La minería de datos (DM, por sus siglas en inglés) se define como el proceso de extracción de información compleja, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de grandes volúmenes de datos.

Esto se logra mediante el uso de sistemas automáticos y semiautomáticos para explorar, analizar y realizar la consolidación de datos, con el fin de descubrir patrones significativos.

Aunque están fuertemente interrelacionados, el término big data se distingue formalmente del término minería de datos. Este indica el proceso computacional que consiste en descubrir patrones en grandes conjuntos de datos, utilizando métodos de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), inteligencia artificial y bases de datos.

Además de la fase de análisis propiamente dicha, el Data Mining abarca aspectos como la gestión y el preprocesamiento de los datos, el modelado, la identificación de métricas de interés y la visualización.

El papel que desempeña el ML en un proyecto real de minería de datos queda bien ilustrado en la siguiente imagen, que enumera las actividades necesarias. Los rectángulos más grandes corresponden a las actividades a las que se dedica más tiempo.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un proceso que utiliza sofisticados algoritmos matemáticos para extraer datos útiles de grandes bases de datos.

Las empresas, a través de un software de data mining, pueden buscar entre los datos sin procesar recopilados información útil para sus negocios, como desarrollar estrategias de marketing más efectivas, obtener más información sobre sus clientes, aumentar las ventas y reducir los costos.

En 2025, hablar de minería de datos ya no se limita a describir un proceso técnico para extraer patrones ocultos. La disciplina se transformó en un pilar de un ecosistema mucho más amplio, atravesado por modelos generativos, arquitecturas distribuidas y regulaciones estrictas sobre privacidad y tratamiento de información.

La convergencia entre los Large Language Models (LLM), la automatización y las nuevas arquitecturas de datos llevó la minería a un nuevo escenario: uno en el que los sistemas no solo analizan lo que ya ocurrió, sino que anticipan escenarios, explican decisiones y generan conocimiento en lenguaje natural.

El National Institute of Standards and Technology (NIST) señala en su documento ‘Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile‘ que los sistemas de IA generativa introducen nuevas capas de complejidad y riesgo sobre los modelos tradicionales de analítica y aprendizaje automático, lo que obliga a reforzar la calidad de los datos, la gobernanza y la seguridad en todo el ciclo de vida de la IA.

Este cambio es especialmente relevante para América Latina, donde las empresas que modernizaron sus pipelines analíticos descubrieron que la minería de datos no solo ayuda a comprender tendencias, sino que también acelera la toma de decisiones operativas en banca, retail, manufactura y telecomunicaciones.

¿Para qué sirve la minería de datos en las empresas?

Hay muchas razones por las que es necesario utilizar sistemas de minería de datos. En primer lugar, la cantidad de datos almacenados en los medios informáticos aumenta constantemente: páginas web, sistemas de comercio electrónico, datos relacionados con compras y recibos fiscales, transacciones bancarias relacionadas con tarjetas de crédito.

En segundo lugar, cabe señalar que el hardware es cada vez más potente y económico. Desde el punto de vista empresarial, la presión competitiva crece constantemente y el recurso de información es un activo valioso para superar a la competencia.

La explosión de información sigue siendo un desafío, pero hoy el problema no es solamente la cantidad de datos, sino la diversidad de fuentes, la velocidad de actualización y la necesidad de integrarlos en tiempo real. En esta década surgieron enfoques como Data Fabric, que automatiza la integración y calidad de datos a escala, y Data Mesh, que distribuye la responsabilidad de los datos entre diferentes dominios de negocio. Ambas arquitecturas permiten que la minería de datos opere en entornos híbridos y multicloud, donde los datos circulan entre sensores IoT, ERPs corporativos, aplicaciones móviles y bases documentales internas.

Gartner define data fabric como “un concepto emergente de diseño de gestión e integración de datos, cuyo objetivo es permitir el acceso a los datos en toda la organización mediante integraciones flexibles, reutilizables, aumentadas y, en algunos casos, automatizadas”.

En México y en la región, estos enfoques se incorporan progresivamente, especialmente en bancos, aseguradoras y retailers que requieren análisis en tiempo real para detectar fraudes, anticipar rupturas de stock o personalizar ofertas.

Las técnicas tradicionales son inaplicables a una gran cantidad de datos sin procesar; el Data Mining, por otro lado, puede ayudar a los científicos a clasificar y segmentar los datos y a formular hipótesis.

Otras razones por las que es necesario utilizar la minería de datos son que gran parte de la información de los datos no es directamente evidente. Los análisis realizados por humanos pueden tardar semanas en descubrir información útil y, de hecho, una gran parte de los datos nunca se analizan.

¿Cuáles son los beneficios de la minería de datos?

La minería de datos se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan aprovechar al máximo sus datos. Esta técnica permite extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, lo que puede traducirse en ventajas competitivas significativas.

A continuación, se presentan cinco beneficios clave de aplicar minería de datos en el ámbito empresarial:

1. Optimización de procesos de negocio

La minería de datos permite a las empresas analizar sus procesos internos para identificar ineficiencias y cuellos de botella. Al comprender mejor cómo fluyen los datos a través de sus operaciones, las organizaciones pueden implementar mejoras que aumenten la eficiencia y reduzcan costos operativos.

2. Mejora en la toma de decisiones

Al proporcionar insights basados en datos reales, la minería de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas. Esto es crucial en un entorno empresarial donde las decisiones rápidas y precisas pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

3. Segmentación avanzada de clientes

Las técnicas de minería de datos permiten a las organizaciones segmentar a sus clientes de manera más precisa. Esto facilita la creación de campañas de marketing personalizadas que resuenen mejor con las necesidades y preferencias de cada segmento, aumentando así la efectividad del marketing y la satisfacción del cliente.

4. Detección de fraudes

La capacidad de identificar patrones inusuales en grandes conjuntos de datos es una de las fortalezas de la minería de datos. Por eso es considerada muy útil en la detección de fraudes, donde las anomalías pueden indicar actividades fraudulentas que requieren atención inmediata.

5. Desarrollo de nuevos productos y servicios

Al analizar tendencias y patrones en los datos de consumo, las empresas pueden identificar oportunidades para desarrollar nuevos productos y servicios que satisfagan mejor las necesidades del mercado. Esta posibilidad contribuye a mantener la relevancia en un mercado competitivo e impulsa la innovación dentro de la organización.

Estos beneficios demuestran cómo la minería de datos puede transformar la manera en que las empresas operan, permitiéndoles no solo sobrevivir, sino prosperar en un entorno de negocios cada vez más impulsado por los datos.

¿Qué tipos de patrones se pueden encontrar con minería de datos?

Un patrón es una representación sintética y semánticamente rica de un conjunto de datos; generalmente expresa un patrón recurrente en los datos, pero también puede expresar un modelo excepcional.

Un patrón debe ser:

• Válido en datos con un cierto grado de confianza.
• Comprensible desde un punto de vista sintáctico y semántico, para que el usuario pueda interpretarlo.
• Previamente desconocido y potencialmente útil, para que el usuario pueda actuar en consecuencia.

Tipos de patrones

Existen varios tipos de patrones que se pueden identificar en la minería de datos. Cada tipo ofrece una perspectiva única y puede ser utilizado para diferentes propósitos, dependiendo del objetivo del análisis.

A continuación, se presentan algunos de los tipos más comunes de patrones que se buscan:

• Reglas asociativas: permiten determinar las reglas de implicación lógica presentes en la base de datos y, a continuación, identificar los grupos de afinidad entre los objetos.
• Clasificadores: permiten obtener un modelo para clasificar los datos según un conjunto de clases asignadas y anteriores.
• Árboles de decisión: son clasificadores especiales que permiten identificar, por orden de importancia, las causas que conducen a la ocurrencia de un evento.
• Agrupación: agrupa los elementos de un conjunto, según sus características, en clases que no están asignadas a priori.
• Series temporales: permiten identificar patrones recurrentes o atípicos en secuencias de datos complejas.

¿Ejemplos de minería de datos en el mundo real?

Esta disciplina se inspira en las áreas de la inteligencia artificial y aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, las estadísticas y las bases de datos. La minería de datos se creó para reemplazar las técnicas de análisis tradicionales, que no son adecuadas por varias razones:

• Cantidad de datos.
• Alta dimensionalidad de datos.
• Heterogeneidad de los datos.

Ejemplos de minería de datos

Un ejemplo de minería de datos es cuando buscamos los apellidos más comunes en determinadas regiones o agrupamos los documentos devueltos por un motor de búsqueda en función de la información contextual (por ejemplo, “selva amazónica“).

Ahora veamos qué no es Data Mining. Por ejemplo, buscar un número en la guía telefónica o consultar información en un motor de búsqueda no es minería de datos.

¿Cuáles son las técnicas de minería de datos?

Las actividades típicas de la minería de datos se definen en dos específicas. Una son los sistemas de predicción, que utilizan algunas variables para predecir el valor desconocido o futuro de otras variables. La otra se trata de los sistemas de descripción, que buscan patrones interpretables por humanos que describan los datos.

Las actividades de data mining son:

• Clasificación (predictiva).
• Agrupamiento (descriptivo).
• Buscar reglas asociativas (descriptivas).
• Búsqueda secuencial de patrones (descriptiva).
• Regresión (predictiva).
• Identificación de desviaciones (predictiva).

1) Clasificación predictiva de la minería de datos

• Definición: Dada una colección de registros (conjunto de entrenamiento), cada registro se compone de un conjunto de atributos, uno de los cuales expresa la clase a la que pertenece el registro. Busque un modelo para el atributo de clase que exprese el valor del atributo en función de los valores de los demás atributos.
• Objetivo: Los registros desconocidos deben asignarse a una clase con la mayor precisión posible. Se utiliza un conjunto de pruebas para determinar la precisión del modelo. Normalmente, el conjunto de datos proporcionado se divide en conjuntos de entrenamiento y conjuntos de prueba. El primero se usa para construir el modelo y el segundo para validarlo.

Primer ejemplo de aplicación de minería de datos: marketing directo

• Objetivo: Reducir el costo de la publicidad por correo mediante la definición del grupo de clientes que tienen más probabilidades de comprar un nuevo producto de telefonía.
• Enfoque: Utiliza los datos recopilados para el lanzamiento de productos similares. Sabemos qué clientes decidieron comprar y cuáles no. Esta información (comprar, no comprar) representa el atributo de clasificación.

Recopile toda la información posible relacionada con los compradores individuales: datos demográficos, estilo de vida, relaciones anteriores con la empresa, actividad laboral realizada, ingresos, sexo, edad, etc. Aplica esta información como atributos de entrada para elaborar un modelo de clasificación.

Segundo ejemplo de aplicación: detección de fraudes

• Objetivo: Predecir el uso fraudulento de las tarjetas de crédito.
• Planteamiento: Se utilizan como atributos las transacciones anteriores y la información sobre sus propietarios (cuándo el usuario compra, qué compra, paga con retraso, etc.). Etiquete las transacciones anteriores como fraudulentas o legales. Esta información representa el atributo de clasificación.

Cree un modelo para las dos clases de transacciones. Utilice el modelo para identificar el comportamiento fraudulento en las próximas transacciones relacionadas con una tarjeta de crédito específica.

2) Agrupación de minería de datos

• Definición: Dado un conjunto de puntos, cada uno caracterizado por un conjunto de atributos, y con un grado de similitud entre los puntos disponibles, encuentre los subconjuntos de puntos de manera que: los puntos que pertenecen a un subconjunto sean más similares entre sí que los que pertenecen a otros conglomerados.
• Medidas de similitud: La distancia euclidiana es aplicable si los atributos de los puntos asumen valores continuos. Son posibles muchas otras medidas, según el problema que se esté considerando.

Ejemplo de aplicación de minería de datos: segmentación del mercado

• Objetivo: Dividir a los clientes en subconjuntos distintos para utilizarlos como objetivos de actividades de marketing específicas.
• Enfoque: Recopilar información sobre los clientes relacionada con su estilo de vida y ubicación geográfica. Encuentra grupos de clientes similares. Mida la calidad de los clústeres verificando si el patrón de compra de los clientes que pertenecen al mismo grupo es más similar al de los clientes que pertenecen a grupos similares.

3) Reglas asociativas de la minería de datos

• Definición: Dado un conjunto de registros, cada uno compuesto por varios elementos que pertenecen a una colección determinada, se producen reglas de dependencia que predicen la aparición de uno de los elementos en presencia de las apariciones de los demás.

Ejemplo de aplicación de minería de datos: eliminación de bienes

• Objetivo: Identificar los productos comprados juntos por un número suficientemente grande de clientes.
• Método: Utiliza los datos de los recibos fiscales para identificar las dependencias entre los productos. Una regla asociativa clásica es: si un cliente compra pañales y leche, lo más probable es que compre cerveza. El estante para cerveza se colocará al lado del estante para pañales para bebés.

4) Regresión de minería de datos

• Definición: Predecir el valor de una variable con valores comunes en función de los valores de otras variables asumiendo un modelo de dependencia lineal/no lineal. Un problema muy estudiado en estadística y en el campo de las redes neuronales.

Ejemplos de aplicación de la minería de datos

Predecir los ingresos por ventas de un nuevo producto a partir de inversiones en publicidad, predecir la velocidad del viento en función de la temperatura, la humedad y la presión atmosférica, predecir la tendencia del mercado de valores.

En conclusión, las características de la minería de datos son:

• La escalabilidad.
• La multidimensionalidad del conjunto de datos.
• La complejidad y heterogeneidad de los datos.
• La calidad de los datos.
• La propiedad de los datos.
• El mantenimiento de la privacidad.
• El procesamiento en tiempo real.

Técnicas de minería de datos según el objetivo

¿Dónde se aplica la minería de datos?

La minería de datos es una herramienta versátil que encuentra aplicaciones en una amplia variedad de sectores y disciplinas.

Su capacidad para descubrir patrones ocultos y generar insights valiosos a partir de grandes volúmenes de datos la hace indispensable en el mundo empresarial moderno.

Así es como se puede aplicar en numerosas áreas e industrias que aprovechan los beneficios del Data Mining en sus operaciones. Entre ellas se pueden encontrar:

Telecomunicaciones y medios

En la industria de las telecomunicaciones y los medios, el data mining se utiliza para analizar el comportamiento de los clientes y mejorar la experiencia del usuario.

Las empresas pueden identificar patrones de uso del ancho de banda y personalizar ofertas de servicio, lo que no solo optimiza el uso de recursos, sino que también incrementa la satisfacción del cliente.

Este enfoque permite a las compañías anticiparse a las necesidades de sus usuarios y ofrecer soluciones más adaptadas.

Banca y seguros

El sector financiero emplea la minería de datos para abordar desafíos complejos como la detección de fraudes, el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos.

Por ejemplo, los bancos pueden analizar transacciones para identificar actividades sospechosas, mientras que las aseguradoras pueden ajustar precios basándose en patrones históricos de siniestros.

Estas aplicaciones no solo mejoran la seguridad y eficiencia operativa, sino que también fortalecen la confianza del cliente en los servicios financieros.

Educación

En el ámbito educativo, el data mining permite a los educadores personalizar el aprendizaje y mejorar los resultados académicos.

Al analizar datos sobre el rendimiento de los estudiantes, las instituciones pueden desarrollar estrategias de enseñanza adaptativas que respondan a las necesidades individuales de cada alumno.

Su aplicación facilita un aprendizaje más efectivo y ayuda a identificar estudiantes que podrían necesitar apoyo adicional.

Manufactura

La automatización industrial utiliza la minería de datos para optimizar la producción y el mantenimiento de equipos.

Al prever el desgaste de maquinaria y anticipar necesidades de mantenimiento, las empresas pueden reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.

Esta acción predictiva permite a los fabricantes mantener altos niveles de calidad y cumplir con los plazos de entrega.

Venta minorista

En el sector retail, la minería de datos es fundamental para comprender el comportamiento de compra de los consumidores.

Las empresas pueden analizar grandes bases de datos de transacciones para optimizar campañas de marketing y prever tendencias de ventas.

Por ejemplo, identificar productos de temporada populares permite a los minoristas ajustar sus inventarios para satisfacer la demanda, evitando así la escasez y mejorando la experiencia del cliente.

¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático?

Muchas personas confunden la minería de datos con el aprendizaje automático. Aunque existen algunas similitudes, los dos conceptos difieren mucho entre sí.

Veamos específicamente cuáles son las diferencias entre la minería de datos y el aprendizaje automático:

• La minería de datos es un proceso manual que requiere la intervención humana. El proceso de aprendizaje automático, una vez establecidas las reglas, es automático y sin intervención humana.
• En la minería de datos, las reglas se desconocen al principio del proceso, mientras que el aprendizaje automático se proporciona para comprender los datos y aprender.
• La minería de datos se utiliza en una base de datos existente para encontrar modelos. El aprendizaje automático se utiliza en una base de datos de entrenamiento que usa la computadora para leer datos y hacer predicciones.

A pesar de las claras diferencias entre ambos, a medida que las empresas se vuelven cada vez más predictivas, es posible que en el futuro veamos una superposición entre el aprendizaje automático y la minería de datos.

Los nuevos desafíos: gobernanza, privacidad y RAG en entornos corporativos

La masificación de modelos generativos y sistemas automáticos elevó los estándares de gobernanza de datos, especialmente cuando la minería involucra información sensible.

En México, la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) exige que cualquier procesamiento —incluida la minería— se realice con consentimiento informado, minimización de datos y medidas de seguridad reforzadas. El INAI actualizó lineamientos para garantizar transparencia, trazabilidad y evaluación de impacto.

A nivel internacional, el GDPR europeo establece obligaciones adicionales para proyectos de minería de datos que interactúan con IA, incluyendo derechos de explicación automática y auditorías de sesgo.

En paralelo, el crecimiento de los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) cambió la manera en que las empresas consultan, relacionan y explotan sus datos internos. Microsoft Research describe este enfoque como una forma de “reducir al mínimo las alucinaciones de los modelos generativos y elevar su exactitud apoyándose en fuentes corporativas verificadas”.

Para las organizaciones latinoamericanas, esto implica combinar la minería de datos tradicional con nuevas capacidades de búsqueda semántica, la generación automática de insights y el análisis conversacional de repositorios internos.

¿Qué es CRISP-DM y cómo se utiliza hoy en minería de datos?

Un proyecto de minería de datos requiere un enfoque estructurado en el que elegir el mejor algoritmo es solo uno de los factores de éxito. La metodología CRISP-DM es una de las propuestas más estructuradas para definir los pasos fundamentales de un proyecto de minería de datos.

Las seis fases del ciclo de vida no son estrictamente secuenciales. A menudo es necesario volver a las actividades ya realizadas.

Entender el dominio de la aplicación

Entender los objetivos de beneficio desde el punto de vista del usuario, traducir el problema del usuario en un problema de minería de datos y definir un primer plan de proyecto.

Comprensión de los datos

Recopilación preliminar de datos destinada a identificar problemas de calidad y realizar análisis preliminares para identificar las características más destacadas.

Preparación de datos

Incluye todas las actividades necesarias para crear el conjunto de datos final: selección de atributos y registros, transformación y limpieza de datos

Creación del modelo

Se aplican diferentes técnicas de minería de datos al conjunto de datos, incluso con parámetros diferentes, para identificar la que permite construir el modelo más preciso.

Evaluación del modelo y de los resultados

Se analizan el modelo o los modelos obtenidos en la fase anterior para comprobar que son lo suficientemente precisos y robustos como para cumplir adecuadamente los objetivos del usuario.

Despliegue

El modelo construido y los conocimientos adquiridos deben ponerse a disposición de los usuarios. Esta fase puede implicar simplemente la creación de un informe o puede requerir la implementación de un sistema de minería de datos que pueda ser controlado directamente por el usuario.

Aunque CRISP-DM sigue siendo la metodología más utilizada en proyectos de data mining, su aplicación en 2025 es bastante distinta a la que se planteó a comienzos de los 2000.

La irrupción de la IA generativa, la automatización de pipelines y las exigencias regulatorias hicieron que varias fases del ciclo se ampliaran. Hoy, el énfasis ya no está solo en elegir el algoritmo correcto, sino en garantizar calidad, trazabilidad, ética y mantenimiento continuo del modelo.

En la práctica, los equipos incorporaron tres capas nuevas:

1. MLOps aplicado a minería de datos.

El modelado dejó de ser una fase puntual y pasó a ser un proceso continuo. Los modelos se versionan, se monitorizan en producción y se actualizan automáticamente conforme cambian los datos, integrando herramientas de feature stores, CI/CD y validación permanente.

2. Control de sesgo y evaluación de impacto.

La fase de “evaluación del modelo” ahora exige pruebas de equidad, análisis de sensibilidad y revisión de posibles discriminaciones algorítmicas. Este control es obligatorio en sectores regulados y se apoya en marcos como el AI RMF del NIST, que recomienda verificar el riesgo, la explicabilidad y el comportamiento adverso en todas las etapas.

3. Data lineage y gobernanza estricta.

Las fases de comprensión y preparación de datos se ampliaron para incluir trazabilidad completa: de dónde proviene cada dato, quién lo modificó, cómo se transformó y bajo qué políticas se utiliza. En México y Latinoamérica, esto está alineado con la LFPDPPP y con los marcos de protección de datos que exigen documentar el ciclo de vida de la información.

En conjunto, estas capas transformaron CRISP-DM en una metodología más viva, conectada con operaciones reales, auditorías de riesgo y modelos que ya no se construyen una sola vez, sino que evolucionan junto con los datos y el negocio.

Así es como la minería de datos entra en una nueva etapa. Las empresas que antes la veían como una herramienta técnica hoy la consideran un elemento central para competir en mercados hiperconectados. Su combinación con IA generativa, arquitecturas distribuidas y marcos legales modernos redefine lo que implica tomar decisiones basadas en datos.

En IT Masters Mag observamos un cambio claro: las áreas de TI dejaron de preguntarse qué datos tienen y comenzaron a preguntarse qué decisiones serían posibles si aprovecharan todo lo que ya está disponible en sus repositorios corporativos. Esa transición, más que tecnológica, es cultural, y será determinante para la próxima década digital de la región.