Aplicaciones de Minería de Datos para Inteligencia de Negocios -

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Analizando las Tendencias, Conceptos y Técnicas

El mundo se compone de diferentes tipos de información dosificados ​​en diversas cantidades en las cosas cotidianas. Sin embargo, no toda la información a la que usted está expuesto, podría ser relevantes a su nicho de negocio. Aplicaciones de minería de datos ayuda en el restablecimiento de los grupos de datos ocultos que son más relevantes para sus propósitos.

Este proceso es una piedra angular vital de análisis práctico, interpretación y procesos inteligentes de toma de decisiones para cualquier organización empresarial.

Técnicamente, el proceso de minería de datos puede explicarse más como un proceso automatizado de extracción de información de los diversos algoritmos y las bases de datos. Los puntos clave del proceso son la recuperación de la información pertinente y estos enormes pedazos de datos que se presentan en una forma que es la más adecuada para el análisis decisivo. En otras palabras, se pueden identificar las aplicaciones de minería de datos como herramientas vitales para el descubrimiento de conocimiento.

Algunos aspectos en los que las aplicaciones de minería de datos encuentran sus usos

Nicho de negocios con una fuerte orientación al cliente: las empresas minoristas, de finanzas, de comunicación y de mercadeo a menudo encuentran gran aplicabilidad para la minería de datos. Ayuda a asegurar la valiosa información predecible como las interacciones de compra de los destinatarios, los patrones de comportamiento de los consumidores, la frecuencia de las compras, los perfiles de personalidad del cliente, y el análisis de las tendencias actuales de la industria.

Todas estas piezas de información en conjunto forman la base de la aplicación vital de muchas, como las estrategias de mercadeo directo, planes de comercio electrónico, informes de investigación de mercado y estrategias CRM, entre otras.

Como una herramienta decisiva

Una vez más, en el caso de la investigación de mercado, análisis de competencia, el estudio del comportamiento del producto en el mercado actual, y el estudio de la industria son de vital importancia para el proceso inteligente de toma de decisiones por parte de los directores ejecutivos y altos figuras de autoridad. Para el crecimiento equitativo en todos los sectores de la sociedad, las máximas autoridades deben comprender la situación sin tener que asociarse personalmente con cada departamento.

Elementos Característicos de las aplicaciones de minería de datos

  • Extracción y operación de carga en el sistema/base de datos
  • Almacenamiento y gestión de datos
  • Acceso a los datos para los profesionales IT y los analistas de negocios del mercado
  • Análisis de los datos de acuerdo con diversas aplicaciones
  • Presentación de los datos en los formatos asimilables que sean requeridos, bien sea textual o representación pictórica

Implicaciones empresariales de Minería de Datos

La gran cantidad de datos corporativos disponible en la actualidad es casi abrumadora. Toma años a las compañías para canalizar su entrada y salida de datos en un sistema que es relacional e individualista todavía. El alcance de los datos disponibles puede alcanzar hasta rango de terabytes. Esta es la razón por la cual la mayoría de las empresas se encuentran cambiando a las aplicaciones de minería de datos para mantener un estándar de calidad y una ventaja competitiva sobre otras empresas.

Las técnicas involucradas en la minería de datos funcionan a través de dos componentes principales: valor y volumen de los datos. La minería de datos ayuda a la empresa a orientar sus recursos hacia las áreas vitales del proceso operativo.

Entender KDD en relación con la minería de datos

KDD se define como el descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Las aplicaciones de minería de datos se ocupan de toda la extracción, la evaluación y el manejo del almacenamiento de los datos. KDD es sobre todo apreciable para la identificación de los datos relevantes para una situación específica y la inteligencia empresarial. En tal situación, se puede deducir que la minería de datos es un precursor esencial para cualquier tipo de operaciones de KDD.

Sin una canalización sistemática de los datos disponibles, sería muy difícil encontrar cualquier tipo de información en el medio de un vasto mar de información.

Tendencias para aplicaciones de minería de datos en el uso práctico

  • Con el crecimiento de los procesos de minería de datos, la tendencia ha cambiado hacia un aumento de las capacidades de procesamiento de cada empresa. El aumento de almacenamiento y manejo de los datos ha cambiado el enfoque a la mayoría de las empresas siendo ahora el hardware y el software impulsado específicamente para soluciones de minería de datos de gran volumen.
  • Para aumentar el valor de los resultados de minería de datos, las empresas han establecido ahora los almacenes de datos. Estos son vitales porque cada pieza de datos que va a través de las aplicaciones de minería de datos necesitan ser editados por errores y limpiado de formatos pre-existentes para ser reformateado a los estándares de la compañía.
  • La tendencia también se ha desplazado hacia la generación de una nueva tecnología que ayuda al personal de negocios no técnicos a utilizar el proceso de minería de datos.
  • Volumen genera más volumen, este es el principio de las operaciones de minería de datos actuales. Hay una tendencia firme a un mayor volumen de captura de datos. Internet y el comercio electrónico también ha introducido nuevos formatos de tipos de datos que son más complejos y sistemáticos.

Algunas aplicaciones de negocio orientadas a la industria de la minería de datos

Nicho bancario/financiero

En el sector bancario, cada pieza de datos de clientes es analizada para entender el comportamiento del cliente. Si bien estos sectores suelen tener herramienta estadística para el análisis de tendencias más automatizado, con aplicaciones de minería de datos en su lugar, la estructura se ha mudado a un análisis más objetivo. Así que ahora, los patrones de comportamiento de los clientes con respecto a las tendencias del mercado dan paso a respuestas basadas en la estrategia para:

  • Las previsiones de los patrones comerciales
  • Los estatus de cuenta y la lealtad del cliente
  • Aquellas opciones de crédito que podrías ser más rentables
  • Cualquier fraude, cuándo y cuáles son los patrones indicativos

Estrategia CRM Corporativa

Una estrategia de manejo de las relaciones es vital para toda empresa. Para las empresas corporativas, el CRM tiene que trabajar hacia el aumento de la productividad de la empresa y las relaciones con los clientes. Los gigantes IT como Microsoft han llegado con soluciones ideales de software para esta situación. El software se basa en una estrategia de dos dimensiones de la planificación de recursos empresariales, además del manejo de relaciones con los clientes.

Por tanto, la dinámica de Microsoft CRM se ha convertido en uno de los mejores productos en el mercado para aumentar las ventas orientadas a los computadores y los procesos de comercialización de los diferentes sectores.

Técnicas de mercadeo estadísticas y cuantitativas

El mercadeo de bases de datos ha sido más importante para la mayoría de las empresas y sólo se ha intensificado desde la evolución de Internet. El enfoque está en el análisis de las bases de datos de los clientes antes de diseñar una estrategia o un lanzamiento para el cliente. Ahora, las técnicas de mercadeo estadísticas y cuantitativas se han desarrollado exponencialmente con aplicaciones de minería de datos actuales.

Esto incluye las cookies y la lectura de los datos temporales para comprender el comportamiento del cliente y conectar los patrones en el sitio del negocio. Las empresas ahora tienen en su poder la respuesta para predecir el producto, modelos de comercialización, y el potencial público objetivo de cualquier servicio antes del lanzamiento.

Análisis de la cesta de mercado

Esta es una tendencia de la industria minorista, la cual ha emplazado exponencialmente con la globalización. Ahora los datos se recogen en el punto del movimiento de existencias minoristas y el punto de venta. 

Esto ayuda a diseñar la estrategia específica para la asignación del espacio en las estanterías, el diseño de la tienda y la estrategia promocional de diversos eventos y ventas.

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