Arquitectura de minería de datos: componentes, tipos y técnicas

Introducción

La minería de datos es el proceso en el que se extrae de un conjunto de datos muy amplio información que antes se desconocía y que podría ser potencialmente muy útil. La arquitectura de minería de datos o la arquitectura de las técnicas de minería de datos no son más que los diversos componentes que constituyen todo el proceso de minería de datos. Aprenda ciencia de datos para adquirir experiencia en minería de datos y seguir siendo competitivo en el mercado.

Componentes de la arquitectura de minería de datos

Echemos un vistazo a los componentes que componen toda la arquitectura de minería de datos.

1. Fuentes de datos

El lugar donde obtenemos nuestros datos para trabajar se conoce como la fuente de datos o la fuente de los datos. Hay muchas documentaciones presentadas, y también se podría argumentar que toda la World Wide Web (WWW) es un gran almacén de datos. Los datos pueden estar en cualquier lugar y algunos pueden residir en archivos de texto, un documento de hoja de cálculo estándar o cualquier otra fuente viable como Internet.

2. Base de datos o servidor de almacén de datos

El servidor es el lugar que contiene todos los datos que están listos para ser procesados. La obtención de datos funciona a pedido del usuario y, por lo tanto, los conjuntos de datos reales pueden ser muy personales.

3. Motor de minería de datos

El campo de la minería de datos está incompleto sin lo que podría decirse que es su componente más crucial, conocido como motor de minería de datos. Por lo general, contiene una gran cantidad de módulos que se pueden utilizar para realizar una variedad de tareas. Las tareas que se pueden realizar pueden ser de asociación, caracterización, predicción, agrupamiento, clasificación, etc.

4. Módulos para Evaluación de Patrones

Este módulo de la arquitectura se emplea principalmente para medir qué tan interesante es realmente el patrón que se ha ideado. Para fines de evaluación, normalmente se utiliza un valor de umbral. Otro punto crítico a tener en cuenta aquí es que este módulo tiene un vínculo directo de interacción con el motor de minería de datos, cuyo objetivo principal es encontrar patrones interesantes.

5. GUI o interfaz gráfica de usuario

Como su nombre indica, este módulo de la arquitectura es lo que interactúa con el usuario. La GUI sirve como el enlace muy necesario entre el usuario y el sistema de minería de datos. El trabajo principal de GUI es ocultar las complejidades que involucran todo el proceso de extracción de datos y proporcionar al usuario un módulo fácil de usar y entender que le permita obtener una respuesta a sus consultas de una manera fácil de entender.

6. Base de conocimientos

La base de todo el conocimiento es vital para cualquier arquitectura de minería de datos. La base de conocimientos suele utilizarse como faro guía para el patrón de los resultados. También puede contener los datos de lo que los usuarios han experimentado. El motor de minería de datos interactúa a menudo con la base de conocimientos para aumentar la fiabilidad y la precisión del resultado final. Incluso el módulo de evaluación de patrones tiene un enlace a la base de conocimientos. Interactúa con la base de conocimientos a intervalos regulares para obtener varias entradas y actualizaciones.

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Tipos de arquitectura de minería de datos

Hay cuatro tipos diferentes de arquitectura que se enumeran a continuación:

1. Minería de datos sin acoplamiento

La arquitectura sin acoplamiento generalmente no utiliza ninguna funcionalidad de la base de datos. Lo que normalmente hace el no-acoplamiento es que recupera los datos requeridos de una o una fuente de datos en particular. Eso es todo; este tipo de arquitectura no saca ventaja alguna de la base de datos en cuestión. Debido a este problema específico, el no acoplamiento generalmente se considera una mala elección de arquitectura para el sistema de minería de datos. Aún así, a menudo se usa para procesos elementales que involucran minería de datos.

2. Minería de datos de acoplamiento flexible

El proceso de minería de datos de acoplamiento flexible emplea una base de datos para hacer la oferta de recuperación de los datos. Una vez que haya terminado de encontrar y traer los datos, los almacena en estas bases de datos. Este tipo de arquitectura se usa a menudo para sistemas de minería de datos basados ​​en memoria que no requieren alta escalabilidad ni alto rendimiento.

3. Minería de datos de acoplamiento semirrígido

La arquitectura Semi-Tight hace uso de varias características del almacén de datos. Estas características de los sistemas de almacenamiento de datos generalmente se utilizan para realizar algunas tareas relacionadas con la minería de datos. Las tareas como indexación, clasificación y agregación son las que generalmente se realizan.

4. Minería de datos de acoplamiento estrecho

La arquitectura de acoplamiento estrecho se diferencia del resto en su tratamiento de los almacenes de datos. El acoplamiento estrecho trata el almacén de datos como un componente para recuperar la información. También hace uso de todas las funciones que encontraría en las bases de datos o los almacenes de datos para realizar diversas tareas de minería de datos. Este tipo de arquitectura suele ser conocida por su escalabilidad, información integrada y alto rendimiento. Hay tres niveles de esta arquitectura que se enumeran a continuación:

5. Capa de datos

La capa de datos se puede definir como la base de datos o el sistema de almacenes de datos. Los resultados de la minería de datos generalmente se almacenan en esta capa de datos. Los datos que alberga esta capa de datos se pueden utilizar para presentar los datos al usuario final en diferentes formas, como informes o algún otro tipo de visualización.

6. Capa de aplicación de minería de datos

El trabajo de la capa de aplicación de minería de datos es encontrar y obtener los datos de una base de datos determinada. Por lo general, se debe realizar alguna transformación de datos aquí para obtener los datos en el formato deseado por el usuario final.

7. Capa frontal

Esta capa tiene prácticamente el mismo trabajo que una GUI. La capa frontal proporciona una interacción intuitiva y amigable con el usuario. El resultado de la extracción de datos generalmente se visualiza de una forma u otra para el usuario al hacer uso de esta capa frontal.

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Técnicas de Minería de Datos

Hay varias técnicas de minería de datos que están disponibles para que el usuario haga uso de ellas; algunos de ellos se enumeran a continuación:

1. Árboles de decisión

Los árboles de decisión son la técnica más común para la extracción de datos debido a la complejidad o falta de ella en este algoritmo en particular. La raíz del árbol es una condición. Luego, cada respuesta se basa en esta condición llevándonos de una manera específica, lo que eventualmente nos ayudará a llegar a la decisión final.

2. Patrones secuenciales

Los patrones secuenciales generalmente se usan para descubrir eventos que ocurren regularmente o tendencias que se pueden encontrar en cualquier dato transaccional.

3. Agrupación

La agrupación en clústeres es una técnica que define automáticamente diferentes clases en función de la forma del objeto. Las clases así formadas se utilizarán para colocar en ellas otros tipos de objetos similares.

4. Predicción

Esta técnica generalmente se emplea cuando se requiere que determinemos con precisión un resultado que aún está por ocurrir. Estas predicciones se realizan estableciendo con precisión la relación entre entidades independientes y dependientes.

5. Clasificación

Esta técnica se basa en un algoritmo de aprendizaje automático similar con el mismo nombre. Esta técnica de clasificación se utiliza para clasificar cada elemento en cuestión en grupos predefinidos haciendo uso de técnicas matemáticas como la programación lineal, árboles de decisión, redes neuronales, etc.

Conclusión

Debido a los pasos agigantados en el campo de la tecnología, el poder y la destreza del procesamiento han aumentado significativamente. Este incremento en la tecnología nos ha permitido ir más allá de las formas tradicionalmente tediosas y lentas de procesamiento de datos, permitiéndonos obtener conjuntos de datos más complejos para obtener información que antes se consideraba imposible. Esto dio origen al campo de la minería de datos. La minería de datos es un nuevo campo próximo que tiene el potencial de cambiar el mundo tal como lo conocemos.

La arquitectura de minería de datos o la arquitectura del sistema de minería de datos es cómo se realiza la minería de datos. Por lo tanto, tener conocimientos de arquitectura es tan importante, si no más, que tener conocimientos sobre el campo en sí.

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