Minería de Datos: Conceptos y Tendencias

ARTÍCULO

Minería de Datos: Conceptos y Tendencias
José C. Riquelme(1), Roberto Ruiz(2), Karina Gilbert(3)
Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Universidad de Sevilla
riquelme@lsi.us.es
(2) Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Universidad Pablo de Olavide, Sevilla
rruisan1@upo.es
(3) Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Universidad Politécnica deCataluña, Barcelona
karina.gibert@upc.edu
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Resumen
Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es
infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la MD
incrementará la satisfacción del cliente”, o “la competencia está utilizando MD para ganar cuota de mercado”. Sinembargo, todo apunta a que más temprano que tarde la minería de datos será usada por la sociedad, al menos con el
mismo peso que actualmente tiene la Estadística. Así que ¿qué es la minería de datos y qué beneficios aporta?
¿Cómo puede influir esta tecnología en la resolución de los problemas diarios de las empresas y la sociedad en
general? ¿Qué tecnologías están detrás de la minería de datos?¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto típico de
minería de datos? En este artículo, se intantarán aclarar estas cuestiones mediante una introducción a la minería de
datos: definición, ejemplificar problemas que se pueden resolver con minería de datos, las tareas de la minería de
datos, técnicas usadas y finalmente retos y tendencias en minería de datos.

Palabras clave: Minería de Datos.1. Introducción
La revolución digital ha hecho posible que la
información digitalizada sea fácil de capturar,
procesar, almacenar, distribuir, y transmitir [10].
Con el importante progreso en informática y en las
tecnologías relacionadas y la expansión de su uso en
diferentes aspectos de la vida, se continúa
recogiendo y almacenando en bases de datos gran
cantidad de info
rmación.Descubrir conocimiento de este enorme volumen de
datos es un reto en sí mismo. La minería de datos
(MD) es un intento de buscarle sentido a la
explosión de información que actualmente puede ser
almacenada [10].

Hoy en día, los datos no están restringidos a tuplas
representadas únicamente con números o caracteres.
El avance de la tecnología para la gestión de bases
de datos hace posibleintegrar diferentes tipos de
datos, tales como imagen, video, texto, y otros datos
numéricos, en una base de datos sencilla, facilitando
el procesamiento multimedia. Como resultado, la
mezcla tradicional ad hoc de técnicas estadísticas y
herramientas de gestión de datos no son adecuadas
por más tiempo para analizar esta vasta colección de
datos desiguales.
La tecnología de Internet actualy su creciente
demanda necesita el desarrollo de tecnologías de
minería de datos más avanzadas para interpretar la

Inteligencia Artificial, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. No.29 (2006), pp. 11-18.
ISSN: 1137-3601. © AEPIA (http://www.aepia.org).

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Inteligencia Artificial Vol. 10 No 29 (2006)

información y el conocimiento de los datos
distribuidos por todo elmundo. En este siglo la
demanda continuará creciendo, y el acceso a
grandes volúmenes de datos multimedia traerá la
mayor transformación para el global de la sociedad.
Por tanto, el desarrollo de la tecnología de minería
de datos avanzada continuará siendo una importante
área de estudio, y en consecuencia se espera gastar
muchos recursos en esta área de desarrollo en los
próximos años.Existen diversos dominios donde se
almacenan grandes volúmenes de información en
bases de datos centralizadas y distribuidas, como
por ejemplo librerías digitales, archivos de
imágenes, bioinformática, cuidados médicos,
finanzas e inversión, fabricación y producción,
negocios y marketing, redes de telecomunicación,
etc.
Es conocida la frase “los datos en bruto raramente
son beneficiosos...