Data mining: cómo la industria del deporte la puede gestionar

Data mining o minería de datos es una rama del campo del Big Data que permite correlacionar grandes cantidades de datos con el fin de encontrar patrones y extraer información.

Data mining es el lenguaje algorítmico de una área tecnológica que busca convertir y extraer todo ese valor informativo y aprovecharlo para encontrar tendencias y mejoras en las ofertas de contenido de sus variadas líneas de productos y servicios.

Ante esta nueva realidad, las organizaciones deportivas (léase: clubes, federaciones, franquicias y ligas) que integran la cadena de valor de la industria del entretenimiento son retadas a mantenerse competitivas en los nuevos mercados si logran adaptar su producción al ritmo y las exigencias de la economía digital.

En la siguiente SALA DE APRENDIZAJE 4.0, y con el apoyo temático del Banco Santander y su programa de becas global para líderes del tercer milenio, ofrecemos contenido académico para que los gestores del deporte lo puedan tramitar en sus entornos productivos.

Comencemos. Y la primera aproximación será identificar

Data mining, qué es la minería de datos

Esta tecnología, surgida en los años 60, empezó a tomar especial relevancia a partir de los años 90 y el año 2000.

El data mining o la minería de datos es una rama del campo del Big Data que permite correlacionar grandes cantidades de datos con el fin de encontrar patrones y extraer información. Está compuesto por un conjunto de técnicas y herramientas que pueden explorar bases de datos de forma automática o semiautomática. 

Se trata de una especie de arqueología o minería moderna, donde el objetivo es extraer información útil de los datos que, de forma aislada, no ofrecerían nada más allá de su propio valor. Sin embargo, gracias a su estudio en conjunto, es posible generar nuevos conocimientos. 

Para registrar y procesar datos, así como detectar tendencias, anomalías, dependencias y predecir datos futuros, el data mining utiliza métodos estadísticos, inteligencia artificial, machine learning y bases de datos.

Pero en la ruta de evitar interpretaciones en un lenguaje que para algunos de nosotros nos puede resultar muy técnico, vayamos a una aclaración. 

Data mining y Big Data: ¿Cuál es la diferencia?

En ocasiones, es probable que se llegue a confundir el Big Data y el data mining, ya que se tratan de dos campos con una relación muy estrecha. 

En este sentido, si bien ambos pertenecen al campo de la ciencia de datos, la minería de datos se centra en el análisis y la extracción de patrones de información y el Big Data ofrece soluciones de colección y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. 

Por tanto, el data mining es una herramienta que permite trabajar con los datos almacenados por el Big Data. 

Llegamos a una parte de mayor concentración en este que pareciera un lenguaje digital complicado de asimilar. Pero luego de los pasos a seguir, nos resultará sencillo para acomodarlo a nuestro reto de gestión.   

Data mining y sus 6 etapas

Ahora que ya conocemos qué es el data mining, debemos saber que, gracias a la evolución tecnológica, realizar este proceso es accesible para cualquier organización o empresa que desee explotar sus datos.

Para ello, el cloud computing y los proveedores de nube pública, como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, proporcionan las infraestructuras y herramientas necesarias. 

Para extraer la información valiosa de los datos, se suele emplear una metodología conocida como CRISP-DM (del inglés, Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Esta se considera el estándar de la industria y se divide en seis etapas:

1. Compresión de los objetivos de negocio: en la primera fase, los científicos de datos se centran en comprender los objetivos del negocio. Estos trabajan junto con los responsables de la organización para descubrir qué problemas se quieren resolver, qué limitaciones existen o qué soluciones se desean encontrar. 

2. Compresión de los datos: en conjunto con la fase anterior, el equipo técnico explora los datos disponibles para tener una visión general y diagnosticar si, con estos datos, es posible alcanzar los objetivos deseados. 

3. Preparación de los datos: una vez que se han realizado las fases más teóricas y preparatorias, se inicia el trabajo con los datos.

Para llegar a conclusiones certeras, es necesario trabajar con datos de alta calidad, por lo que es oportuno procesarlos. Llevar esto a cabo implica gestionar los siguientes pasos:

a. Seleccionar: se eligen los conjuntos y las fuentes de datos con los que se va a trabajar.

b. Limpiar: se realiza una limpieza de datos, lo que incluye su normalización, compleción o corrección.  

c. Reducir: una vez que se han limpiado, hay que descartar los datos poco relevantes, redundantes o de baja calidad. 

d. Enriquecer: también, se pueden agregar datos de otras fuentes para aumentar su valor y calidad. 

e. Transformar: por último, los datos se transforman y se ponen el formato correcto para poder aplicar técnicas de data mining. 

4. Modelado: con los datos listos, llega el momento de aplicar modelos matemáticos y estadísticos que convertirán los datos en información.

Aplicando distintos algoritmos, es posible descubrir patrones, anomalías, información oculta o aplicar técnicas de predicción de datos. 

5. Análisis y toma de decisiones: la última fase consiste en analizar e interpretar la información obtenida. Es habitual generar soluciones prácticas o gráficos para facilitar su comprensión. Gracias a la información extraída, es posible tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos. 

Expuestas estas consideraciones ilustrativas, ahora adentrémonos en,

Las ventajas del data mining 

La minería de datos es una técnica avanzada de tratamiento de información que, bien aplicada, ofrece una serie de ventajas: 

• Tendencias y patrones: los grandes conjuntos de datos ocultan patrones de información que los humanos no podemos procesar de forma natural. 
• Mejora en procesos: es posible analizar datos de cualquier campo o industria para descubrir puntos de mejora. 
• Comportamiento del usuario: de la misma forma, también se puede analizar datos de usuarios para ofrecer experiencias más personalizadas y optimizadas, lo que da como resultado una mejor atención al cliente.
• Segmentación de audiencias: el data mining se utiliza de forma habitual para mejorar las estrategias de marketing, ya que es muy útil a la hora de analizar audiencias. 
• Predicción de sucesos: a partir de hechos pasados, es posible predecir hechos futuros, por lo que es posible activar acciones preventivas en lugar de reactivas.
• Toma de decisiones: el data mining permite obtener información fiable que mejora la toma de decisiones objetivas y precisas.
• Ahorro y efectividad: a partir de procesos de data mining, las empresas pueden aumentar su efectividad y ahorrar costes. 

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