Resumen de Metodologías y herramientas de análisis para un proceso de minería de datos.
Raycos Brito Sarasa, Alejandro Rosete Suárez, Rolando Acosta Sánchez
De manera proporcional al paso de los años, el desarrollo de nuevas tecnologías ha hecho posible el almacenamiento de información de forma creciente. El volumen de datos recogidos ha permitido satisfacer las necesidades diarias de las organizaciones, pero ha superado las capacidades humanas para analizar y transformar la información en conocimiento útil que apoye la toma de decisiones. Esta necesidad ha motivado el empleo de técnicas y herramientas de minería de datos, que posibiliten la extracción de conocimiento, en forma de reglas o patrones a partir de dichos datos. La extracción de conocimiento constituye un proceso complejo que en ocasiones provoca retrasos o desviaciones, por no contar con una guía metodológica que organice los pasos para alcanzar determinados objetivos. De igual modo, el creciente volumen de información impide que estudios de este tipo sean realizados sin el empleo de herramientas de análisis. El presente trabajo constituye un estudios exploratorio de las metodologías y herramientas más populares para desarrollar proyectos de minería de datos, y propone, basado en sus prestaciones y el empleo que de ellas se realiza a nivel internacional, a CRISP-DM y a WEKA, como metodología y herramienta, respectivamente, para ser empleadas.
