Minería de datos y big data para empresas

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Bigdata se está volviendo cada vez más desafiante para las grandes corporaciones. El término "big data" se erige como una metáfora de una montaña de datos sin valor en la que buscar conocimiento. Bigdata Mining describe métodos estadísticos para buscar tendencias, conexiones cruzadas y nuevos datos en datos masivos. No es posible procesar cantidades tan grandes de datos de forma manual, por lo que deben usarse métodos basados ​​en computadora. Estos métodos también se pueden usar para pequeñas cantidades de datos. Como regla general, la minería de datos se refiere solo al paso de análisis dentro del proceso.

Minería de datos y Big Data

Con la minería de datos, los programas asistidos por computadora pueden examinar cantidades significativas de datos. El término minería de datos es un poco engañoso porque no se trata de generar datos, se trata de obtener conocimiento de los datos. El término ha prevalecido principalmente porque es corto y preciso. En general, la minería de datos puede describirse como un proceso de extracción de conocimiento que antes era desconocido y que se consideraba potencialmente útil. Bigdata describe cantidades de datos que son demasiado grandes, grandes o demasiado rápidos para cambiar. Por lo tanto, se excluye la recolección manual o el procesamiento con métodos clásicos. Los bigdata recopilados que se utilizarán para la minería de datos pueden provenir de cualquier fuente. Estos van desde la comunicación electrónica de empresas y autoridades hasta los registros de los sistemas de vigilancia. El deseo de analizar Bigdata, a fin de utilizar el conocimiento adquirido, a menudo entra en conflicto con los derechos personales de otras personas, por lo que debe asegurarse con anticipación.

Minería de datos y Big Data: procedimientos convencionales

La minería de datos de big data analiza selecciones y recopilaciones de datos. Se eliminan los registros incompletos y se agregan fuentes importantes o valores de comparación. Posteriormente, se buscan en los datos ciertos patrones de comportamiento y se muestran los resultados obtenidos. Estos son examinados y evaluados por expertos para que se pueda decidir si se puede lograr el objetivo deseado. El conocimiento adquirido se utiliza en nuevas investigaciones o como parámetro de comparación, de modo que los resultados de la próxima búsqueda son aún más precisos. Si bien la minería de datos en Bigdata solía usarse principalmente en TI en el pasado, cada vez más empresas están interesadas en los métodos utilizados y el potencial significativo que ofrece Bigdata. En el sector financiero, la minería de datos se utiliza para detectar fraudes y auditorías. La calificación crediticia utiliza bigdata para calcular la probabilidad de incumplimiento. En marketing, la minería de datos calcula cómo falla el comportamiento de compra de los clientes o qué medidas de publicidad interesan a los clientes potenciales. En las tiendas en línea, se analizan los carritos de compras y, posteriormente, se modifican los precios y la ubicación de los productos. Además, se pueden buscar grupos objetivo para campañas publicitarias y examinar los perfiles de los clientes. En Internet, Bigdata Mining sirve para detectar ataques, recomendar servicios y analizar redes sociales. Otras áreas de aplicación son, por ejemplo, los campos de la medicina, bibliometría y enfermería.

Vale la pena saber sobre bigdata y minería de datos

En bigdata o minería de datos, uno puede asumir una disciplina que es científicamente neutral. Con la minería de datos, se pueden analizar datos de todo tipo de fuentes. Sin embargo, una vez que los datos se relacionan con una persona, pueden surgir rápidamente conflictos morales y legales. Estos generalmente no se refieren a la evaluación de los datos, sino solo al proceso de extracción. Los datos que no se han anonimizado adecuadamente pueden asignarse a individuos específicos. Al realizar la extracción de datos por Bigdata, por lo tanto, siempre es necesario garantizar el anonimato que no permita sacar conclusiones sobre personas o grupos de personas. Además de los conflictos legales, debe tenerse en cuenta que se plantean cuestiones morales. Es cuestionable si se debe permitir que las computadoras dividan a las personas en "categorías" o "clases". En la minería de datos, por ejemplo, las personas son retratadas como solventes o no. En general, debe tenerse en cuenta que el método en sí mismo es extremadamente neutral y anónimo. El método no conoce las consecuencias y las probabilidades del cálculo. Sin embargo, tan pronto como las personas se enfrentan a los datos en términos reales, por ejemplo, por el Schufa, esto puede causar reacciones extrañas, ofendidas o sorprendidas. Se proporcionan los datos del gigante de motores de búsqueda Google Google Analytics sobre los grupos objetivo de los propietarios del sitio web.

Oportunidades y perspectivas de futuro.

En el mundo globalizado, la minería de datos se vuelve más relevante para big data. Las corporaciones estadounidenses han podido informar en el pasado sobre el comportamiento de compra de sus clientes, estén embarazadas o no. Sobre la base de estos hallazgos, se enviaron cupones de compra y consejos de compra específicamente, lo que aumentó las ventas. Por la naturaleza de las compras, incluso era posible predecir la fecha de nacimiento, aunque no el día exacto. La minería de datos de Big Data es muy importante para las empresas de hoy. A través de la minería de datos dirigida de Big Data, se pueden obtener importantes conocimientos sobre los usuarios y clientes potenciales. La minería de datos en última instancia conduce a mayores ingresos y ganancias y, por lo tanto, será aún más importante en el futuro. No es de extrañar: en el mundo globalizado y técnicamente inteligente, la recopilación de datos ahora es normal y esto será mucho más fuerte en el futuro cercano.

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