¿Qué es el descubrimiento de datos?

El descubrimiento de datos implica la recopilación y la evaluación de datos de diversas fuentes y, con frecuencia, se utiliza para comprender tendencias y patrones en los datos. Requiere una progresión de pasos que las organizaciones pueden utilizar como marco para comprender sus datos. El descubrimiento de datos, generalmente asociado con la inteligencia de negocio (BI), ayuda a informar las decisiones empresariales al reunir fuentes de datos aisladas y dispares para su análisis. Tener montones de datos es inútil a menos que encuentre una manera de extraer información a partir del mismo. El proceso de descubrimiento de datos incluye conectar múltiples fuentes de datos, limpiar y preparar los datos, compartir los datos en toda la organización y realizar el análisis para obtener la información sobre los procesos comerciales.

Hoy en día, casi todas las empresas recopilan grandes cantidades de datos sobre sus clientes, mercados, proveedores, procesos de producción y más. Los datos fluyen desde sistemas de transacciones tradicionales y en línea, sensores, redes sociales, dispositivos móviles y otras fuentes diversas. Como resultado, los responsables de la toma de decisiones se están ahogando en datos pero están hambrientos de conocimientos. Los conocimientos están escondidos dentro de esos datos.

Ejemplos de descubrimiento de datos

La exploración de datos y Visual Analytics es un enfoque que utilizan los analistas de datos empresariales para descubrir e investigar información oculta pero potencialmente útil en los datos. Es una metodología para profundizar en los datos en busca de relaciones, tendencias, patrones y anomalías interesantes que requieran una mayor exploración. La exploración y Visual Analytics permiten el uso de software de reconocimiento de patrones y análisis asistido por tecnología para la visualización e información detallada para convertir los datos en conocimiento y comprensión.

El descubrimiento de datos ofrece a las empresas una forma de hacer que sus datos sean limpios, fácilmente comprensibles y fáciles de utilizar. Todos los miembros de la empresa deberían utilizar una solución integral. El principal beneficio del descubrimiento de datos es la información procesable que se descubre en los datos. Estos conocimientos ayudan a los usuarios a detectar oportunidades valiosas antes que los competidores sin tener que consultar a la organización de TI. El descubrimiento de datos visuales puede mejorar este valor, permitiendo que los trabajadores del área empresarial encuentren respuestas más rápidamente.

Hoy en día, las empresas están descubriendo que el uso de la inteligencia artificial (AI) está mejorando en gran medida el proceso de descubrimiento de datos. Este proceso también se conoce como descubrimiento inteligente de datos. En el descubrimiento inteligente de datos, la AI puede descubrir automáticamente las relaciones de datos y acelerar los análisis de una empresa con recomendaciones potenciadas por la AI. El motor de sugerencias de inteligencia artificial subyacente utiliza algoritmos de inteligencia artificial sofisticados que se ejecutan contra cualquier tipo de datos sin que el usuario se dé cuenta de que el procesamiento se realiza en segundo plano. El motor de inteligencia artificial identifica posibles relaciones, como las correlaciones, mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje capacitados. Las principales plataformas analíticas que utilizan la AI ofrecen visualizaciones recomendadas de variables relacionadas que los usuarios podrán elegir para explorar más a fondo.

Existen varias direcciones interesantes para la innovación en el área de la analítica potenciada por la AI, que incluyen:

  • Las técnicas de AI se pueden utilizar para sugerir pasos de preparación de datos como la normalización, el manejo de datos faltantes, el reconocimiento de patrones de cadenas y otros.
  • Los algoritmos se pueden utilizar para identificar y llamar la atención sobre patrones particulares o valores atípicos en los datos para grupos de variables relacionadas.
  • Time Series Analysis tiene distintas necesidades y técnicas para el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y el descubrimiento de relaciones entre series.
  • Los datos de comportamiento de los usuarios expertos se pueden recopilar, analizar y utilizar para influir en las acciones recomendadas de análisis.

Los motores de sugerencias y recomendaciones de AI se utilizan cada vez más para aumentar el análisis en un espacio de problemas en constante expansión. Esta combinación de comprensión humana con la facultad incansable de la máquina permite a los profesionales de negocios descubrir rápidamente relaciones importantes entre grandes cantidades de datos justo a tiempo para adoptar medidas.

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Resolución de problemas empresariales con el descubrimiento de datos

Los analistas tienen la tarea de descubrir información sobre las enormes cantidades de datos que recopilan las empresas. Debido a los datos de una gran variedad de fuentes, el descubrimiento de datos permite a las empresas utilizar los datos de formas innovadoras. Ayuda a los usuarios a explorar datos de formas nuevas y diferentes y a encontrar conocimientos que no eran evidentes antes del descubrimiento de datos. Y, una vez que se crean nuevas tendencias o patrones, el descubrimiento de datos facilita que los usuarios profundicen en las variables y planteen nuevas preguntas y conocimientos.

Estos conocimientos pueden incluir la identificación de problemas del cliente como los siguientes:

  • Rotación inesperada de clientes
  • Problemas de gestión y relación con el cliente
  • Problemas sutiles de productos, como devoluciones y fallas
  • Fisura en el cálculo de precios debido a descuentos excesivos
  • Fallos promocionales
  • Cuota de mercado perdida debido a acciones competitivas como precios agresivos o un nuevo producto

El descubrimiento de datos permite a las empresas capturar una vista de 360 grados de sus clientes mediante la recopilación y la evaluación de los datos de comportamiento, transacciones y emociones de los clientes en los numerosos canales que utilizan los clientes para interactuar con las empresas.

El descubrimiento de datos es invaluable para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a detectar señales de advertencia tempranas sobre la insatisfacción del cliente. El descubrimiento de datos ayuda a los líderes empresariales a comprender mejor cómo ven los clientes a la empresa.

Se pueden utilizar análisis de texto, sentimientos, redes sociales y voz para identificar lo que los clientes dicen sobre su empresa a través de una variedad de interacciones, incluidos los comentarios de las redes sociales y las interacciones del centro de contacto. Las búsquedas de palabras clave frente al sentimiento del cliente pueden ayudar a los líderes empresariales a identificar dónde pueden surgir problemas potenciales de productos o servicios con varios clientes.

Las herramientas de descubrimiento de datos también ofrecen a los bancos innumerables oportunidades para aprender más sobre sus clientes y actuar en base a estos conocimientos. Por ejemplo, las herramientas de descubrimiento de datos pueden ayudar a los banqueros a determinar qué productos está usando un cliente en particular (por ejemplo, cuenta corriente, ahorros) y luego determinar en función de los ingresos del cliente, el estado del ciclo de vida y otros factores si podría ser un buen candidato para una venta cruzada o venta adicional (por ejemplo, un certificado de depósito).

Dado que la rotación de clientes es tan alta en los servicios financieros, los banqueros también pueden utilizar herramientas de análisis y descubrimiento de datos para determinar las causas principales de la deserción de clientes entre ciertos grupos de clientes y también para detectar las señales de advertencia cuando un cliente está a punto de abandonar el barco. Si no se detectan y no se resuelven, estos problemas podrían socavar seriamente cualquier negocio. De ahí la urgencia de encontrar información valiosa en los datos y actuar en consecuencia. Con la información adecuada, las empresas pueden enfocar sus esfuerzos en el lugar preciso para retener y deleitar a los clientes en lugar de simplemente lanzar tácticas para atraer al cliente y ponerlo contra la pared y ver qué se queda. El descubrimiento de datos localiza el poder de los macrodatos en manos de los usuarios comerciales cotidianos y les brinda la información que necesitan para tomar decisiones comerciales basadas en datos.

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