Grandes volúmenes de datos: Big Data vs Data Mining

, Data Mining
Grandes volúmenes de datos: Big Data vs Data Mining
Valora el artículo

Los grandes volúmenes de datos y su respectivo análisis se imponen entre las grandes empresas. En sectores como la banca o la medicina, con el fin de buscar patrones de comportamientos. Por un lado, disponemos de Big Data y por otro de Data Mining. Pero, ¿En qué se diferencian?

El Big Data se centra en analizar los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los procesamientos informáticos habituales. Por tanto, trata de analizar en el menor tiempo posible y de forma eficaz toda la información. Para ello, hace uso de software que le permiten definir características de cada cliente y usuarios. Por ejemplo, parámetros vinculados a sus preferencias en cuanto al cine y las series de televisión, así lo ha puesto en marcha Netflix y a partir del consumo de los usuarios de la plataforma ha desarrollado con éxito varias series de producción propia.

El Data Mining o minería de datos analiza los grandes volúmenes de datos. Sintetiza e identifica, así como agrupa, patrones de comportamiento entre los datos. Por norma general, son datos de clientes o consumidores. Por ejemplo, aseguradoras que poseen un gran volumen de información de sus clientes, desde seguros de coches hasta defunciones. Puede establecer patrones de conducta de estos, periodos de contratación, fuga a otras compañías, hasta riesgos de estafas, a partir de patrones sospechosos o inusuales

grandes-volumenes-de-datos-3

Las distintas aplicaciones para grandes volúmenes de datos

Tanto Big Data como Data Mining están relacionados con los grandes volúmenes de datos, pero, como hemos explicado, tienen funciones diferente y, por tanto, se aplican para diferentes contextos.

Big Data ha permitido conocer con mayor profundidad a los usuarios o consumidores. Extraer datos sobre sus preferencias y sus necesidades, a partir de estos aplicar un marketing más adecuado al perfil de usuario. Además, ha permitido mejorar la experiencia de los consumidores. En otro post comentamos cómo el parque temático Walt Disney analizaba in situ las rutas de sus clientes y mejoraba la experiencia en tiempo real. También, ha redefinido la forma de escuchar música, ya que plataformas como Spotify recomiendan listas de música en función del consumo que realizan sus clientes. La información es poder, y gracias al uso de plataformas sociales como Facebook o Youtube las marcas conocen mejor que buscan sus posibles clientes, que necesitan y cómo adaptarse a ellos.

Data Mining también analiza los grandes volúmenes de datos, pero con una finalidad diferente a Big Data. No necesita saber las preferencias o gustos de los usuarios, sino que analiza la información para conocer y descubrir patrones de conducta sospechosos. La banca, aseguradoras o la ciencia han utilizado la profundidad de esta información. Por ejemplo, estudios de microbiología han establecido patrones de conducta entre las bacterias, para detectar cómo reaccionan a determinadas temperaturas o ambientes, con el fin de paliar una futura enfermedad. Por otro lado, la banca dispone de grandes volúmenes de datos y a partir del data mining ha analizado los patrones de conductas vinculados a los fraudes o estafas. Incluso en EE.UU. el análisis de los datos se ha relacionado con la búsqueda de patrones de conducta delictiva.

Los datos proporcionan una gran información, la clave está en saber utilizarla.

Comments

comments