mineria de datos

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José C. Riquelme, Roberto Ruiz, Karina Gilbert
Minería de Datos: Conceptos y Tendencias
Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol. 10, núm. 29, primavera, 2006, pp. 11
-18,
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
EspañaDisponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502902

Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de
Inteligencia Artificial,
ISSN (Versión impresa): 1137-3601
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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 eInvestigación Operativa
Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona
karina.gibert@upc.edu
(1)

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 competenciaestá utilizando MD para ganar cuota de mercado”. Sin
embargo, 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 enminería 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 enbases 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 tecnologíapara la gestión de bases
de datos hace posible integrar 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 dedatos desiguales.
La tecnología de Internet actual y su creciente
demanda necesita el desarrollo de tecnologías de
minería de datos más avanzadas para interpretar la

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Inteligencia Artificial Vol. 10 No 29 (2006)

información y el conocimiento de los datos
distribuidos por todo el mundo. En este siglo la
demanda continuará creciendo, y el acceso a
grandes volúmenes de datos...