La Minería de Datos es una de las aplicaciones englobadas en las herramientas de Business Intelligence que resulta más desconocida en los entornos empresariales. Cada vez hay más empresas que cuentan con cuadros de mando y herramientas de inteligencia de negocios, pero las soluciones de “Data Mining” son más difíciles de encontrar.

Sin embargo, una de sus principales virtudes es la de identificar patrones de conducta en determinados procesos, lo que permite su optimización, aumentando la eficacia y reduciendo los costes.

En nuestra vida diaria se usa la Minería de Datos más a menudo de lo que podríamos pensar, principalmente en los procesos de compra. Sin ir más lejos, en los grandes supermercados se emplean los patrones de compra conjunta para identificar asociaciones de productos y definir el modo en como se sitúan en los diferentes pasillos y estanterías de los lineales.

Minería de Datos

Los ejemplos que traigo hoy son casos prácticos llevados a cabo por el equipo del Kodos-Lab y fueron presentados por Alejandro Rabasa en el 1er Encuentro de Informática Industrial de Alicante, organizado por Clave-i y el COIICV el pasado mes de diciembre. Se pueden ver o descargar más fotos y el video en Youtube de la jornada completa.

Hospital Universitario de San Juan de Alicante
Objetivo: Reducción de costes al permitir un óptimo consumo de recursos.

Problema planteado: Las pruebas preparatorias que se llevan a cabo antes de cualquier intervención suelen ser excesivas, invasivas, caras y generan listas de espera para la intervención.

Solución: Analizando los datos del histórico de operaciones y aplicando técnicas de Minería de Datos se descubren aquellos casos en que dichas pruebas son prescindibles. El sistema de calidad proporciona información detallada del resultado de la operación, de forma que aquellos casos en los que no se han realizado las pruebas y sí hubiesen sido necesarias permiten al sistema seguir aprendiendo y mejorar la identificación de los patrones adecuados.

Portal B2B Neumáticos Soledad
Objetivo: Aumentar las ventas a través del portal.

Problema planteado: Cómo modificar el portal de compra online que usan los talleres asociados para aumentar las ventas por este canal.

Solución: Extraer patrones de comportamiento de los usuarios sobre el motor de búsquedas del portal, analizando aquellas búsquedas que terminan en pedido y las que no.

Goldcar
Objetivo: Reducción de gastos anticipándose a problemas derivados de la demanda.

Problema planteado: Las reservas a través de su portal online que no terminan en alquiler generan grandes gastos. Como no se requiere pago previo para realizar una reserva, muchos usuarios no se presentar a recoger el coche reservado. Esto genera grandes gastos por los coches que quedan esperando a esos usuarios que nunca llegan.

Solución: Por medio del análisis de los datos de las reservan se identifican perfiles concretos que terminan en casos de reservas canceladas o clientes no presentados, en función de la la procedencia, la temporada, antelación y otros factores clave.

 

Todos los casos tienen en común la dificultad de la toma de decisiones por el exceso de información disponible. Sin embargo, a través de las herramientas de “Big data” y la Minería de Datos se pueden identificar aquellos patrones que permiten mejorar la rentabilidad y la aumentar la competitividad.

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