Minería de Datos

La minería de datos
La tecnología informática constituye la infraestructura fundamental de las grandes organizaciones y permite, hoy, registrar múltiples detalles de la vida de las empresas. Las bases de datos posibilitan almacenar cada transacción, así como otros muchos elementos que reflejan la interacción de la organización con otras organizaciones, clientes, o internamente, entre susdivisiones y empleados, etcétera.
Es imprescindible convertir los grandes volúmenes de datos existentes en experiencia, conocimiento y sabiduría, formas que atesora la humanidad para que sea útil a la toma de decisiones, especialmente en las grandes organizaciones y proyectos científicos. La búsqueda de información relevante siempre es útil a la administración empresarial: el control de la producción,el análisis de los mercados, el diseño en ingeniería y la exploración científica, porque pueden ofrecer las respuestas más apropiadas a las necesidades de información. Varias preguntas se relacionan frecuentemente con los datos, la información y el conocimiento. Su respuesta, demanda la participación de varios especialistas. ¿Cómo puede entenderse un fenómeno sobre la base de la interpretación degrandes volúmenes de datos? ¿De qué manera puede utilizarse la información para la toma de decisiones?, son algunos ejemplos de interrogantes comunes.
La respuesta a estas preguntas es el objetivo de la minería de datos, un conjunto de técnicas agrupadas con el fin de crear mecanismos adecuados de dirección, entre ellas puede citarse la estadística, el reconocimiento de patrones, laclasificación y la predicción.
Para descubrir patrones de relaciones útiles en un conjunto de datos se empezaron a utilizar métodos que fueron denominados de diferente forma. El término data mining, en inglés, no era, al principio, del agrado de muchos estadísticos, porque sus investigaciones estaban dirigidas a procesar y reprocesar suficientemente los datos, hasta que confirmasen o refutasen las hipótesisplanteadas. Desde este ángulo, la minería de datos aplica una dinámica que se mueve en sentido contrario al método científico tradicional.
Con frecuencia, el investigador formula una hipótesis; luego, diseña un experimento para captar los datos necesarios y realizar los experimentos que confirmen o refuten la hipótesis planteada. Este es un proceso, que realizado de forma rigurosa, debe generarnuevos conocimientos.
En la minería de datos, por el contrario, se captan y procesan los datos con la esperanza de que de ellos surja una hipótesis apropiada. Se desea que los datos nos describan o indiquen el porqué presentan determinada configuración y comportamiento. Como afirma Eduardo Morales: “La más inocente mirada a los datos puede inspirar una hipótesis. Recuérdese que los humanostienen un gran poder para generalizar e identificar patrones. Luego entonces, validar una hipótesis inspirada por los datos en los datos mismos, será numéricamente significativa, pero experimentalmente inválida.” 2
No es ocioso insistir, en que las técnicas de minería de datos no pueden utilizarse para confirmar o rechazar hipótesis, porque puede conducir a errores fatales. Su función es otra, comoantes se expresó, se trata de explorar datos, darles sentido, convertir un volumen de datos, que poco o nada aportan a la descripción, en información para interpretar un fenómeno, para adoptar decisiones de acuerdo con las necesidades.

Componentes de la minería de datos
Las componentes básicas de los métodos de la minería de datos son:
1. Lenguaje de representación del modelo: comprende lassuposiciones y restricciones utilizadas en la representación empleada.
2. Evaluación del modelo: incluye el uso de técnicas de validación cruzada para la predictividad y aplicación de principios como el de máxima verosimilitud o el de descripción mínima para evaluar la calidad descriptiva del modelo.
3. Método de búsqueda: puede dividirse en búsqueda de parámetros y del modelo, determinan...