Segmentación en Big Data

¿Qué es la segmentación automática?

En el océano de información en el que vivimos es muy frecuente no saber qué buscamos exactamente en los datos. Establecer unas categorías bien definidas o fijar unas métricas cerradas por las que clasificar y organizar los datos puede ser una tarea muy complicada, aunque tengamos un objetivo claro en mente. «Quiero conocer mejor a mis clientes» es una meta muy habitual, pero preguntas relacionadas como «¿Qué grupos de interés existen entre mis clientes?» no tienen respuesta sencilla.

Las técnicas de segmentación analizan grandes volúmenes de datos y detectan automáticamente grupos afines de elementos, o casos discordantes que no se ajusten a la dinámica estándar. Son herramientas de utilidad para:

Descubrir grupos afines

Descubrir grupos afines, que compartan características demográficas o de preferencia por determinados servicios o productos.

Detectar actividades anómalas

Detectar actividades anómalas en redes o sistemas informáticos, sospechosas de intrusiones o comportamiento ilegítimo (ataques del día cero).

Averiguar de forma automática

Averiguar de forma automática las diferentes temáticas tratadas en grandes fuentes documentales, y agrupación de documentos en conjuntos con temáticas similares.

Como resultado de la aplicación de técnicas de segmentación se obtiene información valiosa de los datos en bruto, sin necesidad de que un experto haya definido previamente los grupos o elementos que interesa detectar.

¿Cómo funciona la segmentación automática?

La segmentación automática encuentra su fundamento en la disciplina científica conocida como aprendizaje automático no supervisado. Este transforma los datos en una representación numérica que permita calcular similitudes entre elementos, y así detectar grupos afines o elementos que sean muy diferentes de lo esperado.

El resultado de un proceso de segmentación es un listado de los grupos afines detectados en los datos, para su posterior estudio por los analistas del cliente. La segmentación puede repetirse varias veces en el tiempo, a medida que se actualizan los datos bajo estudio, permitiendo así descubrir cambios en los grupos identificados, como puede ser la aparición de nuevos intereses en una base de clientes, o nuevas temáticas en un conjunto de documentos.

Si la aplicación deseada es la detección de anomalías, el resultado del proceso de segmentación es un modelo de detección que puede desplegarse para identificar estos datos o comportamientos anómalos en tiempo real.

Al igual que en un sistema de clasificación, el modelo de detección genera un valor de certidumbre o score sobre el grado de anormalidad identificado, permitiendo así establecer reglas de negocio, como, por ejemplo, bloquear automáticamente aquellos accesos a una red que presenten un alto score.

Beneficios y valor de las soluciones de segmentación automática del IIC

La segmentación automática ofrece:

Mayor conocimiento

Mayor conocimiento de los datos de negocio, como puede ser la base de datos de clientes, sin necesidad de estudios manuales.

Actualización dinámica

Actualización dinámica de los perfilados realizados, para detectar así cambios en los clientes o el mercado y permitir una rápida reacción.

Detección automática y en tiempo real

Detección automática y en tiempo real de casos atípicos o anómalos, no considerados hasta el momento (de forma complementaria a las reglas y sistemas ya existentes), para prevenir así problemas de seguridad o gestión.

Garantías de efectividad de las soluciones de segmentación automática del IIC

Nos avalan más de 25 años de experiencia en proyectos de datos, en los que se han conseguido soluciones de alto valor para sectores como la detección de grupos de interés en bases de datos de clientes.

El equipo del IIC, profesional y experto, compagina su actividad en el Instituto con labores de investigación, docencia y colaboración con universidades, para mantenerse siempre actualizado sobre las últimas tecnologías. Este conocimiento y experiencia práctica en las diversas técnicas de segmentación automática nos permite desarrollar soluciones a medida, que cumplan los requisitos de tiempos de respuesta y efectividad necesarios para cada proyecto.

Las técnicas de segmentación analizan grandes volúmenes de datos y detectan automáticamente grupos afines de elementos, o casos discordantes que no se ajusten a la dinámica estandar.

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