MINERIA DE DATOS

MINERIA DE DATOS

1. BIG DATA

   • ANALITICA AUMENTADA
     • Se verá la aparición de conocimientos o cambios más importantes que servirán a los negocios a optimizar la toma de decisiones
     • Utiliza el aprendizaje automático e inteligencia artificial
       • Para mejorar análisis de los datos mediante búsqueda de un nuevo método de creación, desarrollo y compartición de análisis de datos.
     • Será un impulsor dominante de nuevas de herramientas tecnológicas
   • DEFINICIÓN
     • Conjunto de tecnologías y practicas que permiten almacenar, tratar y analizar un volumen indecible de información en una base de datos
   • EMPRESAS QUE UTILIZAN BIG DATA
     • AMAZON
       • Rey del ecommerce
         • Adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de dato
       • Uno de los mejores en optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.
       • Algoritmos publicitarios y “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”
         • permite proporcionar a sus clientes productos que buscan y necesitan, de forma rápida y económica
     • NETFLIX
       • Analistas recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario
       • Capaz de predecir qué quiere ver una persona, qué tipo de series o películas debe producir y qué actores tienen mejor acogida dependiendo del público.
       • Plataforma de “online streaming”
         • Lanzamiento en el año 2007
         • Tuvieron en cuenta comportamiento del consumidor y movimiento de los sitios de películas piratas.
     • APPLE
       • Amplia gama de aplicaciones
         • Banca
         • Seguros
         • Viajes
         • Entretenimiento
         • Dispositivos portátiles
       • Las aplicaciones conocen a sus usuarios y la experiencia es cada vez más personalizada
     • COCA-COLA COMPANY
       • Compañía de bebidas más grande del mundo
       • Análisis de datos se ha utilizado en áreas como desarrollo de producto.
       • Recolecta y analiza los datos
         • Tiene una imagen clara de cómo se perciben sus productos en diferentes países, qué tipo de personas los consumen, en dónde, en qué circunstancias y qué tan fieles son al producto
     • STARBUCKS
       • Utiliza el Big Data para determinar el éxito potencial de cada tienda nueva que piensan abrir
       • Recoge información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor.
       • Puede hacer una estimación bastante precisa de cuál será la tasa de éxito y elegir ubicaciones en función de la inclinación al crecimiento de los ingresos.
   • TENDENCIAS
     • DATA AS A SERVICE
     • ASISTENTES DIGITALES
     • INTERNET DE LAS COSAS
     • PRIVACIDAD, SEGURIDAD Y ÉTICA DIGITAL
     • INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. Futuro de cualquier compañía está en el análisis de datos

3. TÉNICAS DE MINERÍA DE DATOS UTILIZADAS EN BIG DATA

   • Técnicas encaminadas a identificar patrones implícitos dentro de grandes conjuntos de datos, con el fin de entender sus mecanismos de comportamiento, su interrelación y su potencial evolución futura
   • Árboles de decisión
     • Diagramas lógicos que plantean, cuáles son las opciones de intervención posibles, agregando sus implicaciones, costes, ventajas y desventajas.
     • Basadas en la aplicación de un algoritmo clasificatorio que, a partir de un nodo, desarrolla decisiones y determina el potencial resultado de cada una de ellas.
   • Redes neuronales
     • Modelos que a través del aprendizaje automático, intentan llenar los vacíos de interpretación en un sistema
   • Clustering
     • Tiene como objetivo la segmentación de elementos que presentan alguna característica definitoria en común
   • Extracción de reglas de asociación
     • Persigue la inferencia de silogismos del tipo si…/entonces… a partir de conjuntos de registros.
     • Permite discriminar y conocer mejor una muestra, y establecer qué atributo o combinación de atributos es probable que traiga consigo una determinada consecuencia.

4. DEFINICIÓN

   • Serie de técnicas encaminadas a identificar patrones implícitos dentro de grandes conjuntos de datos, con el fin de entender sus mecanismos de comportamiento, su interrelación y su potencial evolución futura.

5. APLICACIONES

   • Comercio y banca
   • Medicina
   • Seguridad y detección de fraude
   • Astronomía
   • Geología
   • Ciencias ambientales y sociales
   • Recuperación de información no numérica