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De la digitalización de la industria nace el concepto de la fabrica inteligente como elemento de transformación clave de cara a la “Cuarta Revolución industrial”, dicha digitalización afecta no sólo a los datos, y su respectiva información, sino también a lo físico, la logística, como pilar básico de la industria, también debe adaptarse al proceso de transformación y aprovechar las nuevas oportunidades es así como nace el concepto Logística 4.0.

¿En qué consiste la digitalización de lo físico?

Básicamente y ante todo, es la interconexión de todos y cada uno de los elementos de la cadena de valor que forma la “fabrica inteligente”. Esta interconexión viene acompañada por la búsqueda de una autonomía propia de cada proceso. El resultado será un aumento del valor añadido que se refleja de manera visible en reducción de tiempo, costes y disminución de errores.

LOGÍSTICA 4.0

La logística como elemento clave del sector industrial no puede mantenerse al margen, y es ahí cuando entra en juego la denominada “Logística 4.0”, es decir, la logística inteligente. Para ello se debe analizar cada uno de los elementos y los métodos de la cadena de valor e implementar en la medida que podamos los nuevos planteamientos, pensando en que son obligatorios para la logística a largo plazo y que sus beneficios se observan a corto plazo. Se centra en un cambio de procesos costosos y laboriosos, a la interconexión total y la autonomía.

Logística 4.0 es la optimización de la cadena de suministro, objetivo constante de cada empresa, aprovechando la revolución tecnológica. Gracias a esta optimización, se generan cambios en:

  • La eficiencia en la gestión de envíos.
  • La producción personalizada.
  • La optimización de rutas
  • La geolocalización de clientes.
  • La trazabilidad de mercancía.
  • La reducción en stock y espacio de almacenaje
  • La automatización de pagos.

ELEMENTOS TRANSFORMADORES DE LA LOGÍSTICA 4.0

  • eCommerce- Los tiempos en los que el cliente era el que se acercaba a la empresa han cambiado, ahora se debe estar presente en sus vidas y facilitarle la acción de compra de un bien o servicio. La logística interna (picking, packing, slotting) así como la externa, son las bases sobre las que se desarrollará el sector y que permitirán responder en los tiempos ofrecidos de entrega, devolución y recambio.
  • Big Data- Tendrá una enorme incidencia sobre las cadenas de suministro. Permitirá la transición de la gestión de cadenas de suministro basadas en la producción a la gestión de cadenas de demanda orientadas al servicio del consumidor.
  • IoT- Internet de las cosas permitirá una clara mejoría a nivel tanto de entrega, como en el cumplimiento de la normativa. Ejemplo de la logística inteligente, es el uso intensivo de la realidad aumentada, una de sus muchas aplicaciones, para trabajar en nuevos espacios donde la colaboración hombre-máquina y hombre-hombre desencadenan nuevos modelos productivos. Todo ello basado en las nuevas tecnologías wereable e Internet of Things, IoT.
  • Economía colaborativa- También conocida como Uberización afecta a compartir la capacidad de almacén o de transporte, permitiendo ajustar costes y fuerza de trabajo.
  • Robótica- Los robots han demostrado su potencial para optimizar procesos, reducir costos e incluso reemplazar, en mucha tareas, el factor humano, las cuales se han visto obligadas a automatizar sus procesos en la búsqueda de una mayor competitividad y la optimización en el aprovechamiento de sus materias primas.
  • Clouds- La nube permite cambiar la forma de visualizar los procesos y trabajar con una base de datos en tiempo real.

Dentro del ámbito de transporte y logística, el IoT será la tecnología más relevante del sector en los próximos años. Algunas encuestas revelan que nueve de cada diez empresas tiene planes de implementar tecnologías IoT en el transcurso de un año. La interconexión de la distribución y el transporte a tiempo real conectando desde el consumidor final a los proveedores de materias primas de la cadena.

Algunas de las innovaciones llevan aplicándose desde hace tiempo como es el caso del etiquetado inteligente, utilización de redes, apps etc. Todas ellas generadoras de datos que junto con nuevas tecnologías ayudan en la creación de nuevas aplicaciones y plataformas enfocadas a la mejora constante de la cadena de valor y generadoras de ingresos y tiempo enfocados al valor añadido.

LOGÍSTICA INVERSA

Si bien la logística se dirige hacia la digitalización genérica del sector, la sostenibilidad es otro elemento fundamental y necesario de la empresa del s.XXI. Es ahí donde entra en juego la Logística inversa.

Se entiende por logística inversa a la planificación, implantación y control de la eficiencia y el costo del conjunto del flujo de materias primas, materiales usados en el curso de la producción y la finalización de los productos. Con todo ello se consigue:

  1. – Maximizar la recuperación del valor de los materiales.
  2. – Optimización de la eliminación.

A partir de data scientist, se obtienen patrones de comportamiento que predicen cuándo un activo se convertirá en excedente u obsoleto. Esto le  dará el destino más rentable y sostenible.

La Logística 4.0 no significa  la simple implementación de políticas de digitalización de procesos clásicos, sino el establecimiento de una política de empresa que la estimule desde su instalación y durante su constante desarrollo. Es entonces cuando se habrán entendido los fundamentos de la cuarta revolución industrial.

Para ello, será fundamental contar con operarios adaptados a la nueva revolución. Y por este motivo es necesario estar presentes en las políticas de formación y lograr ser atractivos en el mercado laboral. Visualizar la logística desde cada elemento y su generación de información hasta la visión global del sector, tanto desde dentro de la industria como en el entorno globalizado en el que nos encontramos.

Tradicionalmente la producción se ha basado en la fabricación de grandes volúmenes de productos estándar. En la actualidad, se centra en la incorporación líneas de producción inteligente para producir de manera personalizada. Sólo productos necesarios ajustados a las peticiones de los clientes y a las capacidades de la empresa, se podrán alcanzar cotas de crecimiento totalmente ajustadas a esta situación de la compañía y que permitirán una evolución positiva de la misma.

Debemos hablar de la búsqueda del equilibrio producción-consumo, y hablamos de “búsqueda” por el hecho de estar en continuo cambio. En todo momento debemos analizar los comportamientos de nuestros procesos y actualizar la cadena de suministro para generar un beneficio que afecte a la buena gestión logística y que se vea reflejado en nuestros clientes a diferentes niveles.

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El pasado mes de mayo la Universidad de Navarra a través del IESE Business School, presentaba por tercer año consecutivo el Índice Cities in Motion 2016 (CIM). El Índice evalúa 181 ciudades de más de 80 países en función a 10 dimensiones claves durante el año 2015. En este post repasaremos los aspectos más atractivos del índice centrándonos especialmente en la presencia española de 7 ciudades en la clasificación: Barcelona, Madrid, Valencia, Málaga, A Coruña, Sevilla y Bilbao.

“El Índice Cities in Motion se ha diseñado con el objeto de construir un indicador (…) que permita medir sostenibilidad hacia el futuro de las principales ciudades del mundo, al igual que la calidad de vida de sus habitantes” AAVV (2016): Índice Cities in Motion. IESE Business School

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Las 10 dimensiones claves que se tienen en cuenta en el modelo de este Índice CIM son: Economía, Capital Humano, Cohesión Social, Medio Ambiente, Gestión Pública, Gobernanza, Planificación Urbana, Proyección Internacional, Tecnología, Movilidad y Transporte.

El índice establece, a través de 77 indicadores, una visión de la situación de las principales urbes en función a variables cuantitativas con datos objetivos y subjetivos. Con ello, se obtiene una radiografía de las ciudades tanto desde el análisis de datos comparables entre las ciudades como desde el enfoque de las opiniones de sus ciudadanos. La función que desea cumplir la publicación es la de ser una herramienta útil para la gestión urbana y todos sus agentes. Busca mejorar constantemente las ciudades ante el reto de ser el entorno hacia el que se dirige la población mundial. Actualmente más de la mitad de la población mundial vive ciudades y se espera que en 2050 lo haga más del 70% de la población.

CITIES IN MOTION 2016 (CIM)

La tabla basada en el año 2015 está liderada por Nueva York que recupera el puesto perdido en 2014 en favor de Londres, que completa el pódium en segundo puesto y con París en la tercera plaza. Si bien la clasificación mediante la aplicación de coeficientes a cada dimensión establece un orden lógico, el hecho de ser un índice que trabaja con tantos indicadores hace que podamos ver a las ciudades a través de sus fortalezas y sus debilidades. Como ejemplo, Nueva York, ciudad que liderando la tabla nos podría parecer que se acerca a ser una ciudad perfecta, concepto que varía en función de muchos factores, pero nada más lejos de la realidad, ya que ocupa el puesto 68º en Planificación Urbana, 93º en Medio ambiente y 161 en Cohesión social entre las 181 ciudades del ranking. La mejora de una ciudad debe enfocarse hacia la totalidad de los factores, creando sinergias entre ellos y no sólo en aquellos aspectos en los que tengamos mejores perspectivas.

Aspectos a tener en cuenta en el Índice CIM

Según el modelo del índice CIM 2016 publicado por IESE Business School, se establecen diez dimensiones claves para mejorar la sostenibilidade y calidad de vida que toda ciudad inteligente debe tener.  A continuación, realizamos un breve resumen de las ciudades que lideran en cada una de ellas:

  1. CAPITAL HUMANO. Dentro de esta dimensión se tienen en cuenta algunos índices como el número de población con Educación Superior, el número de Universidades y Escuelas de Negocio, el movimiento de estudiantes, el número de Museos y Galerías de Arte así como el gasto en Ocio y Cultura. Londres obtiene la mejor puntuación gracias a sus Escuelas de Negocio y sus universidades de talla internacional. Seis de las 10 primeras ciudades son estadounidenses.
  2. MEDIO AMBIENTE. Las emisiones de CO2, las emisiones de metano, el indice de polución, entre otros indicadores, configuran la dimensión Medio Ambiente en la que Zurich y Helsinki lideran por sus bajos niveles de polución y de emisiones de CO2. Las 10 primeras ciudades en esta dimensión son europeas.
  3. COHESIÓN SOCIAL. Los indicares para esta dimensión son los índices de Criminalidad y de Sanidas, la Tasa de Desempleo, entre otras. La capital finesa, Helsinki, vuelve a aparecer gracias a su bajo nivel de desempleo, distribución de la riqueza y el porcentaje más alto de ocupación de mujeres en puestos de gobierno 70%. Ocho de las 10 mejores clasificadas son europeas.
  4. En la dimensión de MOVILIDAD Y TRANSPORTE, los indicadores principales son los indices de tráfico general, por desplazamiento al trabajo, número de accidentes por carretera, número de estaciones de metro, numero de vuelos en el aeropuerto, etc. Seul ocupa el primer puesto liderando casi todos los indicadores, el 70% de las 10 primeras ciudades son europeas.
  5. ECONOMÍA. Esta dimensión incluye aquellos aspectos relacionados con el desarrollo económico, indicadores como el PIB, la productividad laboral, facilidades para comenzar un negocio y emprendedores, entre otros. Nueva York, capital financiera mundial obtiene las mejores puntuaciones por su nivel de PIB y gran presencia de casas matrices que cotizan en bolsa. En el TOP10 aparecen 8 urbes americanas.
  6. Copenhague manda en el aspecto de PLANIFICACIÓN URBANA, y Europa a nivel regional con 6 ciudades presentes entre las 10 primeras. Para esta dimensión, algunos de los indicadores que este estudio CIM ha tenido en cuenta son: número de personas por hogar, tiendas de bicicletas así como el uso de las mismas como transporte urbano, población con acceso a instalaciones sanitarias, entre otras.
  7. Washington gracias principalmente a sus bajos impuestos sobre las ventas y su peso diplomático lidera el apartado de GESTIÓN PÚBLICA. Ademas de estos indicares, para esta dimensión se tienen en cuenta otros como la tasa tributaria total, numero de embajadas y consulados, las reservas monetarias, entre otras. En Gestión Pública no existe presencia de ciudades europeas entre las 10 primeras, ya que consta de 5 americanas y 5 ciudades de Oriente Medio.
  8. PROYECCIÓN INTERNACIONAL. Para esta dimensión el CIM ha tenido en cuenta diversos indicadores como el número de turistas internacionales, número de congresos y eventos, sightsmaps (fotografias geolocalizadas extraidas de Internet), numero de hoteles, etc. París sigue comandando la tabla como en años anteriores gracias a sus visitantes internacionales y al número de fotográfias en Redes Sociales como PANORAMIO. Tras París, se encuentra Londres en esta dimensión.
  9. GOBERNANZA. Esta dimensión trata de medir la eficacia, la calidad y la buena orientación de la intervención del Estado. Canadá obtiene las mejores calificaciones por su defensa de los derechos y libertades de sus ciudadanos (índice de la fortaleza de los derechos legales) y sus bajos niveles de corrupción. La ciudad de Ottawa lidera esta dimensión junto a otras cuatro ciudades canadienses entre las diez primeras.
  10. TECNOLOGÍA. El primer puesto es ocupado por Tokio, gracias a su vanguardista política de gestión de datos e IoT. Entre los mejores clasificados en esta dimensión, tres son ciudades asiáticas y cuatro norteamericanas. Para esta dimensión se tienen en cuenta aspectos como el número de altas en Internet de banda ancha, numero de direcciones IP, número de usuarios  per capita en algunas Redes Sociales, índice de innovación, número de móviles y smartphones per capita, entre otros indicadores.

PRESENCIA ESPAÑOLA EN EL ÍNDICE “CITIES IN MOTION” 2016

El hecho de que la Universidad de Navarra sea la responsable del ICIM podría hacernos pensar que promueve la numerosa presencia de ciudades españolas, hasta siete. Pero nada más lejos de la realidad, su presencia no es testimonial ya que todas se encuentran entre las 70 mejor clasificadas, desde el 33º de Barcelona al 69º de Bilbao.

A continuación, desglosaremos la situación de las mismas a través de sus fortalezas y sus debilidades, de todo ello obtendremos desde aspectos en los que se debe mejorar, a gratas sorpresas que sitúan a algunas de ellas inclusive en el TOP 10 de algunos indicadores.

Ranking_Cities in Motion_2016

  1. Barcelona obtiene la mejor puntuación en Gobernanza y Proyección Internacional en la que ocupa el puesto 24 y 6 respectivamente a nivel internacional. También destaca en el puesto 10 en Movilidad y Transporte, dimensión en la que queda por detrás de Madrid a nivel mundial.
  2. Madrid lidera tres de las diez dimensiones de este estudio: Economía, Gestión Pública y Movilidad y Transporte. En este último, Transporte, ocupa el puesto 5 a nivel mundial.
  3. Valencia es la tercera ciudad española en aparecer en el ranking mundial gracias a sus buenos resultados en Cohesión Social  y Medio Ambiente (puestos 52 y 21 a nivel mundial). En cuanto a la Planificación Urbana es la segunda ciudad española en aparecer en el ranking.
  4. Málaga encabeza el listado nacional en Tecnología seguida de Sevilla.  Ambas ciudades andaluzas están a la vanguardia en tecnología, lo que refrenda el trabajo de sus exitosos parques tecnológicos. Se debe destacar la proyección internacional de la capital de la costa del sol: sus conexiones internacionales, afluencia de visitantes y presencia en las redes, hacen que ocupe el octavo lugar entre todas las ciudades del mundo.
  5. A Coruña ocupa el 60º mundial y es la cuarta ciudad española en aparecer en el ranking. Lidera en Capital Humano entre las españolas (16º del mundo) y está entre las 6 mejores ciudades del mundo respecto a la Planificación Urbana.
  6. Sevilla y Bilbao. Por parte de la capital andaluza destacan sus capacidades en tecnología entre las 50 ciudades a nivel general y en medio ambiente donde se coloca en el 26º lugar. Por parte de la capital Vizcaína, destaca en niveles de Economía -superiores a Barcelona- y datos positivos tanto en Gobernanza (30º) como en Planificación Urbana (34º), lo que acredita el buen trabajo de Bilbao durante las últimas décadas.

 

Aspectos a mejorar:

Barcelona y Madrid ofrecen unas puntuaciones medias que le hacen ocupar la zona del TOP 50 y sus peores resultados se dan en economía en el puesto 79 y 70, respectivamente. También, uno de los bajos resultados es en Cohesión Social donde se sitúan entre las últimas ciudades del TOP 100. Para mejorar posiciones en esta dimensión hasta alcanzar puestos entre las veinte primeras ciudades con mejor Cohesión Social a nivel mundial, ambas ciudades deberían cambiar la distribución de la renta –uno de los indicadores más relevante en esta categoría-.

Los niveles de confianza en los gestores públicos así como la percepción que tienen sus ciudadanos sobre la corrupción, influye que Valencia opte por posiciones más bajas en Gestión Pública.

Málaga se ve lastrada por sus resultados en Economía 123º, Cohesión Social 117º y Gestión Publica 117º. Mejorar en estos aspectos, permitiría a Málaga escalar posiciones en el ranking mundial, tal como ha ocurrido en los últimos tres años en la clasificación ICIM.

A Coruña pese a ser una de las ciudades con menor número de habitantes ocupa el 5º lugar entre las ciudades españolas. Sus principales carencias se encuentran en las dimensiones de  Cohesión Social 128º, Movilidad 118º y la Gestión pública 167º. Esta última categoría es un aspecto a mejorar en casi todas las ciudades españolas del ranking, pero en el caso de A Coruña, posee el puesto más bajo que el resto de ciudades española hasta llegar al puesto 167 sobre 181 –el puesto más bajo ocupado por una ciudad española en cualquiera de las dimensiones-.

Sevilla alcanza también un puesto muy bajo en Gestión Pública, una “asignatura pendiente” patria. Curiosa también es su 89º en movilidad y transporte a pesar de poseer una gran variedad de transportes públicos y una de las mejores red de carril bici del mundo.

Por último, según este Índice In City Motion, Bilbao debe mejorar tanto en aspectos de Gestión Publica como en Influencia Tecnológica.

Puede consultar el estudio completo en citiesinmotion.iese.edu/indicecim/

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La minería web tiene como objeto descubrir información útil o el conocimiento (KNOWLEDGE) procedente de la estructura de hipervínculo web, contenido de la página y datos de usuario. Aunque la minería web utiliza muchas técnicas de minería de datos, no es meramente una aplicación de técnicas de minería de datos tradicionales, debido a la heterogeneidad y la naturaleza semi-estructurada o no estructurada de los datos de la web.

Muchas de las nuevas tareas de minería y algoritmos actuales  fueron  inventados en la pasada década.  Basados en los principales tipos de información utilizados en el proceso de minería. Las tareas de minería web se pueden clasificar en tres tipos: estructura web de minería o web structure mining, extracción de contenido web o web content mining y la minería de uso web o web usage mining.

Web Usage Mining o Minería de Uso Web

En este post, nos centramos en la minería de uso web o web usage mining, para dar respuesta a qué es y en qué consiste este proceso. En primer lugar, debemos tener en cuenta que la Web Usage Mining tiene como objeto de estudio al usuario que navega en una página, a diferencia de web content mining y web strutcture mining que están enfocadas al estudio de la estructura y contenido de la website en sí misma. Este tipo de minería -web usage mining- tiene como objetivo: captar, modelar y analizar  los patrones de comportamiento y los perfiles de los usuarios que interactúan con una web site.  Estos patrones aportan datos de gran interés ya que se pueden utilizar para tener una mejor comprensión del comportamiento de grupos de usuarios con necesidades o intereses comunes dentro de una Web.

De esta forma, gracias a esta información dada con este tipo de minería web, se pueden tomar decisiones en el entorno de la Web, tales como:

  • Mejorar la organización y estructura del sitio web
  • Crear experiencias personalizadas para los usuarios
  • Facilitar la navegación al usuario
  • Generar sugerencias dinámicas de productos o servicios (a través de un sistemas de recomendaciones)

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Web Usage Mining  se refiere a la detección y análisis automático de patrones en clickstreams, transacciones de usuario y otros datos asociados, recopilados o generados como resultado de las interacciones del usuario con los recursos web sobre uno o más sitios web.

Por tanto, el análisis de estos datos -información recopilada en torno a las conductas en la web de los usuarios-, puede ayudar al sector e-commerce (comercio electrónico) e inteligencia empresarial para:

  • Determinar el valor de la lifetime del cliente
  • Diseñar estrategias de cross-marketing para productos y servicios
  • Valorar la eficacia de las campañas promocionales
  • Optimizar la funcionalidad de las aplicaciones web-based
  • Ofrecer contenido más personalizado a los visitantes web
  • Y por último, encontrar la estructura lógica más eficaz para su espacio web

Fuentes y tipos de datos en web usage mining

Ya tenemos una breve idea de qué consiste la minería web usage pero,  si nos adentramos en términos técnicos, ¿qué fuentes y  tipos de datos podemos obtener de esta minería web?

La principal fuente de datos usados en la web usage mining son los ficheros de logs de los servidores, access log, application logs, etc. Otras fuentes de datos adicionales, también esenciales para la preparación de datos y descubrir patrones, son: los archivos del sitio y meta-datos, bases de datos  plantilla de aplicaciones y dominios inteligentes.

Los datos obtenidos a través de diversas fuentes se pueden clasificar en cuatro grupos principales.

  • USAGE DATA Es la principal fuente de datos de minería de uso web. Los datos recopilados de forma automática por la web y servidores representa el comportamiento de navegación de los visitantes. El  nivel más básico de la extracción de los datos la visita de una página (pageview) ya que se obtiene la información básica del visitante (user client) como puede ser la lectura de un artículo, la vista de un página de un producto o agregar un producto al carrito de la compra. A nivel de usuario, el nivel más básico de extracción de comportamiento es la sesión (session). Una sesión es una secuencia de páginas vistas por un único usuario durante una única visita.
  • CONTENT DATA Los datos de contenido en un sitio son la colección de objetos y las relaciones que se transmite al usuario. En su mayor parte, estos datos se componen de combinaciones de materiales de texto e imágenes.
  • STRUCTURE DATA La estructura de los datos representa el diseño de cómo se aprecia (view) la organización del contenido dentro de la web. En esta estructura de los datos también incluye la estructura del contenido dentro de una página.
  • USER DATA Las bases de datos para el sitio pueden incluir información adicional sobre el perfil de usuario. Estos datos pueden incluir información demográfica sobre los usuarios registrados , valoraciones de los usuarios sobre diversos objetos tales como productos o películas, compras anteriores o historias de estancia de los usuarios , así como otras representaciones explícitas o implícitas sobre los intereses del usuario.

Otras publicaciones en nuestro blog que pueden interesarte sobre Minería Web:

  • Minería web: de contenidos, de estructuras y de usos: donde se define qué es la minería web y se describen sus tres variantes: web content mining o minería del contenido de la web, web structure mining o mineria de la estructura de la web, y web usage mining o minería de uso web (registro de navegación de la web)
  • Aplicaciones prácticas de Minería Web: donde se incluyen algunos proyectos relacionados con la Minería Web en los que ITELLIGENT ha participado. Se tratan de ejemplo práctico en el sector automovilístico, Fotovolcaico y Termosolar, y Ayudas y Subvenciones.

Bibligrafía recomendada:

LIU, BING (2007): WEB DATA MINING Exploring Hyperlinks, contents and usage data. Berlín: Ed. Springer Science & Business Media.

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Knowledge Discovery in Database

Data Mining (minería de datos) es también conocida como Knowledge Discovery in database (KDD). Es comúnmente definida como el proceso para descubrir patrones útiles o conocimientos a partir de fuentes de datos tales como Bases de Datos, textos, imágenes, la web, etc.  Los patrones deben ser válidos, potencialmente útiles y entendibles. La minería de datos es un campo multidisciplinar que incluye: aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de base de datos, inteligencia artificial, Information Retrieval, visualización de la información, … El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Existen muchas técnica dentro de data mining. Existen muchas tareas de data mining. Algunos de los más comunes consisten en el aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, minería de asociación de reglas y minería de secuencia (1).

En resumen, la minería de datos es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

10 VENTAJAS  DEL USO DE MINERÍA DE DATOS

  1. La minería de datos descubre información que no se esperaba obtener. Como muchos modelos diferentes son usados, algunos resultados inesperados tienden a aparecer. Las combinaciones de distintas técnicas otorgan efectos inesperados que se transforma en un valor añadido a la empresa.
  2. Enormes bases de datos pueden ser analizadas mediante la tecnología de data mining.
  3. Los resultados son fáciles de entender: personas sin un conocimiento previo en ingeniería informática pueden interpretar los resultados con sus propias ideas
  4. Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas para detectar la información clave
  5. Te permite encontrar, atraer y retener a los clientes. Reduce el riesgo de perder clientes: ofrecer promociones especificas o productos especiales para retenerlos.
  6. Mejora la relación con el cliente: la empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
  7. Permite ofrecer a tus clientes los productos o servicios que necesitan.
  8. Los modelos son confiables. Los modelos son probados y comprobados usando técnicas estadísticas antes de ser usado, para que las predicciones que se obtienen sean confiables y válidas.
  9. En su mayoría, los modelos se generan y construyen de manera rápida. El modelado a veces se torna más fácil puesto que muchos algoritmos han sido probados previamente.
  10. Abre nuevas oportunidades de negocios y ahorra costes a la empresa.

Sin embargo, también existen pequeños inconvenientes en el uso de técnicas de minería de datos, tales como:

  • La dificultad de recopilación de los datos. Dependiendo del tipo de datos que se quieran recopilar puede conllevar mucho trabajo.
  • Aunque cada vez menos, el requerimiento de una gran inversión también puede considerarse un inconveniente. En ocasiones, las tecnologías necesarias para llevar a cabo la recopilación de datos, no es tarea sencilla y consume muchos recursos que podrían suponer un coste elevado.

¿Quieres saber más sobre Data Mining o Minería Web?

Te recomendamos que eches un vistazo a estas dos publicaciones en nuestro blog:

O también, puedes leer este libro, como parte de la bibliografía consultada para este post: (1) LIU, BING (2007): WEB DATA MINING Exploring Hyperlinks, contents and usage data. Berlín: Ed. Springer Science & Business Media.