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Seg\u00fan Arturo Licona, especialista de Deloitte Consulting Group, Data Mining es \u201cun conjunto de t\u00e9cnicas de extracci\u00f3n de datos para detectar patrones de comportamiento a trav\u00e9s de algoritmos matem\u00e1ticos\u201d.<\/a><\/span><\/p>\n La tendencia a acumular grandes cantidades de datos<\/b> en las organizaciones contin\u00faa hoy en d\u00eda a un ritmo creciente<\/a><\/span>. A ello han contribuido, entre otros, las nuevas t\u00e9cnicas de captura de datos<\/b> y el avance de la tecnolog\u00eda de almacenamiento de datos<\/b> y su reducci\u00f3n de costes.<\/b> La disponibilidad posterior de esos datos<\/b> es tambi\u00e9n sumamente importante y es donde entra en juego el concepto de Data Mining. <\/b><\/p>\n La enorme cantidad de datos<\/b> que se generan y procesan a diario<\/a><\/span> en las organizaciones lleva de la mano la necesidad de analizarlos en tiempo real<\/b>, el problema es que los m\u00e9todos tradicionales de an\u00e1lisis de datos no son suficientes. De ah\u00ed surgen los conceptos de Data Mining y Big Data. <\/b>Ambos se refieren al hecho de saber aprovechar convenientemente las gigantescas masas de informaci\u00f3n<\/b> de que disponen las organizaciones en su d\u00eda a d\u00eda, para extraer informaci\u00f3n \u00fatil<\/b> que les ayude en la toma de decisiones.<\/p>\n Big Data <\/b>nace para almacenar toda esa cantidad de informaci\u00f3n que se genera. Y es que el volumen de informaci\u00f3n que ha ido apareciendo ha obligado a que se empiece a medir la informaci\u00f3n en Exbyte (EB) e, incluso, en Zettabyte (ZB)<\/a><\/span>.<\/p>\n La clave de todo es c\u00f3mo sacar partido, es decir, c\u00f3mo transformar la informaci\u00f3n en conocimiento v\u00e1lido para la toma de decisiones. El uso de t\u00e9cnicas anal\u00edticas ha evolucionado y es en este \u00e1mbito en el que surge el concepto de Data Mining<\/b>. La aplicaci\u00f3n de los modelos de Data Mining<\/b> a los negocios permite las siguientes ventajas<\/a><\/span>: extraer conocimiento de los datos; exprimir todo el valor que encierra ese conocimiento y perfeccionar la estrategia empresarial.<\/p>\n En este sentido, un buen ejemplo de un modelo de Data Mining<\/b> aplicado al sector empresarial ser\u00eda un modelo que defina a un grupo espec\u00edfico de clientes, entre los que se incluyan por ejemplo los que m\u00e1s consumen o los que lo hacen con m\u00e1s frecuencia.<\/p>\n As\u00ed, la diferencia entre Data Mining <\/b>y Big Data<\/b><\/a><\/span> es que el primero se refiere a la actividad de an\u00e1lisis<\/b> que se lleva a cabo para extraer informaci\u00f3n relevante y oportuna de esa ingente cantidad de informaci\u00f3n que es el Big Data<\/b>. Las empresas recopilan de forma autom\u00e1tica conjuntos masivos de datos e informaci\u00f3n, o Big Data<\/b>. Pero los responsables de tomar las decisiones necesitan una informaci\u00f3n concreta o precisa que les ayude en el proceso.<\/p>\n Este proceso puede implicar el uso de varios tipos de software<\/b>. Por ejemplo, una herramienta de Data Mining <\/b>puede consistir en encontrar listados espec\u00edficos de los clientes que m\u00e1s consumen o que lo hacen con mayor frecuencia. De manera general, el objetivo principal del Data Mining<\/b> es la clasificaci\u00f3n o predicci\u00f3n de datos<\/a><\/span>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Mining o Knowledge Discovery in Databases (KDD) consiste en extraer informaci\u00f3n de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible, esto es, en informaci\u00f3n \u00fatil y accesible para que pueda ser usada posteriormente. Data Mining es un t\u00e9rmino que est\u00e1 de moda y que se utiliza, en muchas ocasiones, de manera incorrecta.![\"Data](\"http:\/\/fractaliasystems.com\/wp-content\/uploads\/shutterstock_162731978-1024x681.jpg\")
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