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DATA MINING
ÍNDICE
1.
INTRODUCCIÓN
2.
ANTECEDENTES
HISTÓRICOS
3.
MARCO
TEÓRICO
4.
IMPORTANCIA
PARA EL ÁMBITO JURÍDICO
5.
CONCLUSIONES
6. BIBLIOGRAFÍA
1.- INTRODUCCION
Nos encontramos en una realidad en la cual en
el quehacer cotidiano cada vez se encuentra más digitalizado por lo que se va
generando constantemente datos; por ejemplo al comprar en una tienda y pasar la
tarjeta.
Así las bases de datos
aumentan masivamente hasta convertirse en un almacén de datos que ha crecido
en los últimos años; el problema
surge al momento de procesarlos y utilizarlos frente a esta situación se
presenta esta tecnología emergente Data
Mining que es una tecnología de apoyo.
De este caos es posible desentrañar patrones o pautas sobre nuestro comportamiento para elaborar modelos predictivos y
aplicarlos a diferentes ámbitos de la
vida de la persona humana y no será la excepción la ciencia del derecho donde
existe una gran cantidad de datos para poder de esta manera facilitar la
administración del derecho.
Por ello en este trabajo se dará a conocer en
primer lugar como es que se ha surgido este proceso, como se aplica en
diferentes ámbitos de la vida de la persona, y fundamentalmente como beneficia
al ámbito jurídico y como es que nosotros futuros abogados podemos aprovechar este proceso.
MINERIA DE DATOS
2.
ANTECEDENTES HISTORICOS:
Originalmente iba a ser
llamado "la máquina de aprendizaje práctico" y el término
"minería de datos" se dio por razones de marketing. Así [1]desde los años sesenta los estadísticos
manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology.
En los años ochenta Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y
Gregory Piatetsky-Shapiro empezaron
a consolidar los términos de data mining y finales de los años
ochenta existían
empresas dedicadas a esta tecnología.
Esta[2] es la primera ciencia históricamente que extrae
la información de los datos básicamente
mediante metodologías procedentes de las matemáticas. Posteriormente con el incremento de tamaño y
la estructuración de los datos; es
cuando se empieza a hablar de minería de datos.
En 1999 Dorian Pyle publicó un libro llamado “Data Preparation
for Data Mining” en el que propone una manera de usar la Teoría de la
Información para analizar datos.
En el año 2002 existían
más de 100 empresas en el mundo que ofrecían alrededor de 300 soluciones. Las
listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta
países.
En
la [3]actualidad
la Minería de Datos ha sufrido transformaciones en los últimos años, por los cambios
tecnológicos, estrategias de marketing y la extensión de los modelos de compra
en línea.
Y así en los sistemas de
enseñanza y en la minería de datos son áreas basadas en la web y con un gran
crecimiento, por lo que su unión está despertando interés entre los
investigadores y las empresas.
La minería de datos sirve
para poder:
·
Explorar los datos se
encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes de
datos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
·
En algunos casos, los datos
se consolidan en un almacén de datos y en mercados de datos; en otros se
mantienen en servidores de Internet e intranet.
·
Las herramientas de la minería
de datos ayudan a extraer la información enterrado en archivos corporativos o
en registros públicos, archivados.
Actualmente es utilizado en distinta áreas de aplicación
como financieras y
·
Clasificar un dato dentro de
una de las clases categóricas, preguntas tales como: ¿Cual es el riesgo de
conceder un crédito a este cliente?
·
Agrupar registros,
observaciones o casos en clases de objetos similares.
·
Generar reglas en referencia
al descubrimiento de relaciones de asociación.
·
Además la minería de datos
produce cinco tipos de información: Asociaciones, secuencias, clasificaciones , agrupamientos y pronósticos
3. MARCO TEÓRICO
·
CONCEPTOS:
DEFINICION TRADICIONAL
Un proceso [4]no
trivial de identificación válida,
novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se
encuentran ocultos en los datos.
Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para
algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora
los datos para sacar la información oculta en ellos.
DEFINICION EMPRESARIAL:
En este ámbito es la[5]
integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación
de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo
hacia la toma de decisión.
Pero lo que en verdad hace el data mining es reunir las
ventajas de varias áreas como la estadística, la inteligencia artificial, la
computación gráfica, las bases de datos y el procesamiento masivo, usando como
materia prima las bases de datos.
·
INCIDENCIA EN ORGANIZACIONES
a) En la Empresa
-
Detección de fraudes en las tarjetas de crédito
-
Descubrimiento del porque de la deserción de los clientes
en una compañía.
-
Hábitos de compra en supermercados.
-
Prediciendo el tamaño de las audiencias televisivas.
-
Identificación de patrones de compra de los clientes.
-
Búsqueda de asociaciones entre clientes y características
demográficas.
-
Predicción de respuesta a campañas de correo.
-
Análisis de cestas de la compra
b)
Transportes
- Determinación de la planificación de la distribución
entre tiendas.
- Análisis de patrones de carga
c) Elecciones.
-
Cotejar grandes bases de datos sobre hábitos de
consumo y encuestas para conocer con detalle las inquietudes y los intereses
del votante y así perfilar mejores campañas.
d) Medicina.
-
Reunir grandes bases de datos biológicos para
emplearlas en la detección a tiempo de tumores, demencias o alzhéimer.
·
QUÉ TIPO DE HERRAMIENTA ES
Qué tipo de herramienta es: Es un
software?, un indicador de gestión?, un aplicativo y/o guía de buenas prácticas
en la implementación de Tecnologías de Información?, etc. En qué estado de desarrollo se encuentra
(Versión 1, 2, 3….) si es que corresponde, etc.
¿QUÉ TIPO DE HERRAMIENTA ES?
Es una tecnología compuesta por etapas que integran varías áreas. En esencia es un programa compuesto por varias herramientas, el cual no debe ser confundido con un software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
Es una tecnología compuesta por etapas que integran varías áreas. En esencia es un programa compuesto por varias herramientas, el cual no debe ser confundido con un software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
Las herramientas de Data Mining predicen
futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado
de la información (knowledge-driven).
Cómo había mencionado anteriormente el Data Mining es un gran programa el cual utiliza técnicas para su desarrollo, las cuales son: Redes neuronales artificiales, Arboles de decisión, Algoritmos genéticos, Método del vecino más cercano, Regla de inducción; las cuales desarrollaremos a continuación:
Cómo había mencionado anteriormente el Data Mining es un gran programa el cual utiliza técnicas para su desarrollo, las cuales son: Redes neuronales artificiales, Arboles de decisión, Algoritmos genéticos, Método del vecino más cercano, Regla de inducción; las cuales desarrollaremos a continuación:
·
Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que
funciona el sistema
nervioso de los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un
estímulo de salida. Algunos ejemplos de red neuronal son:
·
El perceptrón.
·
El perceptrón multicapa.
·
Regresión lineal.- Es la más utilizada para formar relaciones entre datos. Rápida y eficaz
pero insuficiente en espacios multidimensionales donde puedan relacionarse más
de 2 variables.
·
Árboles de decisión.- Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito
de la inteligencia artificial, dada una base de datos se construyen estos diagramas de construcciones
lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que
sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que suceden de
forma sucesiva, para la resolución de un problema. Ejemplos:
·
Modelos estadísticos.- Es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación que se emplea
en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los
diferentes factores que modifican la variable de respuesta.
·
Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según
criterios habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de
entrada de forma que estén más cercanos aquellos que tengan características
comunes. Ejemplos:
·
Reglas de asociación.- Se utilizan para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un
determinado conjunto de datos.
El Data Mining está soportado por tres
tecnologías que ya están suficientemente maduras: Recolección masiva de datos,
Potentes computadoras con multiprocesadores y Algoritmos de Data Mining,
Dadas las bases de datos de suficiente
tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de
negocios al proveer estas capacidades: Predicción automatizada de tendencias y
comportamientos. Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos.
·
ESTADO DE DESARROLLO
La
Minería de Datos ha sufrido transformaciones en los últimos años de acuerdo con
cambios tecnológicos, de estrategias de marketing, la extensión de los modelos
de compra en línea, etc. Los más importantes de ellos son:
·
La
importancia que han cobrado los datos
no estructurados (texto, páginas de Internet, etc.).
·
La
necesidad de integrar los algoritmos y resultados obtenidos en sistemas
operacionales, portales de Internet, etc.
·
La
exigencia de que los procesos funcionen prácticamente en línea (por
ejemplo, en casos de fraude con una tarjeta de crédito).
·
Los tiempos de respuesta. El gran volumen
de datos que hay que procesar en muchos casos para obtener un modelo válido es
un inconveniente; esto implica grandes cantidades de tiempo de proceso y hay problemas que requieren una respuesta en tiempo real.
Las bases de datos comerciales están
creciendo a un ritmo sin precedentes. Un reciente estudio del META GROUP sobre
los proyectos de Data Warehouse encontró que el 19% de los que contestaron están
por encima del nivel de los 50 Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo
en el segundo trimestre de 1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos números pueden ser aún mayores. MCI
Telecommunications Corp. cuenta con una base de
datos de 3 terabytes + 1 terabyte de
índices y overhead corriendo en MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela
de motores computacionales mejorados puede ahora alcanzarse de forma más costo - efectiva con tecnología de computadoras con multiprocesamiento
paralelo. Los algoritmos de Data Mining utilizan técnicas que han existido por lo menos desde
hace 10 años, pero que sólo han sido implementadas recientemente como
herramientas maduras, confiables, entendibles que consistentemente son más
performantes que métodos estadísticos clásicos.
En la evolución desde los datos de
negocios a información de negocios, cada nuevo paso se basa en el previo. Por
ejemplo, el acceso a datos dinámicos es crítico para las aplicaciones de
navegación de datos (drill through applications), y la habilidad para almacenar
grandes bases de datos es crítica para Data Mining.
Los componentes esenciales de la
tecnología de Data Mining han estado bajo desarrollo por décadas, en áreas de investigación como estadísticas, inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas, junto con los motores de bases de
datos relacionales de alta performance, hicieron que estas tecnologías fueran
prácticas para los entornos de data warehouse actuales.
Así, día tras día las tecnologías que utiliza el data mining van avanzando y creciendo haciendo más vulnerable el acceso a información privada, como el crecimiento del conocimiento web.
4. IMPORTANCIA
PARA EL ÁMBITO JURÍDICO
a) Utilidad para el abogado en
su ejercicio profesional
Habiéndose establecido ya lo
que la minería de datos es capaz de proporcionar y la definición de éste mismo
en diferentes perspectivas , toca avocarnos a tratar la utilidad o beneficios
que pudiese tener para el abogado en ejercicio . Es así que podríamos señalar
que la minería se datos se avoca o juega su papel más importante en el campo
empresarial, dado que , como se mencionó líneas arriba permite detección de
fraudes en las tarjetas de crédito , la deserción de los clientes en una
compañía , entre otras . Es virtud de lo mencionado , esto nos lleva a relacionarlo inmediatamente con el abogado que ejerce su profesión
respecto de la rama empresarial en razón de que el perfil de éste abogado se
vincula al estudio y análisis de
instituciones jurídicas vinculadas a movimientos y estrategias de éstas mismas
.
Establecemos que la minería
de datos se constituye como una herramienta fundamental en este campo , en base
a que la información obtenida ayuda a los usuarios a elegir cursos de acción y
a definir estrategias competitivas , porque conocen información que solo ellos
pueden emplear . Así mismo mediante modelos avanzados y reglas de inducción se
puede examinar gran cantidad de datos y encontrar patrones difíciles de
identificar a simple vista . [6]
Por tanto un abogado
empresarial puede recabar información y datos con los cuales pudiese dar un
mejor asesoramiento a la empresa para la que labora ya que al conocer , dominar
e interpretar este sistema puede no solo detectar malos manejos empresariales ,
sino también prever posibles desfalcos , estrategias comerciales y de
logística. De otro lado se puede brindar a los usuarios o en todo caso clientes
de la empresa , información más precisa
, completa y verás sin que ésta pueda ser manipulada o monitoreada por
cualquier persona . Finalmente el
abogado conocedor de este sistema puede dar un mejor y completo alcance a los
accionistas o junta directiva del manejo económico y legal de la empresa en
base a los datos recabados .
Con la minería de datos el
abogado empresarial puede detectar problemas rápidamente , solucionar
los mismos y darle cierto valor agregado ; por lo que podríamos hablar de una
nueva información o datos obtenidos respecto de detalles que antes no habían
sido estudiados a fondo . Hablamos entonces
de que el abogado brindaría una información repotenciada que sin lugar a
dudas sirve para poder elaborar estadísticas, balances y tendencias de la
empresa .
b) Utilidad a la administración
de justicia en su proceso de modernización
En el apartado anterior
hemos puesto de relevancia que la
minería de datos sirve y es de mucha utilidad en el ámbito empresarial . Toca
ocuparnos ahora de la utilidad que brinda para una mejor administración de
justicia . Es así que mediante este sistema los datos obtenidos proporcionan un
nuevo enfoque y nuevos indicadores que pueden ser empleados para la
revaloración de casos , expedientes o evitar que se archive un proceso .
Sostenemos esta idea dado que al poder darle un valor agregado a los datos ,
contar con mejores y nuevas herramientas en base a una información primaria ,
el abogado y en sí una institución jurídica
puede no solo dar cuenta a las partes del avance en el proceso sino que
además puede asegurar que los datos o información recolectada que es de
relevancia para el proceso esté debidamente resguardada y sea utilizada
correctamente en el caso .
c) Sirve a la administración pública dentro de sus políticas
de mayor transparencia y acercamiento a la población.
La minería de
datos: “La herramientas de minería de datos permiten extraer patrones,
tendencias y regularidades para describir y comprender mejor los datos y para
predecir comportamientos futuros”[7]
Entendiendo el fragmento extraído, la minería de datos utiliza una serie de herramientas
para poder identificar lo que el usuario o en este caso la administración
pública desee obtener, así tales por ejemplo datos estadísticos respecto a
cuantos matrimonios, terminaron con el divorcio , cuántos hijos extramatrimoniales
hay, entre otros. La minería de datos, en el entendido anterior, serviría a la
administración pública en su política de transparencia puesto que mediante
ésta, se puede dar a los administrados una opción para que ellos puedan ver los
datos almacenados y que los administrados puedan tener acceso a éstas con el
objeto de informarse más acerca de los movimiento y acciones que realiza la
administración pública; por otro lado Aaron Swartz (2012) indicaba “que encontramos distintos
tipos de personas que se entremezclan en este contexto: los curiosos que
quieren conocer dónde van a parar sus impuestos; los activistas que creen que
al revelar los datos sobre lo que hace el Gobierno en realidad pueden detener
la corrupción; y las empresas que pueden aprovecharlo para generar aplicaciones
de valor añadido”, así mismo asevera que hay ciertos organismos competentes
para hacer un control más minuciosos y que se encarga de verificar como se
utilizan los aportes que se hace al Estado mediante distintos tipos de
actividades y que la transparencia no es completamente para los administrados
en general, si bien es cierto tiene
derecho a acceso a la información
pública hay ciertos datos que son propios del estado y hay entes competentes
para realizar el control y velar por nuestros derechos a la vez, respecto al
acercamiento a la población, de hecho el uso de la minería de datos crearía un
gran acercamiento puesto que descubrirán que pueden ser participes del
desarrollo de nuestro país ver cómo ha ido evolucionando, como es que han
variado ciertas cosa y como hoy por hoy podemos usar los datos más relevantes
tal vez en tan solo un clic. Por ende gracias a que los datos almacenados y a
raíz de ello la disposición de los datos de diferentes formas, permiten un
mayor acercamiento a la población,
puesto que así podrán darse cuenta de la situación en la que se encuentra su
país.
d) Están los abogados hoy en día preparados para someterse a
reformas con mayor incidencia de las TIC
Las TIC son tan
importantes para potenciar el cambio de las relaciones económicas y sociales,
como hace siglo y medio, con el desarrollo de la industrialización lo fueron la
incorporación de la electricidad y posteriormente las telecomunicaciones.[8]
A manera de
introducirnos en este punto, el 28
de Octubre de 2011 en la ciudad de Cádiz, se celebra el 1º Encuentro Nacional
de Abogados TIC, dichos miembros proponen la
digitalización de la abogacía en tal entendido
los abogados de Perú también estarían preparados para someterse a reformas en
las que haya mayor incidencia de las TIC puesto que nos podría ahorrar trámites
engorrosos, además de permitirnos ahorrar en materiales como papel, ya que esto
conlleva a que los documentos queden traspapelados y muchas veces en el olvido,
si se usan más las tecnologías de la información y la comunicación se podría
evitar pérdidas de dichos documentos o atentados contra estos como ocurrió en
la época de terrorismo en el Perú en el que se sabe que los terroristas mataron
a personas y para ocultar según ellos las evidencias decidieron quemar las
municipalidades para que así desaparezcan las partidas de nacimiento de
dichas personas, si las TIC entraran en funcionamiento como reformas ya,
no ocurriría tales cosas ya que todo estaría almacenado en una base de datos,
además se podría tenerlos también en físico con una simple impresión y lo
importante es que podemos mantener el documento por más que físicamente se haya
perdido.
Otro punto es que
si el Perú se pone de acuerdo en poner más en funcionamiento las TIC los
trámites para los administrados, los que requieren que se tutelen sus derechos sería
mucho menos complicado y se ahorraría gastos innecesarios, se debe entender
también que hay abogados de toda edad, es claro que para los de edad avanzada
será más difícil puesto que estaban acostumbrados a trámites más físicos,
incluso más tradicionales y antiguos que actualmente; y el uso de las TIC para
ellos se tornaría más complicado pero no imposible, motivo por el cual el uso
de las TIC en las reformas en términos generales sería de mucha ayuda para la función jurisdiccional.
5. CONCLUSIONES
·
Rakesh
Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro empezaron a consolidar los términos de
data mining; Dorian Pyle publicó un libro llamado “Data Preparation for Data Mining” en
el que propone una manera de usar la Teoría de la Información para analizar
datos.
·
Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer
la información enterrada en archivos corporativos o en registros públicos,
archivados. Explora datos para sacar la información oculta.
·
Reunir las ventajas de varias áreas como la estadística,
la inteligencia artificial, la computación gráfica, las bases de datos y el
procesamiento masivo, usando como materia prima las bases de datos.
·
Predicen futuras tendencias y comportamientos,
permitiendo en los negocios tomar
decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la
información
·
Con
la minería de datos el abogado empresarial
puede detectar problemas
rápidamente , solucionar los mismos y darle cierto valor agregado
·
los
datos obtenidos proporcionan un nuevo enfoque y nuevos indicadores que pueden
ser empleados para la revaloración de casos , expedientes o evitar que se
archive un proceso
·
el uso de las TIC para ellos se tornaría más complicado
pero no imposible, motivo por el cual el uso de las TIC en las reformas en
términos generales sería de mucha ayuda
para la función jurisdiccional.
6. BIBLIOGRAFIA
·
Evolución
Historia de la Minería de Datos:http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos(4 de agosto 2013)
·
ROMERO
MORALES, Estado actual de la aplicación
de la minería de datos a los sistemas de enseñanza basada en web pag. 51
·
Fayyad ,Introducción
a la minería de datos.1996 (DIGITAL)
·
Molina, Minería de Datos (DIGITAL)
·
Ángeles
y Santillán , Minería de Datos : concepto , características , estructura y
aplicaciones(DIGITAL)
·
Cardona Madariaga Diego, Las tecnologías de la información y las comunicaciones-TIC- en la
relación administración pública ciudadano caso Colombia- Perú, Universidad
del Rosario: Bogotá, p. 57.
[2]Evolución Historia de la
Minería de Datos:http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos(4 de agosto 2013)
[3] ROMERO MORALES, Estado actual de la aplicación de la minería
de datos a los sistemas de enseñanza basada en web pag. 51
[6] Ángeles y Santillán , Minería de Datos : concepto , características
, estructura y aplicaciones(DIGITAL)
[7] Pérez López, Cesar;
Sanatín Gonzales Daniel, Minería de datos
técnicas y herramientas, España, Magallanes p.2
[8] Cardona Madariaga Diego, Las tecnologías de la información y las
comunicaciones-TIC- en la relación administración pública ciudadano caso
Colombia- Perú, Universidad del Rosario: Bogotá, p. 57.
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