El software de minería de datos es una herramienta que se utiliza para identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Esta área de software de computadora se ha expandido dramáticamente en los últimos años a medida que las empresas buscan formas de traducir grandes volúmenes de información en información útil para la toma de decisiones. La capacidad de identificar claramente la causa y el efecto, los patrones de comportamiento humano, las tendencias y otras métricas es fundamental para la gestión adecuada de cualquier negocio. Los beneficios del software de minería de datos son claros para la mayoría de los usuarios, pero la comunidad empresarial en general no comprende bien cómo obtener la información deseada y cómo funciona exactamente el proceso.
Hay tres aspectos del software de minería de datos que describen el proceso: conversión de datos sin procesar, scripts de programación de minería e interpretación. Este proceso también se conoce como descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) y se utiliza para describir todos los aspectos de la minería de datos, incluida la estructura de los datos, los métodos de acceso a los datos y la arquitectura del sistema. Existe una variedad de empresas que ofrecen software de minería de datos, y una sólida comprensión de los conceptos que impulsan este producto es esencial para el uso adecuado y exitoso de la tecnología.
El primer requisito para utilizar cualquier software de minería de datos es convertir los datos sin procesar en un conjunto de datos de destino. Por ejemplo, los datos brutos son la base de datos de todas las ventas procesadas dentro de un amplio período de tiempo. Un conjunto de datos de destino solo tiene datos que cumplen un criterio específico. Esto puede incluir transacciones procesadas dentro de un período de tiempo específico. En las especificaciones del conjunto de datos se incluyen los campos individuales que se incluyen. Esto puede incluir la fecha de la transacción, el método de pago, la ubicación de la tienda, la descripción del producto y la cantidad de artículos comprados.
Una vez que se determinan las especificaciones del conjunto de datos, los datos se limpian para eliminar el exceso de información, el ruido o los archivos de datos incompletos. Este proceso generalmente requiere el uso de habilidades de programación, técnicas de administración de datos y una comprensión general de los conceptos de datos primarios establecidos. Un data mart o data warehouse es la herramienta más común que se utiliza para almacenar las tablas de datos de manera que el programa de software de minería de datos pueda acceder fácilmente a ellas.
Los scripts de programación de minería de datos reales se pueden personalizar, o los programadores pueden utilizar scripts estándar incluidos en el paquete de software de minería de datos. La gran mayoría de los programas de software de minería de datos utilizan análisis de regresión, lógica difusa y algoritmos para identificar patrones específicos que cumplen con las especificaciones del usuario. La interpretación de los resultados requiere intervención humana, tiempo y habilidades en estadística, reconocimiento de patrones y habilidades matemáticas relacionadas. Es importante recordar que el programa solo puede devolver opciones basadas en las especificaciones proporcionadas por el usuario. Las especificaciones mal definidas y la baja calidad de los datos tendrán un impacto negativo en la validez de los resultados.