'Data mining': definición, ejemplos y aplicaciones

Las empresas agrícolas pueden emplear el data mining o análisis de datos para optimizar las condiciones de cultivo, lo que les permite mejorar la productividad y la calidad de las cosechas. En este contexto a menudo se examinan las variables climáticas, del suelo, del agua, de las condiciones topográficas y se predice el rendimiento y crecimiento de cultivos, o se detectan enfermedades en plantas, entre otros factores.

La minería de datos se utiliza para explorar bases de datos cada vez mayores y mejorar la segmentación del mercado. Analizando las relaciones entre parámetros como edad de los clientes, género, gustos, etc., es posible adivinar su comportamiento para dirigir campañas personalizadas de fidelización o captación. El data mining en marketing predice también qué usuarios pueden darse de baja de un servicio, qué les interesa según sus búsquedas o qué debe incluir una lista de correo para lograr una tasa de respuesta mayor.

Los supermercados, por ejemplo, emplean los patrones de compra conjunta para identificar asociaciones de productos y decidir cómo situarlos en los diferentes pasillos y estanterías de los lineales. El data mining detecta además qué ofertas son las más valoradas por los clientes o incrementa la venta en la cola de caja.

Los bancos recurren a la minería de datos para entender mejor los riesgos del mercado. Es habitual que se aplique a la calificación crediticia (rating) y a sistemas inteligentes antifraude para analizar transacciones, movimientos de tarjetas, patrones de compra y datos financieros de los clientes. El data mining también permite a la banca conocer más sobre nuestras preferencias o hábitos en internet para optimizar el retorno de sus campañas de marketing, estudiar el rendimiento de los canales de venta o gestionar las obligaciones de cumplimiento de las regulaciones.

La minería de datos favorece diagnósticos más precisos. Al contar con toda la información del paciente —historial, examen físico y patrones de terapias anteriores— se pueden prescribir tratamientos más efectivos. También posibilita una gestión más eficaz, eficiente y económica de los recursos sanitarios al identificar riesgos, predecir enfermedades en ciertos segmentos de la población o pronosticar la duración del ingreso hospitalario. Detectar fraudes e irregularidades y estrechar vínculos con los pacientes al ahondar en el conocimiento de sus necesidades son también ventajas de emplear el data mining en medicina.

Hay cadenas que aplican la minería de datos en tiempo real a sus registros de audiencia en televisión online (IPTV) y radio. Estos sistemas recaban y analizan sobre la marcha información anónima de las visualizaciones, las retransmisiones y la programación de los canales. Gracias al data mining se pueden emitir recomendaciones personalizadas a los radioyentes y telespectadores, conocer en directo sus intereses y su actividad, y entender mejor su conducta. Las cadenas obtienen, además, conocimiento muy valioso para sus anunciantes, que aprovechan estos datos para llegar con más precisión a sus clientes potenciales.