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25 febrero, 2020 · 20:31

El 62% de los consumidores quieren marcas responsables

Accenture ha llevado a cabo el informe ‘Del individualismo a la colectividad: el auge de la marca con propósito’, donde indica que el 62% de los consumidores del mundo quieren compañías que tengan una posición en los temas de actualidad cercana a su corazón, algo más grande que lo que venden. Estas expectativas presentan una oportunidad para las compañías para mejorar su rentabilidad y demostrar su competitividad.

 

Internet ha permitido a las personas poder de luchar a gran escala por sus opiniones y convicciones, y las empresas se encuentran cada vez más en el punto de mira. El propósito de marca es la 3ª razón por la que los consumidores españoles eligen un producto o un servicio, solamente por detrás del precio (1ª) y la calidad (2ª). “Compromiso con el medio ambiente, respecto social, valores éticos y la cultura empresarial son elementos clave que se han posicionado en la mente de los consumidores a la hora de elegir productos”, comenta Miguel Vergara, Managing Director de Accenture Strategy. Otros datos referentes a España:

  • 73% de los consumidores dicen que sus decisiones de compra están influenciadas por las palabras, valores y acciones de los líderes de las empresas
  • 69% cree que sus acciones individuales, como boicotear a una empresa o hablar sobre ella en las redes sociales, genera un cambio en la forma de actuar de las empresas
  • 59% ha dejado de comprar a una empresa por sus palabras o acciones respecto a un tema social
  • 41% ha estado disgustado, en los últimos 2 años, por actuaciones de empresas que traicionan los valores que defienden

 

Desde Accenture recomiendan que las empresas sean humanas, claras, auténticas y creativas, estableciendo conexiones emocionales con sus clientes, y para ello son clave la comunicación y saber cuándo decir «lo siento». De hecho más de un tercio de los consumidores han interactuado con una marca que mintió sobre lo que representaba, pero de ellos el 42% le da a la compañía una segunda oportunidad si se disculpa públicamente.

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30 marzo, 2018 · 14:22

Playboy «desnuda» sus cuentas en Facebook hasta hacerlas desaparecer

Playboy se ha convertido en la última empresa en abrazar el movimiento #DeleteFacebook y en eliminar sus cuentas en la famosa red social.

Aunque de manera extraordinariamente tímida y casi a cuentagotas, las marcas, aquellas sobre las que Facebook ha construido en gran parte su fabuloso imperio, están renegando de la red social más grande del mundo.

La última empresa en dejar en la estacada a Facebook ha sido Playboy, que emitía ayer un comunicado informando de que había desactivado sus cuentas en la célebre social. En tales cuentas la famosa compañía estadounidense tenía a su vera la friolera de 25 millones de fans.

Playboy se cuelga de esta manera del brazo del movimiento #DeleteFacebook sobrevenido como consecuencia del caso Cambridge Analytica.

Ese movimiento cobró fuelle el pasado viernes, cuando Elon Musk decía sacar la goma de borrar para eliminar todo rastro de Tesla y SpaceX en Facebook.

Aunque a día de hoy Playboy no es dueña de la inmensa influencia cultural de la que gozó hace algunas décadas, la marca mantiene intacto parte de su antiguo y esplendoroso caché (en particular entre los consumidores más “maduritos”). Y de sobra es conocido que los usuarios de Facebook peinan cada vez más canas y lucen también más arrugas sobre el rostro.

“Las recientes informaciones sobre el supuesto mal uso de los datos de sus usuarios por parte de Facebook han espoleado nuestra decisión de suspender nuestra actividad en esta plataforma”, señala Playboy en su comunicado. “Hay más de 25 millones de fans que interactúan con Playboy a través de nuestras diferentes páginas en Facebook, y no queremos ser cómplices a la hora de exponerlos a las mencionadas prácticas”, apostilla la compañía.

Pese a su “plantón” a Facebook, lo cierto que Playboy y también Tesla y SpaceX continúan presentes en Instagram, una red social que no deja de ser propiedad de Facebook (aunque muchos prefieran olvidar deliberadamente esta circunstancia).

Via: MD

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1 abril, 2015 · 18:13

Redes sociales: las tendencias que marcarán el 2015

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Actualmente, 6 de cada 10 españoles participa activamente en alguna red social, según datos del informe ‘Social, Digital & Mobile in Europe 2014’. Y  es que los humanos somos sociales por naturaleza y allá dónde se registran nuestros amigos vamos nosotros. Al mismo tiempo que nuestros gustos cambian, las redes sociales también lo hacen buscando satisfacer las nuevas necesidades de la sociedad.

Uno de los principales cambios es que la experiencia en las redes sociales es cada vez más móvil (el 44% de los españoles utiliza las redes a través del smartphone) y esto está dando cabida a nuevos actores. Instagram es el primer triunfador de estas redes sociales nativas para móviles que cada vez son más especializadas y están temporalmente lejos de la publicidad invasiva.

Características que van a definir las redes sociales del 2015

En 2015 seguirán triunfando las principales redes sociales del momento como Facebook, Twitter o Instagram. Aun así, los jóvenes están buscando otras ventanas al mundo digital, más especializadas y personales. Año nuevo, vida nueva. Estas son las claves para entender las plataformas que vienen pisando fuerte.

Búsqueda de la libertad de expresión y el anonimato

Snapchat es la aplicación que más rápido ha crecido este año, por encima de Facebook o Twitter, según un informe realizado por Global Web Index. Y es que cada vez más usuarios buscan poder hablar, opinar o criticar de manera totalmente anónima. Whisper es una red social donde tú podrás compartir tus inquietudes de forma totalmente anónima y hacer distintas confesiones. Otra plataforma interesante es  Secret. Esta aplicación te permite compartir con tus contactos aquello que quieras pero siempre sin revelar tu nombre. Y es que en estas plataformas no importa cómo te llames, sino que lo importante aquí es lo que tengas que decir.

Nuevos servicios integrados

Cada vez más utilizamos los smartphones para acceder a las redes sociales y es por este motivo que muchas redes sociales que empezaron en la web ahora ya tienen su propia aplicación. Un ejemplo podría ser Skype. Hasta hace poco sólo podíamos hacer videollamadas desde nuestro ordenador. Pero ahora ya podemos hablar con otras personas mientras andamos o estamos descansando en un bar, y todo esto es posible gracias a su aplicación para dispositivos móviles. Con esto, Skype pretende competir con otros servicios de comunicación móvil. Ahora WhatsApp también quiere hacer lo mismo que Skype y lanzar su versión online. Con el servicio integrado en otras plataformas, estas plataformas intentarán ser líderes en el sector de las comunicaciones.

Tuenti Móvil es otro ejemplo de un nuevo servicio integrado. La que empezó siendo una de las redes sociales más importante de España y que más tarde lanzó su propia compañía de telefonía móvil, ahora ha dado el siguiente paso con las llamadas de voz digital. Sólo tienes que descargarte su app para poder empezar a llamar a fijos y a móviles de cualquier operador de manera totalmente gratuita.

Publicidad más localizada

Recomendar sitios y hacer check-in en los lugares donde estas es otra de las funciones que nuestro Smartphone nos permite hacer. Foursquare es la herramienta perfecta para buscar lugares de comida, bares y otros sitios para poder visitar. Hace unos meses que Foursquare lanzó su propia red social, Swarm. Esta aplicación te permite hacer check-in del sitio donde te encuentras y saber en todo momento donde están tus amigos.

Otra opción interesante es Chirp , una aplicación que permite transmitir contenidos a través de sonidos. Restaurantes, bares o tiendas podrían utilizar estos mensajes para incluir desde menús de restaurante hasta vales de descuento. Además, con Chirp se pueden recibir sonidos de otras fuentes que no sean un Smartphone o una Tablet. Y es que aplicaciones como esta benefician la publicidad de comercios locales que podrán dar a conocer su servicio sin tener que pagar grandes cantidades de dinero para publicitarse.

Experiencia transmedia

Disfrutar de tu serie o película favorita desde una segunda pantalla, esto es lo que nos permite TvTag. Con esta aplicación podrás hacer check-in de aquello que estás viendo y compartir con otros usuarios los momentos televisivos más interesantes. Además también te ofrece recomendaciones personalizadas según tus gustos y la posibilidad de desbloquear contenido especial. Ahora, esta empresa ha anunciado que cerrará a finales de este mes, lo que demuestra que los usuarios aún no estamos acostumbrados a vivir una experiencia transmedia mientras vemos nuestro contenido preferido.

Consolidación del dating

Conocer a gente está a la orden del día. A través de un sistema de geolocalización, aplicaciones como Tinder o Grindr te muestran aquellas personas que están a tu alrededor. Pero ahora nuevas aplicaciones facilitan aún más esta tarea y buscan encontrar a personas con las que compartas algo más que un sitio.

Un ejemplo es TasteBuds. Esta aplicación te permite conocer a gente con la que compartes gustos musicales o intereses similares. De esta manera es más fácil encontrar a personas más parecidas a ti. Otra opción es Down, una aplicación con la que seleccionas tus amigos de Facebook más sexys y si sois correspondidos podréis tener vuestra primera cita.

El 2015 viene cargado de nuevas e interesantes redes sociales. Pero su éxito vendrá marcado por su integración en distintas plataformas o como la experiencia sigue en nuevas pantallas.

Via:  territoriocreativo.es

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3 septiembre, 2014 · 12:14

Rompe una Lanza 2014

Pablo Puyol Rompe una lanza

Pablo Puyol, Gabino Diego, o Beatriz Rico han grabado este vídeo sumándose a la campaña Rompe Una Lanza del Partido Animalista, e invitando a los ciudadanos a sumarse a la manifestación que saldrá el próximo sábado 13 de septiembre en Madrid a las 7 horas de la Plaza de Colón.

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14 febrero, 2014 · 18:06

Data Mining: torturando a los datos hasta que confiesen

1. Introducción
Cada día generamos una gran cantidad de información, algunas veces conscientes de que lo hacemos y otras veces inconscientes de ello porque lo desconocemos. Nos damos cuenta de que generamos información cuando registramos nuestra entrada en el trabajo, cuando entramos en un servidor para ver nuestro correo, cuando pagamos con una tarjeta de crédito o cuando reservamos un billete de avión. Otras veces no nos damos cuenta de que generamos información, como cuando conducimos por una vía donde están contabilizando el número de automóviles que pasan por minuto, cuando se sigue nuestra navegación por Internet o cuando nos sacan una fotografía del rostro al haber pasado cerca de una oficina gubernamental.¿Con qué finalidad queremos generar información? Son muchos los motivos que nos llevan a generar información, ya que nos pueden ayudar a controlar, optimizar, administrar, examinar, investigar, planificar, predecir, someter, negociar o tomar decisiones de cualquier ámbito según el dominio en que nos desarrollemos. La información por sí misma está considerada un bien patrimonial. De esta forma, si una empresa tiene una pérdida total o parcial de información provoca bastantes perjuicios. Es evidente que la información debe ser protegida, pero también explotada.¿Qué nos ha permitido poder generar tanta información? En los últimos años, debido al desarrollo tecnológico a niveles exponenciales tanto en el área de cómputo como en la de transmisión de datos, ha sido posible que se gestionen de una mejor manera el manejo y almacenamiento de la información. Sin duda existen cuatro factores importantes que nos han llevado a este suceso:


 1. El abaratamiento de los sistemas de almacenamiento tanto temporal como permanente.


2. El incremento de las velocidades de cómputo en los procesadores.


3. Las mejoras en la confiabilidad y aumento de la velocidad en la transmisión de datos.


4. El desarrollo de sistemas administradores de bases de datos más poderosos.

Actualmente todas estas ventajas nos han llevado a abusar del almacenamiento de la información en las bases de datos. Podemos decir que algunas empresas almacenan un cierto tipo de datos al que hemos denominado dato-escritura, ya que sólo se guarda (o escribe) en el disco duro, pero nunca se hace uso de él. Generalmente, todas las empresas usan un dato llamado dato-escritura-lectura, que utilizan para hacer consultas dirigidas. Un nuevo tipo de dato al cual hemos denominado dato-escritura-lectura-análisis es el que proporciona en conjunto un verdadero conocimiento y nos apoya en las tomas de decisiones. Es necesario contar con tecnologías que nos ayuden a explotar el potencial de este tipo de datos.

La cantidad de información que nos llega cada día es tan inmensa que nos resulta difícil asimilarla. Basta con ir al buscador Altavista y solicitar la palabra information para ver que existen 171.769.416 sitios donde nos pueden decir algo al respecto. Suponiendo que nos tomemos un minuto para ver el contenido de cada página, tardaríamos entonces 326 años en visitarlas todas. Esto es imposible, y, por lo tanto, existe una clara necesidad de disponer de tecnologías que nos ayuden en nuestros procesos de búsqueda y, aún más, de tecnologías que nos ayuden a comprender su contenido.

El data mining surge como una tecnología que intenta ayudar a comprender el contenido de una base de datos. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación del confronto entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. En la figura 1 se ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre dato, información y conocimiento (Molina, 1998). Se observa igualmente el volumen que presenta en cada nivel y el valor que los responsables de las decisiones le dan en esa jerarquía. El área interna dentro del triángulo representa los objetivos que se han propuesto. La separación del triángulo representa la estrecha unión entre dato e información, no así entre la información y el conocimiento. El data mining trabaja en el nivel superior buscando patrones, comportamientos, agrupaciones, secuencias, tendencias o asociaciones que puedan generar algún modelo que nos permita comprender mejor el dominio para ayudar en una posible toma de decisión.


Figura 1. Relación entre dato, información y conocimiento (Molina, 1998).
2. Data mining: conceptos e historia
Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD) en el entorno comercial, así como en este trabajo, ambos términos se usan de manera indistinta. Lo que en verdad hace el data mining es reunir las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las bases de datos. Una definición tradicional es la siguiente: «Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos» (Fayyad y otros, 1996). Desde nuestro punto de vista, lo definimos como «la integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión» (Molina y otros, 2001).La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD.[3] A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones. Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
3. Aplicaciones de uso
Cada año, en los diferentes congresos, simposios y talleres que se realizan en el mundo se reúnen investigadores con aplicaciones muy diversas. Sobre todo en los Estados Unidos, el data mining se ha ido incorporando a la vida de empresas, gobiernos, universidades, hospitales y diversas organizaciones que están interesadas en explorar sus bases de datos.Podemos decir que «en data mining cada caso es un caso». Sin embargo, en términos generales, el proceso se compone de cuatro etapas principales:


 1. Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.


2. Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.


3. Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.


4. Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.

A continuación se describen varios ejemplos donde se ha visto involucrado el data mining. Se han seleccionado de diversos dominios y con diversos objetivos para observar su potencial. Respecto a los modelos inteligentes, se ha comprobado que en ellos se utilizan principalmente árboles y reglas de decisión, reglas de asociación, redes neuronales, redes bayesianas, conjuntos aproximados (rough sets), algoritmos de agrupación (clustering), máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos y lógica difusa.
3.1. En el gobierno
El FBI analizará las bases de datos comerciales para detectar terroristas.A principios del mes de julio de 2002, el director del Federal Bureau of Investigation (FBI), John Aschcroft, anunció que el Departamento de Justicia comenzará a introducirse en la vasta cantidad de datos comerciales referentes a los hábitos y preferencias de compra de los consumidores, con el fin de descubrir potenciales terroristas antes de que ejecuten una acción.[4] Algunos expertos aseguran que, con esta información, el FBI unirá todas las bases de datos probablemente mediante el número de la Seguridad Social y permitirá saber si una persona fuma, qué talla y tipo de ropa usa, su registro de arrestos, su salario, las revistas a las que está suscrito, su altura y peso, sus contribuciones a la Iglesia, grupos políticos u organizaciones no gubernamentales, sus enfermedades crónicas (como diabetes o asma), los libros que lee, los productos de supermercado que compra, si tomó clases de vuelo o si tiene cuentas de banco abiertas, entre otros.[5] La inversión inicial ronda los setenta millones de dólares estadounidenses para consolidar los almacenes de datos, desarrollar redes de seguridad para compartir información e implementar nuevo software analítico y de visualización.
3.2. En la empresa
Detección de fraudes en las tarjetas de crédito.En 2001, las instituciones financieras a escala mundial perdieron más de 2.000 millones de dólares estadounidenses en fraudes con tarjetas de crédito y débito. El Falcon Fraud Manager[6] es un sistema inteligente que examina transacciones, propietarios de tarjetas y datos financieros para detectar y mitigar fraudes. En un principio estaba pensado, en instituciones financieras de Norteamérica, para detectar fraudes en tarjetas de crédito. Sin embargo, actualmente se le han incorporado funcionalidades de análisis en las tarjetas comerciales, de combustibles y de débito.[7] El sistema Falcon ha permitido ahorrar más de seiscientos millones de dólares estadounidenses cada año y protege aproximadamente más de cuatrocientos cincuenta millones de pagos con tarjeta en todo el mundo –aproximadamente el sesenta y cinco por ciento de todas las transacciones con tarjeta de crédito.Descubriendo el porqué de la deserción de clientes de una compañía operadora de telefonía móvil.

Este estudio fue desarrollado en una operadora española que básicamente situó sus objetivos en dos puntos: el análisis del perfil de los clientes que se dan de baja y la predicción del comportamiento de sus nuevos clientes. Se analizaron los diferentes históricos de clientes que habían abandonado la operadora (12,6%) y de clientes que continuaban con su servicio (87,4%). También se analizaron las variables personales de cada cliente (estado civil, edad, sexo, nacionalidad, etc.). De igual forma se estudiaron, para cada cliente, la morosidad, la frecuencia y el horario de uso del servicio, los descuentos y el porcentaje de llamadas locales, interprovinciales, internacionales y gratuitas. Al contrario de lo que se podría pensar, los clientes que abandonaban la operadora generaban ganancias para la empresa; sin embargo, una de las conclusiones más importantes radicó en el hecho de que los clientes que se daban de baja recibían pocas promociones y registraban un mayor número de incidencias respecto a la media. De esta forma se recomendó a la operadora hacer un estudio sobre sus ofertas y analizar profundamente las incidencias recibidas por esos clientes. Al descubrir el perfil que presentaban, la operadora tuvo que diseñar un trato más personalizado para sus clientes actuales con esas características. Para poder predecir el comportamiento de sus nuevos clientes se diseñó un sistema de predicción basado en la cantidad de datos que se podía obtener de los nuevos clientes comparados con el comportamiento de clientes anteriores.

Prediciendo el tamaño de las audiencias televisivas.

La British Broadcasting Corporation (BBC) del Reino Unido emplea un sistema para predecir el tamaño de las audiencias televisivas para un programa propuesto, así como el tiempo óptimo de exhibición (Brachman y otros, 1996). El sistema utiliza redes neuronales y árboles de decisión aplicados a datos históricos de la cadena para determinar los criterios que participan según el programa que hay que presentar.[8] La versión final se desempeña tan bien como un experto humano con la ventaja de que se adapta más fácilmente a los cambios porque es constantemente reentrenada con datos actuales.
3.3. En la universidad
Conociendo si los recién titulados de una universidad llevan a cabo actividades profesionales relacionadas con sus estudios.Se hizo un estudio sobre los recién titulados de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico de Chihuahua II,[9] en Méjico (Rodas, 2001). Se quería observar si sus recién titulados se insertaban en actividades profesionales relacionadas con sus estudios y, en caso negativo, se buscaba saber el perfil que caracterizó a los exalumnos durante su estancia en la universidad. El objetivo era saber si con los planes de estudio de la universidad y el aprovechamiento del alumno se hacía una buena inserción laboral o si existían otras variables que participaban en el proceso. Dentro de la información considerada estaba el sexo, la edad, la escuela de procedencia, el desempeño académico, la zona económica donde tenía su vivienda y la actividad profesional, entre otras variables. Mediante la aplicación de conjuntos aproximados se descubrió que existían cuatro variables que determinaban la adecuada inserción laboral, que son citadas de acuerdo con su importancia: zona económica donde habitaba el estudiante, colegio de donde provenía, nota al ingresar y promedio final al salir de la carrera. A partir de estos resultados, la universidad tendrá que hacer un estudio socioeconómico sobre grupos de alumnos que pertenecían a las clases económicas bajas para dar posibles soluciones, debido a que tres de las cuatro variables no dependían de la universidad.
3.4. En investigaciones espaciales
Proyecto SKYCAT.Durante seis años, el Second Palomar Observatory Sky Survey (POSS-II) coleccionó tres terabytes de imágenes que contenían aproximadamente dos millones de objetos en el cielo. Tres mil fotografías fueron digitalizadas a una resolución de 16 bits por píxel con 23.040 x 23.040 píxeles por imagen. El objetivo era formar un catálogo de todos esos objetos. El sistema Sky Image Cataloguing and Analysis Tool (SKYCAT) se basa en técnicas de agrupación (clustering) y árboles de decisión para poder clasificar los objetos en estrellas, planetas, sistemas, galaxias, etc. con una alta confiabilidad (Fayyad y otros, 1996). Los resultados han ayudado a los astrónomos a descubrir dieciséis nuevos quásars con corrimiento hacia el rojo que los incluye entre los objetos más lejanos del universo y, por consiguiente, más antiguos. Estos quásars son difíciles de encontrar y permiten saber más acerca de los orígenes del universo.
3.5. En los clubes deportivos
El AC de Milán utiliza un sistema inteligente para prevenir lesiones.Esta temporada el club comenzará a usar redes neuronales para prevenir lesiones y optimizar el acondicionamiento de cada atleta. Esto ayudará a seleccionar el fichaje de un posible jugador o a alertar al médico del equipo de una posible lesión.[10] El sistema, creado por Computer Associates International, es alimentado por datos de cada jugador, relacionados con su rendimiento, alimentación y respuesta a estímulos externos, que se obtienen y analizan cada quince días. El jugador lleva a cabo determinadas actividades que son monitoreadas por veinticuatro sensores conectados al cuerpo y que transmiten señales de radio que posteriormente son almacenadas en una base de datos. Actualmente el sistema dispone de 5.000 casos registrados que permiten predecir alguna posible lesión. Con ello, el club intenta ahorrar dinero evitando comprar jugadores que presenten una alta probabilidad de lesión, lo que haría incluso renegociar su contrato. Por otra parte, el sistema pretende encontrar las diferencias entre las lesiones de atletas de ambos sexos, así como saber si una determinada lesión se relaciona con el estilo de juego de un país concreto donde se practica el fútbol.Los equipos de la NBA utilizan aplicaciones inteligentes para apoyar a su cuerpo de entrenadores.

El Advanced Scout[11] es un software que emplea técnicas de data mining y que han desarrollado investigadores de IBM para detectar patrones estadísticos y eventos raros. Tiene una interfaz gráfica muy amigable orientada a un objetivo muy específico: analizar el juego de los equipos de la National Basketball Association (NBA).

El software utiliza todos los registros guardados de cada evento en cada juego: pases, encestes, rebotes y doble marcaje (double team) a un jugador por el equipo contrario, entre otros. El objetivo es ayudar a los entrenadores a aislar eventos que no detectan cuando observan el juego en vivo o en película.

Un resultado interesante fue uno hasta entonces no observado por los entrenadores de los Knicks de Nueva York. El doble marcaje a un jugador puede generalmente dar la oportunidad a otro jugador de encestar más fácilmente. Sin embargo, cuando los Bulls de Chicago jugaban contra los Knicks, se encontró que el porcentaje de encestes después de que al centro de los Knicks, Patrick Ewing, le hicieran doble marcaje era extremadamente bajo, indicando que los Knicks no reaccionaban correctamente a los dobles marcajes. Para saber el porqué, el cuerpo de entrenadores estudió cuidadosamente todas las películas de juegos contra Chicago. Observaron que los jugadores de Chicago rompían su doble marcaje muy rápido de tal forma que podían tapar al encestador libre de los Knicks antes de prepararse para efectuar su tiro. Con este conocimiento, los entrenadores crearon estrategias alternativas para tratar con el doble marcaje.

La temporada pasada, IBM ofreció el Advanced Scout a la NBA, que se convirtió así en un patrocinador corporativo. La NBA dio a sus veintinueve equipos la oportunidad de aplicarlo. Dieciocho equipos lo están haciendo hasta el momento obteniendo descubrimientos interesantes.
4. Extensiones del data mining
4.1. Web mining
Una de las extensiones del data mining consiste en aplicar sus técnicas a documentos y servicios del Web, lo que se llama web mining (minería de web) (Kosala y otros, 2000). Todos los que visitan un sitio en Internet dejan huellas digitales (direcciones de IP, navegador, galletas, etc.) que los servidores automáticamente almacenan en una bitácora de accesos (log). Las herramientas de web mining analizan y procesan estos logs para producir información significativa, por ejemplo, cómo es la navegación de un cliente antes de hacer una compra en línea. Debido a que los contenidos de Internet consisten en varios tipos de datos, como texto, imagen, vídeo, metadatos o hiperligas, investigaciones recientes usan el término multimedia data mining (minería de datos multimedia) como una instancia del web mining (Zaiane y otros, 1998) para tratar ese tipo de datos. Los accesos totales por dominio, horarios de accesos más frecuentes y visitas por día, entre otros datos, son registrados por herramientas estadísticas que complementan todo el proceso de análisis del web mining.Normalmente, el web mining puede clasificarse en tres dominios de extracción de conocimiento de acuerdo con la naturaleza de los datos:


 1. Web content mining (minería de contenido web). Es el proceso que consiste en la extracción de conocimiento del contenido de documentos o sus descripciones. La localización de patrones en el texto de los documentos, el descubrimiento del recurso basado en conceptos de indexación o la tecnología basada en agentes también pueden formar parte de esta categoría.


2. Web structure mining (minería de estructura web). Es el proceso de inferir conocimiento de la organización del WWW y la estructura de sus ligas.


3. Web usage mining (minería de uso web). Es el proceso de extracción de modelos interesantes usando los logs de los accesos al web.

Algunos de los resultados que pueden obtenerse tras la aplicación de los diferentes métodos de web mining son:


 El ochenta y cinco por ciento de los clientes que acceden a /productos/home.html y a /productos/noticias.html acceden también a /productos/historias_suceso.html. Esto podría indicar que existe alguna noticia interesante de la empresa que hace que los clientes se dirijan a historias de suceso. Igualmente, este resultado permitiría detectar la noticia sobresaliente y colocarla quizá en la página principal de la empresa.


Los clientes que hacen una compra en línea cada semana en /compra/producto1.html tienden a ser de sectores del gobierno. Esto podría resultar en proponer diversas ofertas a este sector para potenciar más sus compras.


El sesenta por ciento de los clientes que hicieron una compra en línea en /compra/producto1.html también compraron en /compra/producto4.html después de un mes. Esto indica que se podría recomendar en la página del producto 1 comprar el producto 4 y ahorrarse el costo de envío de este producto.

Los anteriores ejemplos nos ayudan a formarnos una pequeña idea de lo que podemos obtener. Sin embargo, en la realidad existen herramientas de mercado muy poderosas con métodos variados y visualizaciones gráficas excelentes. Para más información, ver Mena (1999).
4.2. Text mining
Estudios recientes indican que el ochenta por ciento de la información de una compañía está almacenada en forma de documentos. Sin duda, este campo de estudio es muy vasto, por lo que técnicas como la categorización de texto, el procesamiento de lenguaje natural, la extracción y recuperación de la información o el aprendizaje automático, entre otras, apoyan al text mining (minería de texto). En ocasiones se confunde el text mining con la recuperación de la información (Information Retrieval o IR) (Hearst, 1999). Ésta última consiste en la recuperación automática de documentos relevantes mediante indexaciones de textos, clasificación, categorización, etc. Generalmente se utilizan palabras clave para encontrar una página relevante. En cambio, el text mining se refiere a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de obtener información sin haber partido de algo (Nasukawa y otros, 2001).Una aplicación muy popular del text mining es relatada en Hearst (1999). Don Swanson intenta extraer información derivada de colecciones de texto. Teniendo en cuenta que los expertos sólo pueden leer una pequeña parte de lo que se publica en su campo, por lo general no se dan cuenta de los nuevos desarrollos que se suceden en otros campos. Así, Swanson ha demostrado cómo cadenas de implicaciones causales dentro de la literatura médica pueden conducir a hipótesis para enfermedades poco frecuentes, algunas de las cuales han recibido pruebas de soporte experimental. Investigando las causas de la migraña, dicho investigador extrajo varias piezas de evidencia a partir de títulos de artículos presentes en la literatura biomédica. Algunas de esas claves fueron:


 El estrés está asociado con la migraña.


El estrés puede conducir a la pérdida de magnesio.


Los bloqueadores de canales de calcio previenen algunas migrañas.


El magnesio es un bloqueador natural del canal de calcio.


La depresión cortical diseminada (DCD) está implicada en algunas migrañas.


Los niveles altos de magnesio inhiben la DCD.


Los pacientes con migraña tienen una alta agregación plaquetaria.


El magnesio puede suprimir la agregación plaquetaria.

Estas claves sugieren que la deficiencia de magnesio podría representar un papel en algunos tipos de migraña, una hipótesis que no existía en la literatura y que Swanson encontró mediante esas ligas. De acuerdo con Swanson (Swanson y otros, 1994), estudios posteriores han probado experimentalmente esta hipótesis obtenida por text mining con buenos resultados.
5. Conclusiones
Nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido en los últimos años a velocidades exponenciales. En contrapartida, nuestra capacidad para procesarlos y utilizarlos no ha ido a la par. Por este motivo, el data mining se presenta como una tecnología de apoyo para explorar, analizar, comprender y aplicar el conocimiento obtenido usando grandes volúmenes de datos. Descubrir nuevos caminos que nos ayuden en la identificación de interesantes estructuras en los datos es una de las tareas fundamentales en el data mining.En el ámbito comercial, resulta interesante encontrar patrones ocultos de consumo de los clientes para poder explorar nuevos horizontes. Saber que un vehículo deportivo corre un riesgo de accidente casi igual al de un vehículo normal cuando su dueño tiene un segundo vehículo en casa ayuda a crear nuevas estrategias comerciales para ese grupo de clientes. Asimismo, predecir el comportamiento de un futuro cliente, basándose en los datos históricos de clientes que presentaron el mismo perfil, ayuda a poder retenerlo durante el mayor tiempo posible.Las herramientas comerciales de data mining que existen actualmente en el mercado son variadas y excelentes. Las hay orientadas al estudio del web o al análisis de documentos o de clientes de supermercado, mientras que otras son de uso más general. Su correcta elección depende de la necesidad de la empresa y de los objetivos a corto y largo plazo que pretenda alcanzar. La decisión de seleccionar una solución de data mining no es una tarea simple. Es necesario consultar a expertos en el área con vista a seleccionar la más adecuada para el problema de la empresa.

Como se ha visto a lo largo del este artículo, son muchas las áreas, técnicas, estrategias, tipos de bases de datos y personas que intervienen en un proceso de data mining. Los negocios requieren que las soluciones tengan una integración transparente en un ambiente operativo. Esto nos lleva a la necesidad de establecer estándares para hacer un ambiente interoperable, eficiente y efectivo. Esfuerzos en este sentido se están desarrollando actualmente. En Grossman y otros (2002) se exponen algunas iniciativas para estos estándares, incluyendo aspectos en:


 Modelos: para representar datos estadísticos y de data mining.


Atributos: para representar la limpieza, transformación y agregación de atributos usados como entrada en los modelos.


Interfaces y API: para facilitar la integración con otros lenguajes o aplicaciones de software y API.


Configuración: para representar parámetros internos requeridos para construir y usar los modelos.


Procesos: para producir, desplegar y usar modelos.


Datos remotos y distribuidos: para analizar y explorar datos remotos y distribuidos.

En resumen, el data mining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra «toma de decisiones».
 

Via: UOC.edu

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