Informática y Sistemas (β)

2009/09/17 - 17 septiembre 2009

Incorporación de Minería de Datos en el ámbito empresario

miningHasta fines de los 90, los sistemas informáticos se constituyeron en ejes centrales de la información empresaria; pero la escalada fue dada en forma de productos heterogéneos; por motivos económicos y de diversidad de ofertas de los distintos manufacturadores de software. Durante la presente década el principal desafío era integrar la enorme cantidad de información electrónica residente en los distintos productos (MRP, ERP, CRM) y bases de datos principalmente para mejorar la eficiencia operacional. Este proceso se incorporó como parte básica de una técnica más amplia y ambiciosa que se llamó Inteligencia de Negocios (Business Intelligence), que propone ir más allá de la integración, para aprovechar el cúmulo de datos y darles un sentido dinámico empresarial para evaluación y previsión de estrategias. El sentido de la previsión se apoya fundamentalmente en técnicas estadísticas, Cuadros de Mando y también de Minería de Datos (Datamining).

La Minería de Datos es un recurso para el estudio de grandes volúmenes de datos, realizando inferencias estadísticas sin hipótesis previa (como se necesita en la estadística tradicional). Esto permite hacer estudios progresivos sobre los datos históricos acumulados de las empresas para mejorar el conocimiento; o visto desde un punto de vista sistémico, estudiar el comportamiento de la empresa como una unidad, un “todo” (recuerden la proposición Aristotélica y que Bertalanffy le da sentido sistémico de que el comportamiento del todo es más que la simple suma de las partes).

La incorporación de los estudios de Minería de Datos suele empezar con consultorías externas, y en pocos casos como emprendimientos propios de la empresa con un área destinada exclusivamente a tal efecto; aunque este último caso es el que reporta más beneficios. Un área de staff dedicada al estudio de los datos es lo más recomendado, formada por un equipo de dataminers liderados por un coordinador que enfoque los esfuerzos con los lineamientos que surjan de las reuniones y reportes periódicos. A escala menor, ya existen intentos de incorporar rutinas de Minería de Datos como parte de los procesos operativos, de modo de tener sugerencias “inteligentes” en la acción del ingresos de datos en sistemas, o análisis de tendencias por extrapolación de regresiones lineales multidimensionales; rutinas facilitadas principalmente por el abaratamiento de los productos relacionados (de hecho productos de base de datos como SQL Server incorpora las herramientas de Minería de Datos desde la versión 2005).

Aunque un factor no menor que ralentiza su desarrollo es que existe una resistencia en el ámbito empresarial para dar cabida a las técnicas de Minería de Datos; en parte por desconocimiento de su propuesta, pero principalmente porque estos estudios representan una inversión que no asegura resultados. En efecto, la misma naturaleza de estudio sin hipótesis implica comenzar a estudiar los datos, si bien con alguna dirección, pero sin saber realmente a que puerto se va a llegar. De hecho puede que en ocasiones las conclusiones de un equipo dedicado no tengan ninguna utilidad práctica a los efectos de retroalimentación para la dirección estratégica. Sin embargo, la disponibilidad actual de herramientas informáticas accesibles para realizar Minería de Datos, y sobre todo el fácil acceso a prácticamente la totalidad de los datos de empresa en formato electrónico, facilitan enormemente la tarea de incorporar un área a tal efecto; reduciéndose el caso solo a tomar la decisión de invertir en los recursos humanos necesarios y una infraestructura informática menor de soporte. El camino se ha allanado en este sentido por el progreso, solo resta seguirlo y balancear los beneficios a través de los casos de éxitos, que no dudo serán muchos y de gran valor agregado para la dirección de las organizaciones.

Pasos clave del proceso de minería de datos - SQL Server 2008

Pasos clave del proceso de minería de datos - SQL Server 2008

(tiny)

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