¿En qué grupo de clientes tengo mayor probabilidad de tener éxito al ofrecer mi producto? ¿Será que mi producto sí tendrá demanda o será un fracaso en el mercado? ¿En qué debería invertir para tener mayor rentabilidad? Y ¿Cómo saber que no voy a perder mi inversión? Son unas de las preguntas más frecuentes al pensar en colocar un negocio, emprender o al buscar las mejores opciones para invertir ese dinero que hemos estado ahorrando. 

Sin embargo, el miedo común es perder la inversión, y con ello nuestros ahorros, capital y terminar, como el popular dicho, ‘sin el pan y sin el queso’. Pero ¿qué pasaría si te dijera que con analítica y minería de datos puedes obtener estas respuestas para no arriesgarte a perder tu dinero? 

Lihki Rubio, docente de la Maestría en Estadística Aplicada de Uninorte, y Jorge Vélez, docente del Doctorado y Maestría en Ingeniería Industrial de Uninorte, nos cuentan todo lo que trae a nuestro favor empezar a trabajar con minería de datos, que ahorra tiempo, malas decisiones, inversiones y te salvará un buen dinero en el bolsillo. 

¿Qué es la Minería de Datos? 

Jorge Vélez explica que se puede resumir como “el conjunto de herramientas que utilizamos para tratar de extraer patrones, correlaciones e información de grandes volúmenes de datos. Tal como una especie de mina, en la que la persona utiliza herramientas para extraer un tesoro. En el caso de la minería de datos, el tesoro es la información que está contenida en esos datos. Porque, por ejemplo, en nuestras empresas podemos tener datos, pero no necesariamente información, entonces la minería de datos busca convertir datos en información que apoye la toma de decisiones, el desarrollo de nuevas estrategias y al crecimiento de estas”. 

La ventaja de obtener la información contenida en los cientos de datos es que nos puede dar un panorama más claro de cómo se encuentra una compañía o inversión en el presente y futuro, como el ejemplo que nos da el profesor Lihki. 

“Puedes utilizar, por ejemplo, inteligencia artificial y después utilizar modelos de serie de tiempo para predecir a futuro lo que va a suceder con el valor de un activo, una acción. Te pongo el ejemplo de tres estudiantes nuestros de la Maestría en Estadística Aplicada, los cuales desarrollaron su tesis en predecir el valor de las acciones de tres empresas importantes en Colombia como Tecnoglass, Ecopetrol y Bancolombia. Entonces, utilizando distintos modelos, cada uno de ellos pudo encontrar una forma que, en términos de error, entregue la mejor aproximación de lo que va a suceder a futuro con cierto intervalo de confianza”.  

Además, en términos de tomar decisiones cruciales para una compañía, Jorge Vélez explica que “hay muchas decisiones que pueden derivarse de un análisis bien hecho, de una minería responsable. Por ejemplo, en qué tipo de clientes debo enfocarme, en qué grupo de clientes tengo mayor probabilidad de tener éxito en ofrecer mi producto, cuál va a ser la demanda pronosticada de un producto particular y cómo esa información me puede ayudar a gestionar esos inventarios que van a permitir al final poder dar una mayor velocidad de respuesta y no incurrir en costos exagerados por almacenamiento”. 

Y añade que “en el área, por ejemplo, en la que yo trabajo, que es genómica predictiva, la minería de datos es fundamental porque nos permite encontrar cuáles son esas variables genéticas que están confiriendo riesgos o posibilidad de una enfermedad. Entonces la minería de datos ofrece un gran campo de posibilidades no solo para las empresas sino también desde el punto de vista académico en el que nosotros podemos consultar esas bases de datos, hacer el análisis correspondiente y encontrar patrones”. 

Sin embargo, aclara que “para nadie es un secreto que tener datos de mala calidad va a ser siempre un problema”, por lo que explica que existen herramientas para detectarlos, como el concepto ‘Garbage in – garbage out’, que explica que, si le pones basura, vas a obtener basura. Entonces, un factor clave en todo procedimiento de minería de datos es verificar la calidad de los datos con los que vamos a trabajar, ya que no todas las fuentes son confiables. Pero las compañías deben garantizar que sus procesos sean transparentes y de alta calidad para obtener información veraz. 

Por su parte, Lihki Rubio agrega que a través de una técnica llamada ‘el diagrama de caja y bigote’ y el análisis exploratorio de datos también se pueden identificar y evitar esos datos atípicos. 

Sin embargo, uno de los principales retos en analítica de datos para las empresas es que puedan mantener la inmensa capacidad de almacenamiento, ya que se manejan cantidades de datos del orden de petabytes, así como ser ágil en la velocidad de procesamiento para entregar respuesta a los clientes en el menor tiempo posible. Y segundo, que los profesionales en esta área dominen distintos lenguajes de programación para abordar problemas de velocidad de cómputo, tal como explican los docentes. 

Interesante este tema, ¿cierto?  

Si quieres conocer cómo los datos pueden ayudarte a hacer proyecciones y analizar variables de diversas situaciones, incluido qué podría pasar con una inversión en cierta área, la Maestría en Analítica de Datos de la Universidad del Norte es para ti.  

Este posgrado está dirigido no solo a profesionales en Ingeniería, Matemáticas o Estadística, sino también en Economía, Medicina, Negocios, Administración y áreas afines, Psicología, profesionales de la salud, y para absolutamente todos los interesados en la minería de datos.  

Te esperamos en el siguiente enlace para que conozcas más sobre esta maestría y accedas a una asesoría gratuita y personalizada: https://www.uninorte.edu.co/web/maestria-en-ciencia-de-datos