Tipos y parte de la arquitectura de minería de datos

La minería de datos se refiere a la detección y extracción de nuevos patrones a partir de los datos ya recopilados. La minería de datos es la fusión del campo de la estadística y la informática con el objetivo de descubrir patrones en conjuntos de datos increíblemente grandes y luego transformarlos en una estructura comprensible para su uso posterior. 

La arquitectura de Minería de Datos:

  

Funcionamiento básico:

1. Todo comienza cuando el usuario presenta ciertas requests de minería de datos, estas requests luego se envían a los motores de minería de datos para la evaluación de patrones.
2. Estas aplicaciones intentan encontrar la solución a la consulta utilizando la base de datos ya presente.
3. Los metadatos extraídos luego se envían para un análisis adecuado al motor de minería de datos que a veces interactúa con los módulos de evaluación de patrones para determinar el resultado.
4. Luego, este resultado se envía al front-end de una manera fácilmente comprensible utilizando una interfaz adecuada.

Se muestra una descripción detallada de las partes de la arquitectura de minería de datos:

1. Fuentes de datos: la base de datos, la World Wide Web (WWW) y el almacén de datos son partes de las fuentes de datos. Los datos en estas fuentes pueden estar en forma de texto sin formato, hojas de cálculo u otras formas de medios como fotos o videos. WWW es una de las mayores fuentes de datos.
2. Servidor de base de datos: El servidor de base de datos contiene los datos reales listos para ser procesados. Realiza la tarea de manejar la recuperación de datos según la solicitud del usuario.
3. Motor de Minería de Datos: Es uno de los componentes centrales de la arquitectura de minería de datos que realiza todo tipo de técnicas de minería de datos como asociación, clasificación, caracterización, agrupamiento, predicción, etc.
4. Módulos de evaluación de patrones: son responsables de encontrar patrones interesantes en los datos y, en ocasiones, también interactúan con los servidores de la base de datos para producir el resultado de las requests de los usuarios.
5. Interfaz gráfica de usuario: dado que el usuario no puede comprender completamente la complejidad del proceso de extracción de datos, la interfaz gráfica de usuario ayuda al usuario a comunicarse de manera efectiva con el sistema de extracción de datos.
6. Base de conocimiento: la base de conocimiento es una parte importante del motor de minería de datos que es bastante beneficiosa para guiar la búsqueda de patrones de resultados. En ocasiones, los motores de minería de datos también pueden obtener información de la base de conocimientos. Esta base de conocimientos puede contener datos de las experiencias de los usuarios. El objetivo de la base de conocimientos es hacer que el resultado sea más preciso y fiable.

Tipos de arquitectura de minería de datos:

1. Sin acoplamiento: la arquitectura de minería de datos sin acoplamiento recupera datos de fuentes de datos particulares. No utiliza la base de datos para recuperar los datos que, por lo demás, es una forma bastante eficiente y precisa de hacer lo mismo. La arquitectura sin acoplamiento para la minería de datos es pobre y solo se usa para realizar procesos de minería de datos muy simples.
2. Acoplamiento flexible: en la arquitectura de acoplamiento flexible, el sistema de minería de datos recupera datos de la base de datos y los almacena en esos sistemas. Esta minería es para la arquitectura de minería de datos basada en memoria.
3. Acoplamiento Semi-Tight: Tiende a utilizar varias características ventajosas de los sistemas de almacenamiento de datos. Incluye clasificación, indexación y agregación. En esta arquitectura, se puede almacenar un resultado intermedio en la base de datos para un mejor rendimiento.
4. Acoplamiento estrecho: en esta arquitectura, un almacén de datos se considera uno de sus componentes más importantes, cuyas características se emplean para realizar tareas de minería de datos. Esta arquitectura proporciona escalabilidad, rendimiento e información integrada.

Ventajas de la minería de datos:

• Ayuda a prevenir futuros adversarios al predecir con precisión las tendencias futuras.
• Contribuye a la toma de decisiones importantes.
• Comprime los datos en información valiosa.
• Proporciona nuevas tendencias y patrones inesperados.
• Ayuda a analizar grandes conjuntos de datos.
• Ayuda a las empresas a encontrar, atraer y retener clientes.
• Ayuda a la empresa a mejorar su relación con los clientes.
• Ayuda a las empresas a optimizar su producción de acuerdo con la simpatía de un determinado producto, ahorrando así costos a la empresa.

Desventajas de la minería de datos:

• La excesiva intensidad de trabajo requiere equipos de alto rendimiento y formación del personal.
• La exigencia de grandes inversiones también puede considerarse un problema ya que en ocasiones la recogida de datos consume muchos recursos que suponen un coste elevado.
• La falta de seguridad también podría poner los datos en un gran riesgo, ya que los datos pueden contener detalles privados de los clientes.
• Los datos inexactos pueden conducir a una salida incorrecta.
• Las bases de datos enormes son bastante difíciles de administrar.