¿Por qué usar data mining?

Si bien la data mining se presenta como una tecnología emergente, posee ciertas ventajas, como estas:

1-resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.

Este punto hace referencia a que aparece nueva tecnología la cual muchas veces es adquirida por empresas grandes las cuales financian estos proyectos.

2- ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios.

Prácticamente esto apoya al punto anterior ya que cuando un proyecto es bueno este es financiado por una empresa la cual adquiere más dinero del que invirtió y gracias a esta tecnología una empresa puede abrir otras oportunidades en el mercado.

3- trabajar con esta tecnología implica cuidar un sin número de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".

 Tienes la tecnología y esta te abrió paso en el mercado, también esta crea un producto el cual tu estas ofreciendo, pero hay que ver que tan efectiva fue la implementación la empresa ¿va creciendo o decreciendo? , ha eso hace referencia el punto 3.

4- contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas proporcionando un sentido automatizado para identificar información clave desde volúmenes de datos generados por procesos tradicionales y de e-Business.

5- permite a los usuarios dar prioridad a decisiones y acciones, mostrando factores que tienen un mayor en un objetivo, también muestra qué segmentos de clientes son desechables y qué unidades de negocio son sobrepasados y el ¿por qué?

 Hace referencia a que gracias a Data Mining solo hay que preocuparse de las tomas de decisiones ya que gracias a esta tecnología va mostrando las diversas ventajas y desventajas como son algunas señaladas en este punto. (Punto 5)

6- proporciona poderes de decisión a los usuarios del negocio que mejor entienden el problema y el entorno y es capaz de medir las acciones y los resultados de la mejor forma.

Gracias a Data Mining se pueden dividir los problemas en distintos sectores y esto provocara que en diversos sectores deba haber distintos grupos de trabajo especializados en el ámbito de ese problema para así optimizar el tiempo y recursos.

7- genera Modelos descriptivos: en un contexto de objetivos definidos en los negocios permite a empresas, sin tener en cuenta la industria o el tamaño, explorar automáticamente, visualizar y comprender los datos e identificar patrones, relaciones y dependencias que impactan en los resultados finales de la cuenta de resultados (tales como el aumento de los ingresos, incremento de los beneficios, contención de costes y gestión de riesgos).

8 genera Modelos predictivos: permite que relaciones no descubiertas e identificadas a través del proceso del Data Mining sean expresadas como reglas de negocio o modelos predictivos. Estos outputs pueden comunicarse en formatos tradicionales (presentaciones, informes, información electrónica compartida, embebidos en aplicaciones, etc.) para guiar la estrategia y planificación de la empresa. 

Glosario:

Outputs: Producto que resulta de la combinación de los diversos factores o inputs de producción.

Inputs: sistema de entrada de información..-Elemento que participa en un determinado proceso productivo. 'INPUT' también aparece en estas entradas..

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  logramos observar la imagen de la izquierda una empresa sin tecnología Data Mining y a la derecha una empresa con tecnología Data Mining es decisión de ustedes cual funciona mejor

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