ANÁLISIS DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES Y SUFICIENCIA DE INFORMACIÓN.

Objetivo: Identificar la importancia de los sistemas de información y software para el tratamiento de datos de cara a la rápida toma de decisiones y solución de problemas, enfocado a un tema actual de tu interés.

La minería de datos es el proceso mediante el cual se puede encontrar anomalías o procesos en grandes cantidades de datos con el fin de encontrar patrones que ayuden a aportar información valiosa en la toma de futuras decisiones, este proceso comúnmente tiene 4 etapas principales como lo son:

-- Determinación de los objetivos

--Procesamiento de los datos

--Determinación del modelo

--Análisis de los resultados

En el primer paso se trata de toda la información que se desea rescatar de la base de datos, la etapa dos es un poco más compleja ya que se debe de limpiar, enriquecer y transformar la base de datos, ya que se logra tener toda la base de datos limpia es cuando  se busca el algoritmo que va a dar los mejores resultados, pero para la obtención del algoritmo correcto se debe de encontrar el problema a tratar, hay ocho principales como lo son: los de asociación, los de regresión lineal, los de red neuronal, los de serie temporal , etc.

Finalmente el último paso es el de análisis de resultados, este trabajo hoy en día se está realizando en diversas áreas de trabajo como: finanzas, marketing, búsquedas online, los nuevos coches inteligentes, etc. Debido a esto la minería de datos se ha estado convirtiendo en unos de los trabajos con mayor proyección a futuro, ya que ayuda a que las empresas ahorren grandes cantidades de dinero y les abre nuevas oportunidades de trabajo.

La minería de datos se utiliza en diferentes industrias, una de las conocidas es en la educación, ya que los profesores la ocupan para poder analizar el desempeño de los alumnos, y así crear nuevas estrategias de aprendizaje, la minería de datos ayuda a los profesores a detectar a estudiantes que lleguen a necesitar atención extra.

En los bancos es muy utilizada, ya que los algoritmos que ocupan ayudan a atender a los clientes, pero también a tener una mejor vista de los riesgos que se pueden correr en el mercado, a detectar un fraude en poco tiempo, esto les ayuda a tener un retorno de sus inversiones en marketing.

Pero algo que también va de la mano con la minería de datos es la ciencia de datos y la inteligencia artificial, ya que la ciencia de datos es el campo que utiliza diversos procesos, algoritmos y sistemas científicos para la extracción de datos, se combinan varias habilidades, como la estadística e informática, por medio de esta se analizan los datos recopilados de internet, esta ciencia genera información que las empresas utilizan para tomar una buena decisión y crear productos más innovadores, los datos han llegado ha ser el crecimiento de la innovación, pero el mayor valor viene de la información que se puede extraer.

Se utilizan diversas herramientas, pero una de las más comunes es la LIBRETA DE CÓDIGO ABIERTO, que se utilizan para ejecutar códigos, visualizar datos y resultados, todo esto en el mismo entorno, las libretas digitales más ocupadas son JUPYTER, RSTUDIO y ZEPPLIN.

La gran cantidad de datos que se recopilan y almacenan por estas tecnologías generan grandes beneficios para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero esto solo se lleva a cabo si se logra tener una interpretación de manera correcta.

Pero algo que también influye mucho es la inteligencia artificial, ya que permite que las máquinas realicen tareas como un ser humano. El término de inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero al día de hoy se ha vuelto bastante popular, debido a el aumento de datos, algoritmos y mejoras en el poder de cómputo y almacenaje.

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y realiza tareas computarizadas de gran volumen de una manera muy confiable y sin generarte una fatiga, pero para que este tipo de automatización siga funcionando, la investigación del ser humano sigue siendo importante, ya que ayuda a la configuración del sistema.

“La inteligencia artificial ha sido parte integral del software SAS por años. Hoy ayudamos a clientes de todas las industrias a capitalizar los adelantos en la inteligencia artificial y continuaremos incorporando tecnologías de IA como el machine learning y el aprendizaje profundo en soluciones del portafolios de SAS.”

Jim Goodnight

Hay diferentes software que facilitan todo el trabajo en la minería de datos, en la ciencia de datos e inteligencia artificial, uno de los más conocidos es el SPSS, que utilizan las grandes empresas para realizar análisis de sus datos, otra que también es muy utilizado es el S-PLUS, es otro programa estadístico que se usa a nivel mundial para el análisis de datos, pero el Minitab, no se queda atrás, ya que igual es muy utilizado para ejecutar funciones estadísticas avanzadas, este software combina el uso de Excel con la capacidad de ejecución de análisis estadísticos.

El uso de las bases de datos en estos casos es muy importante, ya que nos permite almacenar información, pero además de eso incluye un sistema que nos permite adquirir información de una forma más rápida.

SAS. (2019). Minería de datos . 2019, de SAS Sitio web: https://www.sas.com/es_mx/insights/analytics/data-mining.html

Robert Brunet. (S.F.). Minería de datos . (S.F.), de Muy interesante Sitio web: https://www.muyinteresante.es/tecnologia/preguntas-respuestas/que-es-la-mineria-de-datos-311477406441#

Oracle. (S. F).. ¿Qué es la ciencia de datos?. (S.F), de Oracle Sitio web: https://www.oracle.com/mx/data-science/what-is-data-science.html

IBM. (2016). Ciencia de los datos. 2016, de IBM Sitio web: https://www.ibm.com/analytics/mx/es/technology/data-science/

SAS. (2019). Inteligencia artificial. 2019, de SAS Sitio web: https://www.sas.com/es_mx/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html