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Más allá de la información explotable directamente de los datos almacenados en las BBDD del sistema Datawarehouse, la minería de datos (data mining) se encarga de derivar conocimiento añadido que originalmente se encuentra oculto, después de preparar los datos, explorarlos y manipularlos según diversas técnicas.

El data mining se erige pues como la herramienta óptima para los análisis predictivos de la evolución de nuestro negocio, gracias al tratamiento pormenorizado de los datos históricos. Este análisis permitirá obtener unas tendencias del funcionamiento interno de nuestra empresa y al mismo tiempo aquellas que rigen el mercado en el que operamos. El conocimiento final extraído se materializa finalmente en la formulación de patrones de comportamiento y en correlaciones (o relaciones de asociación) entre los ejes de negocio analizados. El data mining se utiliza también en las tareas de clasificación y de segmentación de la información relativa al negocio.

Algunas de las técnicas mayormente utilizadas en minería de datos son las siguientes:

•    Redes neuronales, como herramienta de autoaprendizaje en inteligencia artificial
•    &Árboles de decisión, en base a algoritmos y diagramas lógicos que permiten categorizar la información
•    Regresiones lineales, como método matemático para modelar las relaciones entre características del negocio

La tendencia en la utilización de la minería de datos ha conducido a la incorporación de información no estructurada, como por ejemplo contenidos de páginas web, ficheros textuales, etc.

   Si quiere obtener más información de cómo en Libertis Solutions le podemos orientar acerca de la mejor forma de emprender un proyecto de Data Mining en el seno de su compañía, no dude en contactar con nosotros (info@libertis-solutions.com). Estaremos encantados de atenderle y de proporcionarle la información precisa para que pueda tomar la mejor decisión para su negocio.

   
   
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