflows fácil y rápidamente. KNIME cuenta con cientos de nodos que ofrecen diferentes tipos de acciones:

• Integración y manipulación de datos
• Visualización de datos
• Creación de modelos de data mining
• Validación de modelos
• Creación de informes
• Escritura de datos

A través de una gran comunidad y su carácter de Open Source se han creado muchas extensiones e integraciones gratuitas que ofrecen funcionalidades adicionales para tareas o problemas específicos (Text Mining, Big Data y muchas más). En el caso de necesitar un desarrollo muy especifico, la herramienta cuenta con integraciones de Java, Python, R o WEKA dando así el espacio a programar tus propias funciones dentro de un worklfow. Así ofrece posibilidades infinitas para el análisis de datos.

Conclusión

La relevancia del Data Mining para cualquier empresa, de cualquier tamaño, es incuestionable e imprescindible cuando el objetivo es convertirse en un negocio inteligente que incorpore el Business Intelligence a los procesos de toma de decisiones. No obstante, la complejidad de realizar proyectos de este tipo es muy alta y requiere de extensa experiencia en esta área. Las nuevas herramientas de Data Mining, entre las que podemos distinguir a KNIME, nos ayudan a nosotros y a las organizaciones en la realización de la minería de datos.

En LIS-Solutions ponemos a tu disposición el mejor equipo de expertos para llevar a cabo tus desarrollos de Data Mining en KNIME.

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