Los datos pueden ser simplemente eso: datos. O trasformarse en herramientas para quienes saben leerlos. A eso apunta el Data Mining (DM), o minería de datos; a desentrañar información valiosa que está almacenada en datos que generan las empresas.

El mercado de explotación y análisis de datos crece en la región de manera sostenida desde 2006. Según un informe de la consultora IDC, en América latina el negocio de herramientas de análisis avanzado (entre las que se encuentra el DM) ese año facturaba U$S 250 millones y hoy ostenta U$S 400 millones. En tanto, mientras que en 2006 sólo un 27 por ciento de las empresas consultadas tenía algún tipo de herramienta de Business Intelligence (BI), hoy superan el 50 por ciento.

“En la Argentina todavía es incipiente el uso de data mining como herramienta estratégica, aunque hay grandes compañías que lo emplean con muy buenos resultados en sus bases de datos o en procesos complejos de negocio. Vemos que en compañías de menor escala prácticamente no existe, pero es un camino que tendrán que empezar a transitar para lograr diferencial , considera Juan Ale, director de la Maestría de Data Mining de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral. El informe de IDC revela también que en las empresas prevalecen los desarrollos internos de soluciones de DM por sobre los productos enlatados de mercado. Además, se observa un predominio en el uso de herramientas de DM en las empresas de menor tamaño (de 100 a 249 empleados) y en las más grandes (con más de 1.000 empleados).

“Los sistemas de BI y sus componentes están en la agenda de una parte importante del mercado y la perspectiva de DM crece año a año en los planes de inversión. BI se distribuye de una manera no homogénea por mercado vertical y por tamaño de compañía, aunque en todos los casos el foco está puesto en el control del presupuesto y en la centralización de datos , describe Alejandro Oliveros, director y analista jefe de IDC.

El análisis de la consultora cuenta cuáles son las principales preocupaciones de las compañías a la hora de implementar sistemas de Data Mining. En cuanto a los desafíos tecnológicos, señala la calidad de la información a analizar, su integración en tiempo real con el sistema y la integración de esta herramienta con las ya existentes en la empresa.

Sobre los desafíos para el negocio predominan las restricciones en el presupuesto, los tiempos requeridos para el proyecto, el entrenamiento de usuarios, la escasa cultura de análisis de información y la necesidad de un retorno de inversión que lo justifique.

A más información…

La manera de aplicar DM varía según cada industria. En el mercado de retail, por ejemplo, se aplica para predecir la conducta de un cliente mediante el análisis de la información de venta de productos, transacciones, puntos de venta y frecuencia de compra, entre otras variables.

De hecho, así se utiliza en Tematika.com, la tienda online de las librerías Yenny y El Ateneo. “Cuando se cuenta con bases de datos de miles de clientes a los cuales se pretende llegar con comunicaciones segmentadas, el DM es una herramienta básica para tomar decisiones. Lo que aporta es inteligencia para predecir, por ejemplo, qué clientes son los más indicados para recibir con interés lanzamientos de nuevos libros o servicios , ejemplifica Darío Wainer, gerente de Canales Alternativos de Yenny y El Ateneo.

Hace dos años la librería desarrolló un motor de recomendaciones basado en el análisis de millones de transacciones realizadas por los clientes. Esto les permitió generar una funcionalidad en Tematika .com de productos relacionados. “Recientemente empezamos a integrarlo con nuestra solución de BI, Microstrategy, ya que cuando enviamos lanzamientos de nuevos productos podemos utilizar este motor como criterio de segmentación de las bases de clientes , explica el ejecutivo de Yenny, que en 2008 facturó $ 158 millones.

También en el Banco de Galicia utilizan DM para encarar sus estrategias de marketing. “Nos permite segmentar la cartera de clientes estableciendo probabilidades de compra a corto y largo plazo, mejorar la rentabilidad de los clientes y extender su ciclo de vida , cuenta Juan Lipera, gerente de Inteligencia Comercial de Negocios Minoristas de la entidad, donde recurren al software para elaboración de estadísticas SPSS.

En el Galicia las estadísticas obtenidas mediante la herramienta de DM fueron aprovechadas para diseñar un plan de incentivo en el uso de tarjetas de crédito. “Se midieron variables como antigüedad del cliente, bajo consumo o nulo en el último período analizado y buen comportamiento crediticio. El 30 por ciento de los clientes incluidos en las acciones de incentivo alcanzó el objetivo de uso durante el semestre posterior a dicha acción , cuenta Lipera. Aunque advierte: “No es algo mágico y no debe ser pensado separado de fuentes confiables de donde obtener estas estadísticas .

Los entrevistados coinciden en que el uso de aplicaciones de DM ofrece un entorno adecuado para reducir el margen de incertidumbre y minimizar riesgos. Por eso lo consideran estratégico en tiempos de crisis. “Es una oportunidad enorme para microsegmentar a nuestros clientes y ser proactivo brindando un mejor servicio y a menor costo , asegura Lipera. Por algo el magnate griego Aristóteles Onassis sostenía: “El secreto de los negocios es saber algo que nadie más sabe .