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GENERALIDADES

La Minería de Datos o Data Mining es una disciplina que combina técnicas de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Computacional, Probabilidad, Estadística, y Bases de Datos para extraer información y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos.
Algunas empresas están utilizando esta disciplina para construir ventajas competitivas en base al conocimiento de susclientes, sus competidores, sus productos y sus procesos internos. Sin embargo, este conocimiento no es explícito, dado que se encuentra oculto en forma de patrones en los datos que las compañías generan como resultado de su operación.
Data Mining permite a las empresas hacer este conocimiento explícito y utilizarlo en procesos de toma de decisiones.
El Data Mining surge como una tecnología que intentaayudar a comprender el contenido de una base de datos. De forma general, los datos son la materia prima bruta, en el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información.
Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación del confrontación entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nosreferimos al conocimiento.

En la siguiente figura se ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre dato, información y conocimiento. Se observa igualmente el volumen que presenta en cada nivel y el valor que los responsables de las decisiones le dan en esa jerarquía. El área interna dentro del triángulo representa los objetivos que se han propuesto. La separación del triángulorepresenta la estrecha unión entre dato e información, no así entre la información y el conocimiento.
El Data Mining trabaja en el nivel superior buscando patrones, comportamientos, agrupaciones, secuencias, tendencias o asociaciones que puedan generar algún modelo que nos permita comprender mejor el dominio para ayudar en una posible toma de decisión.

Relación entre Dato, Información yconocimiento.

El descubrimiento de conocimiento en base de datos (KDD, de Knowledge Discovery in Databases) combina las técnicas tradicionales con numerosos recursos desarrollados en el área de la inteligencia artificial. En estas aplicaciones el término "Minería de Datos" (Data Mining) ha tenido más aceptación. En algunos casos las herramientas provenientes de la inteligencia artificial son nuevas, nodel todo comprendidas y carentes de un soporte teórico formal.


OBJETIVOS

Data Mining persigue ciertos objetivos de manera específica:

 Descripción. El principal producto del proceso de la Minería de Datos es el descubrimiento de reglas. Estas mostrarán nuevas relaciones entre las variables o excepciones de acuerdo a la empresa en que se utilice este proceso. Ello enriquecerá elanálisis y la descripción de la forma en que trabaja una compañía y ayudará en la planificación y en el diseño de futuros cambios. Es posible que algunas de las reglas descubiertas no puedan ser cambiadas, pero si resulte posible realizar modificaciones apropiadas en la organización con el propósito de mejorar su desempeño.

 Predicción (Forecasting): Una vez descubiertas reglas importantes, estaspueden ser utilizadas pera estimar algunas variables de salida. Puede ser en el caso de secuencias en el tiempo, o bien en la identificación e interrupción a tiempo, de una futura mala experiencia de crédito. En esta tarea, se complementan las técnicas estadísticas tradicionales con aquellas provenientes de la inteligencia artificial. Conceptos adaptativos como los algoritmos genéticos y las redesneuronales, permiten realizar predicciones más acertadas, especialmente en casos de gran complejidad y con relaciones internas.


CONCEPTOS

La Minería de Datos es el paso central en el proceso de descubrimiento de conocimiento en las bases de datos (KDD) el cual trata de encontrar una serie de patrones dentro de los datos considerados.
Los otros pasos relacionados con el proceso KDD son...
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