Minería de datos: casos de uso y beneficios

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En la última década, los avances en la potencia y la velocidad de procesamiento nos han permitido pasar de las prácticas manuales, tediosas y lentas, al análisis de datos rápido, fácil y automatizado. Cuanto más complejos son los conjuntos de datos recopilados, más potencial hay para descubrir ideas relevantes. Minoristas, bancos, fabricantes, empresas del sector de la salud, etc., utilizan la minería de datos para descubrir las relaciones entre todos los elementos, desde la optimización de los precios, las promociones y los datos demográficos, hasta la forma en que la economía, el riesgo, la competencia y la presencia en línea afectan a sus modelos de negocio, ingresos, operaciones y relaciones con los clientes. Las empresas aprovechan ahora la minería de datos y el aprendizaje automático para mejorar todo, desde sus procesos de venta hasta la interpretación de los datos financieros con fines de inversión. Hoy en día, los científicos de datos se han convertido en algo vital para las organizaciones de todo el mundo, ya que las empresas buscan alcanzar objetivos más grandes que nunca con la ciencia de datos. En este artículo encontrarás los principales casos de uso de la minería de datos, así como el modo en que la minería de datos ha abierto un mundo de posibilidades para las empresas.

Las organizaciones tienen ahora acceso a más datos que nunca antes. Sin embargo, dar sentido a los enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para implementar mejoras en toda la organización puede ser extremadamente difícil debido a la enorme cantidad de información.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de análisis de volúmenes masivos de datos para descubrir inteligencia empresarial que ayude a las empresas a resolver problemas, mitigar riesgos y aprovechar nuevas oportunidades.
La minería de datos, también llamada descubrimiento de conocimiento en bases de datos, en informática, el proceso de descubrir patrones y relaciones interesantes y útiles en grandes volúmenes de datos. Este campo combina herramientas de estadística e inteligencia artificial con la gestión de bases de datos para analizar grandes colecciones digitales, conocidas como conjuntos de datos. La minería de datos se utiliza ampliamente en los negocios, la investigación científica y la seguridad gubernamental. Es el proceso de encontrar anomalías, patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para predecir resultados. Es un proceso utilizado por las empresas para convertir los datos en bruto en información útil.

El proceso de extracción de datos se divide en cinco pasos:

1. Las organizaciones recopilan datos y los cargan en sus almacenes de datos (data warehouse)
2. Almacenan y gestionan los datos, ya sea en servidores internos o en la nube
3. Los analistas de negocio, los equipos de gestión y los profesionales de la tecnología de la información acceden a los datos y determinan 4. cómo quieren organizarlos
5. El software de aplicación clasifica los datos en función de los resultados del usuario
6. El usuario final presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla.

Los profesionales de la minería de datos suelen conseguir resultados oportunos y fiables siguiendo un proceso estructurado y repetible que incluye estos seis pasos:

  • Comprensión del negocio
    Desarrollar una comprensión profunda de los parámetros del proyecto, incluyendo la situación actual del negocio, el objetivo principal del negocio del proyecto y los criterios de éxito.
  • Comprensión de los datos
    Determinar los datos que se necesitarán para resolver el problema y recopilarlos de todas las fuentes disponibles.
  • Preparación de los datos
    Preparación de los datos en el formato adecuado para responder a la pregunta de negocio, solucionando cualquier problema de calidad de los datos, como los que faltan o los duplicados.
  • Modelado
    Utilización de algoritmos para identificar patrones dentro de los datos.
  • Evaluación
    Determinar si los resultados ofrecidos por un determinado modelo ayudarán a alcanzar el objetivo empresarial y en qué medida. A menudo hay una fase iterativa para encontrar el mejor algoritmo con el fin de lograr el mejor resultado.
  • Despliegue
    Poner los resultados del proyecto a disposición de los responsables de la toma de decisiones.

Técnicas de minería de datos

Hay muchas técnicas de minería de datos que las organizaciones pueden utilizar para convertir los datos brutos en información procesable. Estas técnicas abarcan desde la Inteligencia Artificial más avanzada hasta los fundamentos de la preparación de datos, que son clave para maximizar el valor de las inversiones en datos:

1. Limpieza y preparación de datos
La limpieza y preparación de los datos es una parte vital del proceso de minería de datos. Los datos en bruto deben ser limpiados y formateados para que sean útiles en los diferentes métodos de análisis. La limpieza y preparación de datos incluye diferentes elementos de modelado de datos, transformación, migración de datos, integración de datos y agregación. Es un paso necesario para comprender las características y atributos básicos de los datos y determinar su mejor uso.

2. Seguimiento de patrones
El seguimiento de patrones es una técnica fundamental de minería de datos. Se trata de identificar y supervisar las tendencias o patrones en los datos para hacer inferencias inteligentes sobre los resultados del negocio. Una vez que una organización identifica una tendencia en los datos de ventas, por ejemplo, hay una base para tomar medidas para capitalizar esa visión. Si se determina que un determinado producto se vende más que otros para un grupo demográfico en particular, una organización puede utilizar este conocimiento para crear productos o servicios similares, o simplemente almacenar mejor el producto original para este grupo demográfico.

3. Clasificación
Las técnicas de minería de datos de clasificación implican el análisis de los diversos atributos asociados a los diferentes tipos de datos. Una vez que las organizaciones identifican las principales características de estos tipos de datos, las organizaciones pueden categorizar o clasificar los datos relacionados. Esto es fundamental para identificar, por ejemplo, la información de identificación personal que las organizaciones pueden querer proteger o eliminar de los documentos.

4. Asociación
La asociación es una técnica de minería de datos relacionada con la estadística. Indica que ciertos datos están vinculados a otros datos o eventos basados en datos. Es similar a la noción de co-ocurrencia en el aprendizaje automático, en el que la probabilidad de un evento impulsado por los datos se indica por la presencia de otro. Esto significa que el análisis de los datos muestra que existe una relación entre dos eventos de datos: como el hecho de que la compra de hamburguesas se acompaña frecuentemente de la de patatas fritas.

5. Detección de valores atípicos (outliers)
La detección de valores atípicos determina cualquier anomalía en los conjuntos de datos. Una vez que las organizaciones encuentran aberraciones en sus datos, es más fácil entender por qué se producen estas anomalías y prepararse para cualquier ocurrencia futura para lograr mejor los objetivos de negocio. Por ejemplo, si se produce un pico en el uso de los sistemas transaccionales para tarjetas de crédito a una hora determinada del día, las organizaciones pueden aprovechar esta información averiguando por qué se produce para optimizar sus ventas durante el resto del día.

6. Clustering
El clustering es una técnica de análisis que se basa en enfoques visuales para entender los datos. Los mecanismos de clustering utilizan gráficos para mostrar dónde está la distribución de los datos en relación con diferentes tipos de métricas. Las técnicas de clustering también utilizan diferentes colores para mostrar la distribución de los datos. Los enfoques de gráficos son ideales para utilizar la analítica de clústeres. Con los gráficos y la agrupación en particular, los usuarios pueden ver visualmente cómo se distribuyen los datos para identificar las tendencias que son relevantes para sus objetivos empresariales.

7. Regresión
Las técnicas de regresión son útiles para identificar la naturaleza de la relación entre las variables de un conjunto de datos. Estas relaciones pueden ser causales en algunos casos, o simplemente correlacionadas en otros. La regresión es una técnica directa de caja blanca que revela claramente cómo se relacionan las variables. Las técnicas de regresión se utilizan en aspectos de previsión y modelado de datos

8. Predicción
La predicción es un aspecto muy poderoso de la minería de datos que representa una de las cuatro ramas de la analítica. El análisis predictivo utiliza los patrones encontrados en los datos actuales o históricos para extenderlos al futuro. De este modo, ofrece a las organizaciones una visión de las tendencias que se producirán a continuación en sus datos. Hay varios enfoques diferentes para utilizar el análisis predictivo. Algunos de los más avanzados implican aspectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Sin embargo, el análisis predictivo no depende necesariamente de estas técnicas: también puede facilitarse con algoritmos más sencillos.

9. Patrones secuenciales
Esta técnica de minería de datos se centra en descubrir una serie de eventos que tienen lugar en secuencia. Es especialmente útil para la minería de datos transaccionales. Por ejemplo, esta técnica puede revelar qué artículos de ropa es más probable que compren los clientes después de una compra inicial de, por ejemplo, un par de zapatos. Entender los patrones secuenciales puede ayudar a las organizaciones a recomendar a los clientes artículos adicionales para estimular las ventas.

10. Árboles de decisión
Los árboles de decisión son un tipo específico de modelo predictivo que permite a las organizaciones extraer datos de forma eficaz. Técnicamente, un árbol de decisión forma parte del aprendizaje automático, pero se conoce más popularmente como una técnica de aprendizaje automático de caja blanca debido a su naturaleza extremadamente sencilla.
Un árbol de decisión permite a los usuarios comprender claramente cómo las entradas de datos afectan a las salidas. Cuando se combinan varios modelos de árboles de decisión se crean modelos de análisis predictivo conocidos como bosque aleatorio. Los modelos de bosque aleatorio complicados se consideran técnicas de aprendizaje automático de caja negra, porque no siempre es fácil entender sus resultados en función de sus entradas. Sin embargo, en la mayoría de los casos, esta forma básica de modelización por conjuntos es más precisa que el uso de árboles de decisión por separado.

11. Técnicas estadísticas
Las técnicas estadísticas están en el centro de la mayoría de los análisis involucrados en el proceso de minería de datos. Los diferentes modelos analíticos se basan en conceptos estadísticos, que arrojan valores numéricos aplicables a objetivos empresariales específicos. Por ejemplo, las redes neuronales utilizan estadísticas complejas basadas en diferentes pesos y medidas para determinar si una imagen es un perro o un gato en los sistemas de reconocimiento de imágenes

12. Visualización
Las visualizaciones de datos son otro elemento importante de la minería de datos. Ofrecen a los usuarios una visión de los datos basada en percepciones sensoriales que la gente puede ver. Las visualizaciones de datos actuales son dinámicas, útiles para la transmisión de datos en tiempo real, y se caracterizan por los diferentes colores que revelan diferentes tendencias y patrones en los datos. Los cuadros de mando son una forma poderosa de utilizar las visualizaciones de datos para descubrir las percepciones de la minería de datos. Las organizaciones pueden basar los cuadros de mando en diferentes métricas y utilizar las visualizaciones para resaltar visualmente los patrones de los datos, en lugar de limitarse a utilizar los resultados numéricos de los modelos estadísticos.

13. Redes neuronales
Una red neuronal es un tipo específico de modelo de aprendizaje automático que se utiliza a menudo con la IA y el aprendizaje profundo. Llamadas así porque tienen diferentes capas que se asemejan al funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano, las redes neuronales son uno de los modelos de aprendizaje automático más precisos que se utilizan hoy en día.

14. Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es una parte importante del proceso de minería de datos. Tradicionalmente, el almacenamiento de datos implicaba el almacenamiento de datos estructurados en sistemas de gestión de bases de datos relacionales para que pudieran ser analizados para la inteligencia de negocios, la presentación de informes y las capacidades básicas de cuadros de mando. Hoy en día, existen almacenes de datos en la nube y almacenes de datos semiestructurados y no estructurados como Hadoop. Mientras que los almacenes de datos se utilizaban tradicionalmente para los datos históricos, muchos enfoques modernos pueden proporcionar un análisis profundo de los datos en tiempo real.

15. Procesamiento de la memoria a largo plazo
El procesamiento de la memoria a largo plazo se refiere a la capacidad de analizar los datos durante largos períodos de tiempo. Los datos históricos almacenados en los almacenes de datos son útiles para este propósito. Cuando una organización puede realizar análisis sobre un periodo de tiempo prolongado, es capaz de identificar patrones que de otro modo podrían ser demasiado sutiles para detectarlos. Por ejemplo, al analizar la deserción durante un período de varios años, una organización puede encontrar pistas sutiles que podrían llevar a reducir la deserción en las finanzas.

16. Aprendizaje automático e inteligencia artificial
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) representan algunos de los desarrollos más avanzados en la minería de datos. Las formas avanzadas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, ofrecen predicciones muy precisas cuando se trabaja con datos a escala. En consecuencia, son útiles para procesar datos en implementaciones de IA como la visión por ordenador, el reconocimiento de voz o el análisis de texto sofisticado mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural. Estas técnicas de minería de datos son buenas para determinar el valor de los datos semiestructurados y no estructurados.

¿Por qué es importante la extracción de datos?

La minería de datos te permite:

  • Tamizar todo el ruido caótico y repetitivo de tus datos.
  • Comprender lo que es relevante y luego hacer un buen uso de esa información para evaluar los resultados probables.
  • Acelerar el ritmo de toma de decisiones con conocimiento de causa.

Beneficios de la minería de datos

  • La minería de datos ayuda a las empresas a obtener información basada en el conocimiento.
  • Puede implantarse tanto en sistemas nuevos como en plataformas existentes
  • La minería de datos ayuda a las organizaciones a realizar ajustes rentables en el funcionamiento y la producción.
  • Facilita la predicción automática de tendencias y comportamientos, así como el descubrimiento automático de patrones ocultos.
  • The data mining is a cost-effective and efficient solution compared to other statistical data applications.
  • La minería de datos ayuda en el proceso de toma de decisiones.
  • Es un proceso rápido que facilita a los usuarios el análisis de grandes cantidades de datos en menos tiempo.

Casos de uso y ejemplos de minería de datos

La capacidad predictiva de la minería de datos ha cambiado el diseño de las estrategias empresariales. Ahora se puede entender el presente para anticipar el futuro. Estos son algunos casos de uso y ejemplos de minería de datos en la industria actual:

  • Marketing. La minería de datos se utiliza para explorar bases de datos cada vez más amplias y mejorar la segmentación del mercado. Analizando las relaciones entre parámetros como la edad del cliente, su sexo, sus gustos, etc., es posible adivinar su comportamiento para dirigir campañas de fidelización personalizadas. La minería de datos en marketing también predice qué usuarios son propensos a darse de baja de un servicio, qué les interesa en función de sus búsquedas o qué debe incluir una lista de correo para lograr un mayor índice de respuesta.
  • La banca. Los bancos utilizan la minería de datos para comprender mejor los riesgos del mercado. Se aplica habitualmente a las calificaciones crediticias y a los sistemas inteligentes de lucha contra el fraude para analizar las transacciones, las operaciones con tarjeta, los patrones de compra y los datos financieros de los clientes. La minería de datos también permite a los bancos conocer mejor nuestras preferencias o hábitos online para optimizar el rendimiento de sus campañas de marketing, estudiar el rendimiento de los canales de venta o gestionar las obligaciones de cumplimiento normativo.
  • Educación. La minería de datos beneficia a los educadores para acceder a los datos de los estudiantes, predecir los niveles de rendimiento y encontrar estudiantes o grupos de estudiantes que necesitan atención adicional. Por ejemplo, los estudiantes que son débiles en la asignatura de matemáticas.
  • Comercio electrónico. Los sitios web de comercio electrónico utilizan la minería de datos para ofrecer ventas cruzadas y ventas adicionales a través de sus sitios web. Uno de los nombres más famosos es Amazon, que utiliza técnicas de minería de datos para conseguir más clientes en su tienda de comercio electrónico.
  • El comercio minorista. Los supermercados, por ejemplo, utilizan patrones de compra conjunta para identificar asociaciones de productos y decidir cómo colocarlos en los pasillos y estantes. La minería de datos también detecta qué ofertas son más valoradas por los clientes o aumentan las ventas en la cola de la caja.
  • Proveedores de servicios. Los proveedores de servicios, como los de telefonía móvil y servicios públicos, utilizan la minería de datos para predecir las razones por las que un cliente abandona su empresa. Analizan los datos de facturación, las interacciones con el servicio de atención al cliente y las quejas presentadas a la empresa para asignar a cada cliente una puntuación de probabilidad y ofrecerle incentivos.
  • Medicina. La extracción de datos permite realizar diagnósticos más precisos. Disponer de toda la información del paciente, como historiales médicos, exámenes físicos y pautas de tratamiento, permite prescribir tratamientos más eficaces. También permite una gestión más eficaz, eficiente y rentable de los recursos sanitarios al identificar riesgos, predecir enfermedades en determinados segmentos de la población o prever la duración de los ingresos hospitalarios. La detección de fraudes e irregularidades y el fortalecimiento de los vínculos con los pacientes gracias a un mayor conocimiento de sus necesidades son también ventajas del uso de la minería de datos en medicina.
  • Seguros. La minería de datos ayuda a las compañías de seguros a rentabilizar el precio de sus productos y a promover nuevas ofertas entre sus clientes nuevos o existentes.
  • Fabricación. Con la ayuda de la minería de datos, los fabricantes pueden predecir el desgaste de los activos de producción. Pueden anticipar el mantenimiento, lo que les ayuda a reducirlo para minimizar el tiempo de inactividad.
  • Investigación de delitos. La minería de datos ayuda a los organismos de investigación de delitos a desplegar los efectivos policiales (¿dónde es más probable que se produzca un delito y cuándo?), a quién buscar en un paso fronterizo, etc.
  • Televisión y radio. Hay redes que aplican la minería de datos en tiempo real para medir sus audiencias de televisión (IPTV) y radio en línea. Estos sistemas recogen y analizan, sobre la marcha, información anónima de las visualizaciones de los canales, las emisiones y la programación. La minería de datos permite a las cadenas hacer recomendaciones personalizadas a los oyentes de radio y a los espectadores de televisión, así como conocer sus intereses y actividades en tiempo real y comprender mejor su comportamiento. Las cadenas también obtienen conocimientos valiosos para sus anunciantes, que utilizan estos datos para dirigirse a sus clientes potenciales con mayor precisión.

Organizaciones de todos los sectores están consiguiendo resultados transformadores gracias a la minería de datos:

  • Bayer ayuda a los agricultores en la producción sostenible de alimentos
    Las malas hierbas que dañan los cultivos han sido un problema para los agricultores desde los inicios de la agricultura. Una solución adecuada es aplicar un herbicida de estrecho espectro que mate eficazmente las especies exactas de malas hierbas en el campo y que tenga el menor número posible de efectos secundarios indeseables. Pero para ello, los agricultores tienen que identificar primero con precisión las malas hierbas de sus campos. Utilizando Talend Real-time Big Data, Bayer Digital Farming ha desarrollado WEEDSCOUT, una nueva aplicación que los agricultores pueden descargar gratuitamente. La aplicación utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para cotejar las fotos de las malas hierbas en una base de datos de Bayer con las fotos de las malas hierbas que envían los agricultores. Ofrece al agricultor la oportunidad de predecir con mayor precisión el impacto de sus acciones, como la elección de la variedad de semillas, la tasa de aplicación de productos de protección de cultivos o el momento de la cosecha.
  • Air France KLM atiende las preferencias de viaje de sus clientes
    La aerolínea utiliza técnicas de minería de datos para crear una visión de 360 grados del cliente integrando los datos de las búsquedas de viajes, las reservas y las operaciones de vuelo con la web, las redes sociales, el centro de llamadas y las interacciones en las salas de los aeropuertos. Utilizan este profundo conocimiento del cliente para crear experiencias de viaje personalizadas.
  • Groupon alinea las actividades de marketing
    Uno de los principales retos de Groupon es procesar el enorme volumen de datos que utiliza para ofrecer su servicio de compras. Cada día, la empresa procesa más de un terabyte de datos en bruto en tiempo real y almacena esta información en varios sistemas de bases de datos. La minería de datos permite a Groupon alinear las actividades de marketing más estrechamente con las preferencias de los clientes, analizando 1 terabyte de datos de clientes en tiempo real y ayudando a la empresa a identificar las tendencias a medida que surgen.
  • Domino’s ayuda a los clientes a crear la pizza perfecta
    La mayor empresa de pizzas del mundo recopila 85.000 fuentes de datos estructurados y no estructurados, incluidos los sistemas de puntos de venta y 26 centros de la cadena de suministro, y a través de todos sus canales, incluidos los mensajes de texto, las redes sociales y Amazon Echo. Este nivel de conocimiento ha mejorado el rendimiento del negocio al tiempo que permite experiencias de compra personalizadas en todos los puntos de contacto.

Puede utilizar la minería de datos para resolver casi cualquier problema empresarial que implique datos, incluyendo:

  • Aumentar los ingresos.
  • Comprender los segmentos y las preferencias de los clientes.
  • Adquisición de nuevos clientes.
  • Mejorar la venta cruzada y el up-selling.
  • Retener a los clientes y aumentar su fidelidad.
  • Aumentar la rentabilidad de las campañas de marketing.
  • Detección del fraude.
  • Identificación de los riesgos de crédito.
  • Monitoring operational performance.
  • Etc..

Herramientas de extracción de datos

Las organizaciones pueden iniciarse en la minería de datos accediendo a las herramientas necesarias. Dado que el proceso de minería de datos comienza justo después de la ingestión de datos, es fundamental encontrar herramientas de preparación de datos que soporten las diferentes estructuras de datos necesarias para el análisis de minería de datos. Las organizaciones también querrán clasificar los datos con el fin de explorarlos con las numerosas técnicas discutidas anteriormente.

1.Oracle Data Mining
Oracle Data Mining, conocido popularmente como ODM, es un módulo de la base de datos Oracle Advanced Analytics. Esta herramienta de minería de datos permite a los analistas de datos generar información detallada y hacer predicciones. Ayuda a predecir el comportamiento de los clientes, desarrolla perfiles de clientes e identifica oportunidades de venta cruzada.

2. Rapid Miner
Rapid Miner es uno de los mejores sistemas de análisis predictivo, está escrito en lenguaje de programación JAVA. Proporciona un entorno integrado para el aprendizaje profundo, la minería de texto, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Ofrece una gama de productos para construir nuevos procesos de minería de datos y análisis de configuración predictiva.

3. Orange Data Mining
Es una suite de software perfecta para el aprendizaje automático y la minería de datos. Es la mejor ayuda para la visualización de datos y es un software basado en componentes. Los componentes de Orange se llaman «widgets». Estos widgets van desde el preprocesamiento y la visualización de datos hasta la evaluación de algoritmos y el modelado predictivo. Los widgets ofrecen funcionalidades importantes como:
visualizar la tabla de datos y permitir la selección de características, la lectura de datos, el entrenamiento de predictores y la comparación de algoritmos de aprendizaje, la visualización de elementos de datos, etc.

4. Weka
Weka tiene una interfaz gráfica de usuario que facilita el acceso a todas sus funciones. Está escrito en lenguaje de programación JAVA. Weka es un software de aprendizaje automático de código abierto con una amplia colección de algoritmos para la minería de datos. Soporta diferentes tareas de minería de datos, como el preprocesamiento, la clasificación, la regresión, la agrupación y la visualización, en una interfaz gráfica que facilita su uso. Para cada una de estas tareas, Weka proporciona algoritmos de aprendizaje automático incorporados que le permiten probar rápidamente sus ideas y desplegar modelos sin escribir ningún código.

5. KNIME
Es la mejor plataforma de integración para el análisis de datos y la elaboración de informes desarrollada por KNIME.com AG. Funciona con el concepto de canalización de datos modular. KNIME está formado por varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos integrados. Es una plataforma gratuita y de código abierto para la minería de datos y el aprendizaje automático. Su interfaz intuitiva permite crear flujos de trabajo de ciencia de datos de principio a fin, desde el modelado hasta la producción. Además, los diferentes componentes preconstruidos permiten un modelado rápido sin necesidad de introducir una sola línea de código. Un conjunto de potentes extensiones e integraciones hacen de KNIME una plataforma versátil y escalable para procesar tipos de datos complejos y utilizar algoritmos avanzados. Con KNIME, los científicos de datos pueden crear aplicaciones y servicios para la analítica o la inteligencia empresarial. En el sector financiero, por ejemplo, los casos de uso más comunes incluyen la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la evaluación del riesgo crediticio.

6. Sisense
Sisense es otra eficaz herramienta de minería de datos. Sisense es extremadamente útil y el software de BI más adecuado cuando se trata de la presentación de informes dentro de la organización. Tiene una capacidad brillante para manejar y procesar datos para las organizaciones de pequeña y gran escala. Analiza y visualiza instantáneamente conjuntos de datos grandes y dispares. Es una herramienta ideal para crear cuadros de mando con una amplia variedad de visualizaciones. Permite combinar datos de varias fuentes para construir un repositorio común y, además, refina los datos para generar informes ricos que se comparten entre los departamentos para la presentación de informes. Sisense genera informes muy visuales. Está especialmente diseñado para usuarios sin conocimientos técnicos. Permite arrastrar y soltar, así como widgets. Se pueden seleccionar diferentes widgets para generar los informes en forma de gráficos circulares, gráficos de líneas, gráficos de barras, etc., en función del objetivo de una organización. Los informes se pueden desglosar con un simple clic para comprobar los detalles y los datos completos.

7. Dundas
Dundas es otra excelente herramienta de análisis de datos, informes &amp. Dundas es bastante fiable con sus rápidas integraciones & ideas rápidas. Proporciona un número ilimitado de patrones de transformación de datos con atractivas tablas, diagramas y gráficos. Dundas BI pone los datos en estructuras bien definidas de una manera específica con el fin de facilitar el procesamiento para el usuario. Constituye métodos relacionales que facilitan el análisis multidimensional y se centran en cuestiones críticas para el negocio. Como genera informes fiables, reduce los costes y elimina la necesidad de otro software adicional.

8. Intetsoft
Intetsoft es una herramienta de análisis de cuadros de mando y de informes que proporciona un desarrollo iterativo de informes/vistas de datos & genera informes perfectos para los píxeles. Permite la transformación rápida y flexible de datos de varias fuentes.

9. Qlik
Qlik es una herramienta de minería y visualización de datos. Tiene las siguientes características: interfaces de arrastrar y soltar para crear visualizaciones de datos flexibles e interactivas, responde instantáneamente a las interacciones y los cambios, soporta múltiples fuentes de datos y tipos de archivos, permite una fácil seguridad para los datos y el contenido en todos los dispositivos, permite compartir análisis relevantes, incluyendo apps e historias, utilizando un hub centralizado.

10. MonkeyLearn
MonkeyLearn es una plataforma de aprendizaje automático especializada en minería de textos. Disponible en una interfaz fácil de usar, puede integrar fácilmente MonkeyLearn con sus herramientas existentes para realizar minería de datos en tiempo real. Empiece inmediatamente con modelos de minería de texto preformados, como este analizador de sentimientos, que aparece a continuación, o cree una solución personalizada para satisfacer necesidades empresariales más específicas. Las herramientas de minería de texto de MonkeyLearn ya se utilizan para automatizar el etiquetado y el enrutamiento de los tickets en el servicio de atención al cliente, para detectar automáticamente los comentarios negativos en las redes sociales y para proporcionar información detallada que permita tomar mejores decisiones.

Espero que hayas encontrado este artículo útil, si necesitas ayuda con la Minería de Datos o el Proyecto de Ciencia de Datos en general, ¡contáctanos! Tenemos expertos en este campo.

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