Ventajas y desventajas de la minería de datos: ¿las conoces?

Programación

Tokio School | 02/06/2022

Hoy en día, se genera una gran cantidad de información proveniente de distintas fuentes y en formatos muy diversos. Manejar esta cantidad de datos puede llegar a ser muy complejo, por eso existen técnicas y herramientas como la minería de datos que sirven para facilitar la extracción de lo más relevante. En este artículo vamos a ver qué es la minería de datos y cuáles son sus ventajas y desventajas.

La información que se extrae puede resultar útil para diversos propósitos, desde el análisis de Big Data hasta la programación de algoritmos para Machine Learning. Y es que, ahora mismo, esta disciplina de la IA está en auge, sobre todo gracias al auge de Python como principal lenguaje de programación.

Un lenguaje, un código que se ha vuelto imprescindible en muchos ámbitos, por eso, la formación y el domino de Python es importante para todos aquellos que quieran navegar por el universo de los datos. Con un curso de Programación en Python puedes conseguir formación especializada y orientarla hacia el ámbito de la minería y análisis de datos o hacia disciplinas relacionadas con la inteligencia artificial.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso mediante el cual se clasifican grandes conjuntos de datos para poder identificar patrones y relaciones comunes que puedan ayudar en la resolución de problemas. El conjunto de técnicas y herramientas que se emplean en la minería de datos ayudan a las empresas a mejorar sus procesos comerciales.

La minería de datos es útil tanto para el desarrollo de la Ciencia de Datos como del Big Data, así como para poder crear aplicaciones de machine learning (aprendizaje automático) e inteligencia artificial. Sobre todo, en lo que se refiere al machine learning, los datos son fundamentales para que los programas y aplicaciones puedan mejorar y aprender.

La minería de datos tiene muchas aplicaciones ya que facilita la extracción y procesamiento de información relevante para todo tipo de empresas, pero también para gobiernos o servicios de salud pública.

En este sentido, la minería de datos se ha vuelto una herramienta clave para todo tipo de iniciativas analíticas ya que puede ayudar en diversos aspectos en lo que se refiere a la planificación estratégica de las empresas. La información recopilada en data mine también tiene aplicaciones en el marketing, logística, recursos humanos y finanzas.

No obstante, igual que tiene muchas ventajas y aplicaciones en diversos sectores empresariales, la minería de datos también tiene algunas desventajas o inconvenientes. Vamos a ver tanto lo mejor como lo peor de este componente clave para el procesamiento y análisis de datos.

Estas son las ventajas de la minería de datos

Como ya hemos dicho, la minería de datos es el conjunto de técnicas y herramientas que se emplean para la extracción de información relevante en grandes conjuntos de datos. Algunas de las ventajas que ofrece son:

  • Información de confianza. Una de las grandes ventajas de la minería de datos es que la información que se extrae con ella es totalmente fiable. Por eso, por ejemplo, se emplea en la investigación de mercados para ver que tipos de productos les interesan a los clientes.
  • Mejoras y ajustes en los procesos empresariales. La minería de datos tiene como ventaja la ayuda que proporciona para realizar ajustes operativos en las empresas. Esto sobresale, ante todo, en todo lo que se refiere a la mejora de los procesos logísticos.
  • Una mejor toma de decisiones. Las decisiones basadas en datos siempre van a ser mejores. La minería de datos da información objetiva y fiable, por lo que las empresas y los analistas pueden tomar decisiones mucho mejores para el futuro y el negocio de la compañía.
  • Analiza grandes cantidades de datos rápidamente. Gracias a la minería de datos se puede procesar una mayor cantidad de información en menos tiempo.
  • Predicciones. Gracias a los datos extraídos se pueden realizar predicciones de comportamiento basadas en patrones. También es útil, en este sentido, para la creación de algoritmos para aprendizaje automático y el diseño de aplicaciones y programas específicos de IA.

¿Cuáles son las desventajas de la minería de datos?

Ahora que ya conoces las ventajas de la minería de datos, vamos a ver cuáles son sus desventajas. Y es que, aunque tenga muchas aplicaciones y potencial, no por ello es infalible o no tiene inconvenientes. Estas son algunas de las principales desventajas de la minería de datos:

  • Herramientas complejas. La mayoría de las herrameintas que se emplean para minería de datos son complejas y requieren que las manejen profesionales formados y especializados. Es decir, se requiere capacitación y, en ocasiones, certificaciones específicas para poder manejarlas. Esto hace que los profesionales sean escasos y muy demandados.
  • No es infalible. Aunque se trata de un conjunto de técnicas fiable, la minería de datos no es infalible y no siempre proporciona información totalmente precisa. Por ejemplo, en la creación de algoritmos de machine learning para la predicción (como los que se usan para recomendaciones en Netflix o Spotify) se puede dar el caso (y se da) de que las predicciones no son totalmente precisas.
  • Privacidad. Uno de los inconvenientes de la información, sobre todo en el ámbito de la empresa privada, es el tratamiento de datos personales. Existen muchas personas preocupadas porque las empresas puedan compartir entre ellas información privada sobre ellos, aunque solo sea para ofrecer un servicio determinado.
  • Bases de datos. Para extraer información de manera más precisa y eficaz se requieren grandes bases de datos, espacio de almacenamiento y capacidad de procesamiento para tratarla.
  • Costes. El punto anterior nos lleva a los costes de la minería de datos, que, si no se trabaja con las herramientas adecuadas, puede ser muy elevado.

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Como has podido ver la minería de datos tiene multitud de ventajas, pero también cuenta con algunas desventajas o inconvenientes. Eso sí, a día de hoy todo lo que tiene que ver con la extracción de datos está en auge, ya sea para Data Science , Big Data, o IA. Esto hace que, por ejemplo, formarse en programación para la creación de algoritmos de inteligencia artificial y mahcine learning sea una forma de mejorar tu perfil profesional.

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