Un día, una reconocida multinacional de tiendas decidió correr unos análisis estadísticos con el fin de descubrir qué relaciones encontraba entre los datos. Detectaron así, una fuerte correlación entre la venta de pañales y la de cerveza, algo que ocurría de forma marcada los viernes por la tarde. Decidieron, entonces, poner este producto muy cerca de los pañales, lo que incrementó sus ventas.
El caso lo recuerda Juan Guillermo Lalinde, director del Centro de Computación Científica y coordinador de la maestría en Ciencias de los Datos y Analítica en la Universidad Eafit, y dice que la idea no era responder a una pregunta, sino buscar relaciones existentes y hallaron una interesante sobre el comportamiento del mercado.
No es una historia futurista, es una de muchos casos en los que los datos fueron clave o, más bien, oro puro. La minería está en escarbar entre volúmenes importantes de datos para analizarlos, basada en propiedades estadísticas. En general, es un tema técnico que se trabaja en áreas relacionadas con la analítica, aclara Johan Vélez, director de la especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios de la Universidad EIA.
Juan Guillermo Lalinde agrega que en la minería no se responde a una pregunta en específico. La analítica, por el contrario, en una forma más amplia, puede usarse para múltiples propósitos y es posible que se plantee o no una inquietud. “Diría que es más genérico hablar del análisis de los datos con la industria 4.0 que referirse a la minería, porque esta es una sola actividad”.
Las empresas están cada día utilizando la información de sus clientes para mejorar sus tomas de decisiones, segmentar mejor su mercado, crear modelos de consumo y automatizar procesos. “Sirve para hallar patrones, correlaciones, anomalías en grandes conjuntos de datos. La idea es predecir fenómenos, anticiparse para encontrar resultados en algún contexto. Se emplean varias técnicas para convertir la información en algo que sirva para reducir costos y aumentar los ingresos, aunque depende del contexto”, afirma Vélez.
Para que esta información agregue valor se deben tener en cuenta otras áreas. No es un tema aislado, sino que combinan, entre otros, asuntos como estadística o inteligencia artificial, “buscando entender lo que es relevante en un contexto y luego usar bien la información para poder anticiparse a resultados o predecir algún fenómeno”, subraya Vélez.
