Hoy las empresas privadas están aplicando minería de datos, también las publicas lo hacen, las empresas privadas aplicando reglas de asociación y otras técnicas, en empresas publicas realizando análisis de clúster, no quiero ir aun a la parte técnica de la minería de datos sino a la gestión de culturizar al cliente acerca de la minería de datos.

Este es un relato real entre un especialista en minería de datos y un gerente de planeación comercial, cada uno vista desde su perspectiva el uno es técnico y el otro es administrativo.

El técnico me converso sobre aprendizaje supervisado, el administrativo me platico que quería incrementar sus ventas por los menos en un 30% este último trimestre del 2008 respecto al trimestre anterior. El técnico me hablo que “necesitaría hardware, un servidor mínimo de 4GB de RAM…, estudiar la estructura de la base de datos…, claro el motor que usarían es Microsoft SQLSERVER (Business Intelligence) 2005…, (ahora en agosto liberaron SQLSERVER 2008), y que le tomaría por lo menos un mes analizar la estructura de la base de datos…,” mientras el administrador decía solo queda dos meses para lograr la meta de aumentar el 30%  de las ventas…, el técnico logro conocer la base de datos, creo dimensiones y medidas, creo un cubo de ventas, decía que era lo mismo que un datamart de ventas, el administrador decía me queda un mes para lograr el objetivo de incrementar el 30% en la meta, el tiempo se acortaba, empezó a utilizar el cubo de información, el gerente estaba monitoreando las ventas se dio cuenta que la estrategia de venta que aplico era de un 20% sobre la meta en ventas, el técnico le hablo de aplicar un algoritmo de reglas de de asociación, utilizo datos históricos para realizar la minería de datos y encontró patrones, los cuales fueron usados como estrategia, se crearon combos de promoción, la meta que se logro en ventas fue alcanzada en un 60% gracias a que se identifico que los productos se asociaban y a la estrategia del administrador de aplicarla en el momento.

Podemos darnos cuenta que el técnico domino muy bien la herramienta, el administrador la interpreto y fue un estratega con los resultados de la herramienta. El técnico y el administrador recibieron un bono por lograr que se alcance un 60% superior a la meta.

Podemos darnos cuenta que la minería de datos permite generar riqueza para todos.