Minería de
datos
Consultoría minería de datos
Vivimos en la sociedad de los datos. Convertirlos en conocimientos es un procedimiento clave para que las empresas optimicen su toma de decisiones y consigan volverse más y más competitivas. Y datos hay. Pero el problema es que la cantidad masiva de datos que existe se encuentra desestructurada. Para combatirlo nació el proceso de minería de datos. Un proceso clave para encontrar patrones y reglas en el conjunto masivo de datos que llegan a una organización. Un proceso clave para explicar el comportamiento de estos.
¿Pero cómo lo hace? De una manera automática. En el Business Intelligence existen herramientas dedicadas a la estructuración de datos desorganizados, pero que requieren la introducción de patrones y reglas que le permitan las herramientas BI identificar los datos y clasificarlos. Con la minería de datos y Big Data no hay necesidad de hacer eso. La propia herramienta de minería de datos se encarga de encontrar patrones en los datos sin mediación humana. Incluso patrones y relaciones sumamente complejas.
Técnicas de minería de datos
Consultoría minería de datos
Los datos almacenados en una empresa proporcionan informaciones que van más allá de lo que parece. Las relaciones entre los mismos están ocultas en muchas ocasiones. En ese sentido el minado de datos permite extraer dichas relaciones, encontrar pautas y trazar probabilidades futuras en base a ellos. De esa forma, el minado de datos permite a las organizaciones anticiparse al futuro y, al mismo tiempo, descubrir patrones a los que no tenía acceso de manera ordinaria. El ojo humano no todo lo ve. Ya no.
Por eso es importante contar con herramientas informáticas de minado de datos. Y en MELIT Technologies podemos proporcionártelas. Después de todo, somos especialistas en tecnologías y estrategias del Business Intelligence. Podemos ayudarte a crecer como empresa. Y es que el minado de datos puede ser diferencial a la hora de tomar decisiones. Mediante técnicas como el análisis de segmentación, el análisis de asociación, los árboles de decisión, las redes neuronales o los algoritmos, nos aporta muchísimo valor.
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Proceso de minería de datos
Consultoría de minería de datos
El proceso de minería de datos se encuentra compuesto a su vez por cuatro procesos individuales. Y todos son esenciales para que tenga éxito. Comenzando con la definición de los objetivos. Después de todo, es la única manera de evaluar el rendimiento. Lo demás implica trabajar completamente a ciegas.
El segundo proceso de la minería de datos y Big Data es el preprocesamiento de los datos, seguido de todo el proceso de determinación del modelo de minería de datos. Por último, todo termina con el análisis de los resultados obtenidos por las herramientas de minado de datos. Esto permite además optimizarlo todo.
Minado de datos
¿Quieres llevar tu organización al siguiente nivel a través de las técnicas de minería de datos? Desde MELIT Technologies contamos con los medios técnicos humanos y profesionales necesarios para ayudarte. Todo lo que tienes que hacer es contactar con nosotros y permitir que nos encarguemos de todo.
Lo primero que haremos será analizar en profundidad tu organización. Somos una empresa profesional con muchos una amplia trayectoria y, como tal, nunca ofrecemos soluciones estándar. Estudiamos tu empresa y determinados qué herramientas y qué técnicas de minería de datos necesita exactamente.
Empresa de minería de datos
Consultoría de minería de datos
Pero no es el único servicio que te ofrecemos en relación a la minería de datos en Excel. También creamos las herramientas de minería de datos idóneas en caso de que no existan en el mercado. Y las instalamos. Es muy importante implantarlas de una manera óptima para que resulten verdaderamente eficientes.
Además, también ofrecemos formación en introducción a la minería de datos para tus empleados. Estamos siempre a tu lado para que alcances todos tus objetivos de negocio. Somos los mejores aliados informáticos posibles para tu proyecto. Contáctanos ahora mismo. Estamos deseando ayudarte.
