Las aplicaciones de minería de datos son programas o paquetes de software que permiten la extracción e identificación de patrones a partir de los datos almacenados. Este tipo de herramienta suele ser una interfaz de software que interactúa con una gran base de datos que contiene datos del cliente u otros datos importantes. La minería de datos es ampliamente utilizada por empresas y organismos públicos para usos tales como marketing, detección de actividades fraudulentas e investigación científica.
Existe una amplia variedad de aplicaciones de minería de datos disponibles, especialmente para usos comerciales, como la gestión de relaciones con los clientes (CRM). Estas aplicaciones permiten a los gerentes de marketing comprender el comportamiento de sus clientes y también predecir el comportamiento potencial de los posibles clientes. Un ejemplo del tipo de tarea en la que una técnica de minería de datos puede ayudar es la predicción de la retención futura de clientes. Por ejemplo, una empresa puede decidir aumentar los precios y podría utilizar la minería de datos para predecir cuántos clientes podrían perderse por un aumento porcentual particular en el precio del producto.
Las aplicaciones de minería de datos a menudo se estructuran en torno a las necesidades específicas de un sector industrial o incluso se diseñan y construyen para una sola organización. Esto se debe a que los patrones dentro de los datos pueden ser muy específicos. Las aplicaciones de minería de datos bancarios pueden, por ejemplo, necesitar rastrear los hábitos de gasto de los clientes para detectar transacciones inusuales que podrían ser fraudulentas. En otro ejemplo, un organismo gubernamental podría utilizar una aplicación para detectar asociaciones entre personas que pueden estar involucradas en actividades terroristas.
La minería de patrones es un término que a veces se usa para referirse a la detección de patrones específicos de la industria en tipos particulares de datos. Con esta técnica, se pueden detectar reglas de asociación de minería de datos que pueden dar una probabilidad de que una característica o comportamiento se asocie con otro. Un ejemplo de una regla de asociación de minería de datos detectada por una aplicación de minería de datos que analiza datos para un supermercado podría ser, por ejemplo, saber que la pasta y la salsa se compran juntas el 90% del tiempo.
A menudo, se estima que el valor de las aplicaciones de minería de datos en las empresas es extremadamente alto. Algunas empresas han almacenado grandes cantidades de datos durante años de funcionamiento, pero sin una aplicación adecuada se pierden la información muy valiosa que pueden contener sus datos existentes. La instalación y el uso de aplicaciones de minería de datos a veces pueden ser una inversión que devuelve dividendos rápidamente al permitir que una empresa aproveche su información existente en más clientes, más ventas o mayores ganancias.