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title: "Datamining: las claves de los procesos de minería de datos"
description: El datamining (o minería de datos), un proceso que facilita la comprensión de los datos brutos almacenados en las data warehouse corporativas, con el objetivo de detectar su relevancia y significación en el aporte de información útil para la organización.
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[Blog de Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics)

# [Datamining: las claves de los procesos de minería de datos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/datamining-las-claves-de-los-procesos-de-mineria-de-datos)

 Escrito por [Logicalis](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/author/logicalis) | 23/03/15 7:00

En un entorno como el actual, caracterizado por **una generación de datos con un volumen, una variedad y una velocidad crecientes a ritmo exponencial**, es necesario dotarse de tecnologías, herramientas y procesos capaces de afrontar con éxito los retos que estas condiciones plantean para los negocios y las actividades empresariales.

Es en este contexto en el que surge el ***datamining*** (o [minería de datos](http://www.lantares.com/blog/el-data-mining-y-la-importancia-de-la-visualizacion-de-datos)), un proceso que facilita la **comprensión de los datos brutos** almacenados en las *data warehouse* corporativas, con el objetivo de detectar su relevancia y significación en el aporte de información útil para la organización, la cual posteriormente será transformada en conocimiento y apoyo a la toma de decisiones.

 

## Las claves del *datamining*

Cuando hablamos de *datamining*, normalmente nos referimos a él como proceso; sin embargo, es importante notar hasta qué punto esta consideración es extremadamente simplista y limitante. En realidad, con esta denominación designamos un **conjunto complejo de procesos que integra distintas áreas y que se llevan a cabo en varias etapas**, cada una de las cuales requiere unas herramientas específicas.

Pese a cumplir con el objetivo principal que hemos mencionado al iniciar este breve repaso (esto es, comprender datos en bruto con el objeto último de proporcionar conocimiento y apoyo a la toma de decisiones), **cualquier [proyecto de minería de datos](http://www.lantares.com/blog/mineria-de-datos-aplicaciones-que-ya-son-una-realidad) debe emprenderse desde el estamento superior de la pirámide que representa la relación entre datos y conocimiento**, siendo los primeros su base —con una amplitud, una variedad y un volumen en constante crecimiento—, ocupando la información un estamento intermedio y la obtención de conocimiento su zenit, su punto álgido.

Desde esa cumbre, desde la perspectiva amplia e integral que abre las puertas al conocimiento es el punto desde el que se debe emprender un proyecto de minería de datos; solo así, con su cometido concretado en unas necesidades de conocimiento específico, se puede **discernir entre los datos relevantes para la detección de patrones y tendencias** que generan modelos de comportamiento, de los datos sin ninguna relevancia o descartables por su escasa calidad.

**Clarificar un propósito** al que someter los procesos implicados en la minería de datos es, pues, **la clave principal** que determinará el éxito o el fracaso de todo proyecto analítico. Al igual que buscar algo sin saber qué «algo» se espera, se desea o se necesita encontrar, emprender un proyecto de *datamining* sin tener suficientemente clarificados y concretados los propósitos a los que servirá carece completamente de sentido.

Esto, evidentemente, obliga a adoptar una **estrategia** **corporativa de análisis de datos** que permita dilucidar con la suficiente claridad los objetivos a perseguir con un proyecto de minería de datos, un asunto crucial que herramientas como la guía *[10 claves para definir tu estrategia corporativa de gestión de la información](http://www.lantares.com/descargate-la-guia-sobre-gestion-de-la-informacion),* completamente gratuita, expone con la necesaria amplitud y exhaustividad. Un instrumento formativo al que añadir, como complemento indispensable, otros recursos afines —como el *ebook* (también gratuito) *El proceso y los retos para obtener datos fiables para tu analytics*, con información imprescindible para **identificar la fiabilidad de los datos** y tomar las medidas necesarias para **asegurar una calidad óptima** de los mismos, entre otras cuestiones de importancia. 

**Post relacionados:**

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