Mineria De Datos

CAPITULO I
¿QUE ESLA MINERIADE DATOS?
El primer pensamiento de oír por primera vez el termino Minería de Datos fue la reflexión “Nada nuevo bajo el sol”. La Minería de Datos no aparece en realidad por el desarrollo de tecnologías diferente a las anteriores, se crea en realidad, por la aparición de nuevas necesidades y especialmente por el reconocimiento de un nuevo potencial; la gran cantidadde datos almacenados informáticamente en los sistemas de información de instituciones, gobierno y particulares. Los datos pasan de ser un producto a ser una materia prima que hay que explotar para obtener el verdadero producto elaborado.
I.I NUEVAS NECESIDADES
El aumento del volumen y variedad de la información que se encuentran informatizadas en una base de datos digitales y otras fuentes hacrecido espectacularmente. La información histórica es útil para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura ya que los datos pueden proceder de fuentes diversas y pertenecer a diferentes dominios parece clara que la inminente necesidad para analizar los mismos para la obtención de información múltiple.
El método tradicional de convertir los datos en conocimientoconsistente en análisis e interpretación realizada de forma normal. El análisis manual es impracticable en dominios donde el volumen delos datos crece exponencialmente, la enorme abundancia de datos desborda la capacidad humana de comprenderlos sin ayuda de herramientas potentes. Este es el principal cometido de la minería de datos: Resolver problemas analizando los datos principales en la base dedatos.
Hasta no hace mucho el análisis de los datos de una base de datos se realizaba mediante consultas efectuadas con lenguajes generalistas de consultas. Esta manera de actuar solo permitía generar información resumida de una manera previamente establecida, poco flexible y poco escalable a grandes volúmenes de datos. Las bases de datos han respondido a este reto con una nueva arquitectura llamadarecientemente” Data Warehouse”; se trata de un repositorio de fuentes heterogéneas de datos, integrados y organizados bajo un esquema unificado para facilitar su análisis y dar soporte a la toma de decisiones. Esta tecnología incluye operaciones de procesamiento analítico en línea: Técnicas de Análisis como pueden ser el resumen, la consolidación y la agregación así como la posibilidad de ver lainformación desde diferentes perspectivas, a pesar de que las herramientas OLAP soportan cierto análisis descriptivo permite transformar los datos en otros datos agregados o cruzados de manera sofisticada, no generan conocimiento que puedan ser aplicados a otros conocimientos. Lo que es interesante es el conocimiento que puede inferirse a partir delos datos y más aún, la capacidad de poder usareste conocimiento.
Existen otras herramientas analíticas que han sido empleadas para analizar los datos y que tienen su origen en la estadística, algo lógico teniendo en cuenta la materia prima de esta disciplina son precisamente los datos, el problema es que resultan crípticos para los no estadísticos generalmente no funcionan bien para la talla de la base de datos actual y no se integran bien conlos sistemas de información, sería injusto no reconocer que la estadística es la madre de la minería de datos.
En un principio se vio como una hija rebelde, que en un principio tenía un carácter peyorativo para los estadísticos pero que poco a poco fue ganando un prestigio.
Todos estos problemas de ilimitaciones de las aproximaciones clásicas han hecho surgir una nueva generación deherramientas y técnicas. La minería de datos se distingue de las aproximaciones anteriores porque no obtiene información extensional (datos) sino intencional, el conocimiento no es, generalmente, una parametrizacion de ningún modelo pre-establecido, sino es un modelo novedoso y original. El resultado de la minería de datos es un conjunto de reglas, ecuaciones, arboles de decisión, redes neuronales, grafos...