La minería de datos es ampliamente utilizada en diversas áreas, que cada vez son más, a medida que la tecnología sigue avanzando en este campo. Dentro de la minería de datos hay aplicaciones de todo tipo que pueden encontrarse en el mercado. Sus posibilidades permiten que empresas de diferentes sectores se puedan beneficiar de la obtención de datos fiables para el analytics.
Cuando se habla de minería de datos, aplicaciones, herramientas y soluciones trabajan de forma conjunta para lograr un objetivo común: garantizar la calidad de los datos. Se busca llegar a un nivel que aporte fiabilidad a la toma de decisiones, asegurando que con ellos se crea un conocimiento sólido, íntegro y completo.
Dentro del campo de la minería de datos, las aplicaciones más extendidas son las siguientes:
1. Análisis de datos financieros: se emplea tanto en el sector bancario como en el de las finanzas. Se busca proveer datos que aseguren que es posible practicar análisis sistemáticos en condiciones avanzadas y con garantías de fiabilidad. Algunos ejemplos son:
- Diseño y construcción de almacenes de datos para el análisis multidimensional de datos.
- Predicción de pago de préstamos y análisis de políticas de crédito de cliente.
- Clasificación y el agrupamiento de los clientes para la creación de ofertas personalizadas.
- Detección de blanqueamiento de dinero y otros delitos financieros.
2. Industria minorista: el sector retail recoge grandes cantidades de datos provenientes de las ventas, el historial de compra de los clientes o el transporte de mercancías. La cantidad de datos recogidos continúa expandiéndose rápidamente debido al aumento de la facilidad, disponibilidad y popularidad de la web y las transacciones online. La minería de datos con sus aplicaciones para la industria minorista ayuda a identificarpatrones decompra de los clientesy tendencias. De esta forma, las empresas están en condiciones de proporcionar una mejor calidaddeservicio al cliente, aumentando su satisfacción y facilitando suretención. Entre estas aplicaciones destacan las que permiten:
- El análisis multidimensional de las ventas, los clientes, los productos, el tiempo y la región.
- Los análisis de la eficacia de las campañas de ventas.
- La recomendación personalizada de productos.
- Las referencias cruzadas de artículos.
3. Industria de las telecomunicaciones: en este sector, los datos son especialmente importantes para alcanzar una buena comprensión del negocio. La minería de datos y aplicaciones específicamente diseñadas para este área, ayudanen la identificación delospatronesde telecomunicaciones, facilitan la detección de actividades fraudulentas y posibilitan el hacer un mejor usodelos recursos, mejorando lacalidad del servicio. Entre las más ventajosas están:
- Análisis multidimensional de datos de telecomunicaciones.
- Análisis de patrones fraudulentos.
- Identificación de patrones inusuales, hábitos y tendencias.
- Asociación multidimensional y análisis de patrones secuenciales.
4. Análisis de datos biológicos: el campo de la biología es uno de los más beneficiados por los avances de la tecnología. La genómica, la proteómica, la genómica funcional y la minería de datos aplicada a la investigación de los seres vivos son sólo algunos ejemplos, una lista donde no hay que olvidarse de la bioinformática. La minería de datos con sus aplicaciones aporta una contribución importante para el análisisde datos biológicos:
- Integración semántica de las bases de datos genómicos y proteómicos heterogéneos distribuidos.
- Alineamiento, indexación, búsqueda de similitudes y análisis comparativo de múltiples secuencias de nucleótidos.
- Descubrimiento de patrones y análisis de redes genéticas.
- Identificación de patrones de proteínas estructurales.
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