El Datamining

écrit par René Lefebure

5 avr

Article traduit par Ignacio Camacho Castillo

El datamining designa al conjunto de técnicas que permiten analizar datos y la puesta en marcha de enfoques industriales de la gestión del conocimiento del cliente.

El datamining es un campo muy amplio y el objetivo de esta parte del blog es englobar la mejora del conocimiento del cliente y la optimización de los procesos de gestión de la relación con el cliente. El datamining es un paso obligatorio para una empresa que pretende comprender a sus clientes y establecer una relación duradera con ellos.

Los objetivos de esta rúbrica consisten en aportar:

  • A los no expertos y a los estudiantes, una presentación de las diferentes tecnologías
  • A los profesionales, una descripción de las aplicaciones y un seguimiento de la evolución en este campo.

El datamining es un elemento importante para valorar los datos recogidos a través de los canales de relación con el cliente (ordenador o pda del comercial,centralita de llamadas,página web…) y elaborar informaciones en los ”almacenes de datos”.

El datamining permite teóricamente asegurar un tratamiento lo más optimizado posible para los clientes (tiempo del tratamiento, ajuste de las ofertas..) a través de modelos de análisis y de previsión.

Sin embargo, a pesar de una promesa real de las tecnologías,el crecimiento y la variedad del flujo de captación de datos se traduce todavía en una infraexplotación de los datos. Los problemas de calidad siguen siendo mayores en el caso delos datos recogidos, y el datamining se centra en el problema del “garbege in-garbage out”. Conjuntamente evolucionan los modos de relación con el cliente, y nuevas aportaciones como los navegadores de internet y la geolocalización completan las opciones para esta colecta de datos. Estas nuevas fuentes pueden hacer surgir problemáticas nuevas en cuanto al análisis de datos textuales o de imágenes y la necesidad de respetar la vida privada.

El objetivo del blog “datamining” es presentar las diferentes tecnologías y seguir su evolución para afrontar los nuevos datos y las imposiciones que implica la industrialización del conocimiento.

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