¡Qué demonios! es el descubrimiento de datos?

El mundo de los negocios está zumbando sobre el descubrimiento de datos. En la superficie parece un término simple, pero esta frase significa más que "descubrir cosas". Entonces, ¿qué es realmente el descubrimiento de datos? ¿Y cómo encaja en el panorama moderno de dispositivos móviles, análisis y big data?

El descubrimiento de datos, que a veces se conoce como minería de datos, implica recopilar y analizar datos, y luego presentar los hallazgos en formatos legibles y utilizables. En los términos más básicos, el descubrimiento de datos es el proceso de encontrar patrones dentro de los datos y usar esos patrones para cumplir un objetivo comercial particular.

Por supuesto, hay más en el descubrimiento de datos que puntos de coincidencia. Las organizaciones utilizan el descubrimiento de datos para una amplia gama de objetivos y aplicaciones en diversas áreas, y en un mundo moderno y digital, hay más datos que descubrir que nunca.

¿De dónde viene el descubrimiento de datos?

Si bien el descubrimiento de datos es relativamente nuevo en el léxico "candente" de los términos comerciales digitales, los métodos y estrategias no son tan nuevos. El predecesor del término, minería de datos, se introdujo en la década de 1990, pero las empresas y organizaciones han estado utilizando algún tipo de descubrimiento de datos desde los albores del comercio.

El descubrimiento moderno de datos como estrategia empresarial surgió a través del aumento de los grandes datos, un término general que describe el crecimiento exponencial relativamente reciente de conjuntos de datos grandes y complejos donde el gran volumen de información descarta el uso de bases de datos tradicionales y herramientas organizativas para Extrae cualquier cosa útil.

Sin embargo, los grandes datos son un gran problema para las empresas de hoy, porque entre todos esos datos estructurados y no estructurados hay patrones muy útiles que pueden usarse para mejorar las estrategias de marketing, el retorno de la inversión y las ganancias. Las plataformas de descubrimiento de datos, por lo tanto, están diseñadas para brindar a las organizaciones formas más fáciles de identificar, analizar y extraer datos relevantes.

Cómo funciona el descubrimiento de datos

Las plataformas para el descubrimiento de datos generalmente consisten en varias herramientas que se agrupan y funcionan en conjunto para extraer datos y presentarlos de manera significativa. Hay varias formas diferentes en que estas herramientas encuentran e identifican información relevante, pero la mayoría de ellas giran en torno a tres métodos analíticos básicos:

• Metadatos: todo el contenido digital contiene metadatos o "datos sobre datos". Esta información generalmente está oculta para los usuarios finales, pero es visible en el back-end. Los metadatos generalmente se almacenan usando tablas y atributos de columna, por lo que las herramientas de descubrimiento de datos que usan metadatos buscarían coincidencias en el nombre de la columna, el tamaño de los datos y el tipo de datos.
• Etiquetas: en muchos casos, los datos se generan y agrupan en etiquetas o etiquetas que describen los datos dentro de ese grupo. Estas etiquetas pueden generarse cuando se crean los datos, o pueden agregarse como referencia e información adicional. Las etiquetas o etiquetas son similares a los metadatos, aunque menos formales.
• Contenido: esta estrategia analiza los datos en sí, en lugar de las etiquetas o metadatos adjuntos.

Por lo general, habrá mucho más volumen de datos de contenido que etiquetas o metadatos, lo que significa que identificar los datos por contenido lleva más tiempo y utiliza métodos de descubrimiento más complejos. Sin embargo, el análisis de contenido también tiende a proporcionar resultados relacionales más ricos y útiles.

Una vez que se han analizado los datos, se pueden usar otras herramientas de descubrimiento de datos para presentar las relaciones, tendencias o patrones descubiertos en un formato útil. Los gráficos, tablas y cuadros son herramientas básicas de presentación utilizadas en el descubrimiento de datos, pero las presentaciones más complejas pero legibles, como la infografía, están ganando popularidad con los analistas de datos.

¿Qué puede hacer el descubrimiento de datos?

En términos de uso práctico, existen usos casi ilimitados para las plataformas y herramientas de descubrimiento de datos. Estos métodos y estrategias son los más utilizados por las organizaciones orientadas al consumidor en casi todas las industrias, incluidas las minoristas, financieras, de comunicaciones y de marketing, aunque las organizaciones sin fines de lucro, de empresa a empresa y las agencias gubernamentales también utilizan esta tecnología.

El descubrimiento de datos permite a una organización encontrar relaciones entre factores internos (como el precio, el posicionamiento del producto y el desempeño de los empleados) y factores externos (como datos de competencia, indicadores económicos y datos demográficos de los clientes). Estas relaciones ayudan a las empresas a ilustrar y definir los impactos de los cambios en uno o más factores en las ventas, la participación del cliente y las ganancias.

Las herramientas utilizadas en el descubrimiento de datos ofrecen una imagen más detallada de los factores influyentes y permiten a las empresas ajustar sus estrategias de marketing y campañas publicitarias con información altamente específica. El motor de recomendaciones del popular servicio de transmisión de video Netflix es un buen ejemplo de la tecnología de descubrimiento de datos en el trabajo. El servicio utiliza datos externos sobre el historial de visualización de los clientes y datos internos sobre el contenido de los medios en su base de datos para hacer sugerencias individualizadas para nuevos videos que puedan interesar a sus clientes.

Pero la aplicación potencial del descubrimiento de datos va más allá de los consumidores minoristas. Un ejemplo es el software Advanced Scout, un programa utilizado por la National Basketball Association (NBA). Analiza los movimientos de los jugadores a partir de grabaciones de imágenes de juegos de baloncesto para ayudar a los entrenadores a desarrollar estrategias y orquestar jugadas.

A medida que avanzan las plataformas de descubrimiento de datos y la tecnología se vuelve más asequible, más organizaciones podrán utilizar estas herramientas para comprender mejor a sus clientes y ofrecer ofertas únicas y personalizadas que mejoren el comercio para todos.