¿Qué es la minería de flujos de datos?

El almacenamiento y el análisis de datos han demostrado ser cada vez más importantes para el crecimiento y el éxito de las empresas. Cuando se utilizan correctamente, los datos se convierten en información valiosa que permite realizar previsiones y, en consecuencia, definir acciones y estrategias para negocios de diferentes áreas. 

Mientras tanto, la generación de datos es cada vez más rápida e intensa y la información llega en flujos cada vez mayores. Para poder analizarlos en tiempo real, o en el menor tiempo posible, se necesitan técnicas específicas. 

Por ello, se ha desarrollado un conjunto de técnicas específicas para el análisis de estos flujos, denominadas Data Stream Mining, o, en español, Minería de Flujos de Datos. Estas técnicas consisten en la extracción de conocimiento a partir de registros de datos rápidos y continuos que llegan al sistema en forma de flujo. 

Un flujo de datos, por su parte, es una secuencia ordenada de instancias en el tiempo, codificadas digitalmente y utilizadas para representar la información recopilada. Los flujos de datos pueden ser conversaciones telefónicas, transacciones bancarias, búsquedas en motores de búsqueda de Internet o incluso los datos registrados por un sensor. 

Principales retos de los algoritmos de aprendizaje automático

Según Fabrício Enembreck, profesor de la PUCPR y fundador de 4KST, los flujos de datos plantean varios retos para los algoritmos, entre ellos: cambios de conceptos, dependencias temporales, grandes cantidades de datos, tiempo de respuesta, generación de modelos restrictivos y limitación de memoria.

«Los problemas del mundo real, en general, tienden a ser muy dinámicos. Por ejemplo, el comportamiento de un consumidor puede cambiar a medida que envejece, un grupo de personas puede cambiar su opinión sobre un producto o un partido político, los ataques que recibe una red pueden cambiar a medida que se crean nuevas barreras, y así sucesivamente», explica.

Aprender con datos cuya distribución puede cambiar con el tiempo es una tarea difícil, ya que los algoritmos convencionales asumen que la distribución de los datos es estática.

Uso de Data Stream Mining en las empresas

El Data Stream Mining se está utilizando en una amplia variedad de sectores comerciales e industriales para identificar problemas y predecir resultados. Mediante este proceso, es posible aumentar los ingresos de su empresa, reducir costes, mejorar la relación con los clientes, disminuir los riesgos financieros, etc. 

En educación, por ejemplo, es posible predecir el rendimiento de los alumnos y desarrollar estrategias para que mantengan buenos resultados e identificar quiénes necesitan mayor orientación. O incluso predecir las tasas de abandono y morosidad con gran precisión.

En el sector minorista, mediante la minería de datos, es posible conocer los gustos de sus clientes, perfeccionar las estrategias de relación y marketing, reducir los riesgos de impago e incluso recomendar productos y prever ventas. 

Nuestra experiencia

4KST se especializa en tecnologías para la minería de flujos de datos, contando con un algoritmo propio. Procedente del área de Investigación de la PUCPR, y probado en entornos corporativos.

Nuestro algoritmo puede utilizarse para generar modelos predictivos en tiempo real (en cualquier momento y sobre la marcha) a partir de flujos continuos e infinitos de datos, superando los enfoques convencionales en términos de escalabilidad, adaptabilidad y precisión. 

Las características de la tecnología desarrollada por 4KST presentan numerosas ventajas con respecto a los modelos convencionales de estadística y aprendizaje automático.

Ventajas de la tecnología Data Stream Mining 4KST

Coste: mientras que los modelos estadísticos y de aprendizaje automático tradicionales tienen un ciclo de vida corto, los modelos generados por 4KST son duraderos y no requieren actualización, lo que reduce los costes de personal y procesamiento.

Asertividad: nuestro enfoque no utiliza el modelo tradicional de entrenamiento, validación y prueba de modelos predictivos. Nuestros algoritmos están especializados en adaptar el modelo predictivo a cada nueva instancia. El aumento de la asertividad puede significar ganancias millonarias para nuestros clientes.

Coste computacional: mientras que las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático requieren que todos los datos estén disponibles en la memoria para poder analizarlos, la tecnología propuesta por 4KST emplea enfoques incrementales, lo que reduce drásticamente la demanda de memoria y procesamiento.

Facilidad de uso: los algoritmos están diseñados para funcionar de forma autónoma, con una intervención humana mínima. Esto significa que los procesos de pretratamiento de datos, selección de variables e instancias pueden personalizarse, pero también pueden realizarse de forma automática.

Riesgo: los modelos predictivos desarrollados con la tecnología de 4KST están diseñados para resistir y adaptarse a los cambios que sufren los datos de entrada a lo largo del tiempo. Esto significa que, una vez desarrollado, si el dominio de aplicación es dinámico, el modelo seguirá funcionando, ya que detecta y se adapta a estos cambios de patrones temporales.

Nube: tanto 4KST como sus competidores ofrecen modelos de negocio basados en servicios en la nube. Sin embargo, debido a que nuestra tecnología utiliza técnicas de flujos de datos, podemos ofrecer a nuestros clientes un presupuesto fijo para el coste de generación de un modelo, independientemente de la cantidad de datos que el cliente desee utilizar para alimentar el algoritmo.

Para obtener más información sobre nuestros modelos predictivos, póngase en contacto con nosotros mediante el siguiente formulario.