Aplicación de Minería de Datos para la Detección de Anomalías: Un Caso de Estudio

La Minería de Datos es una de las soluciones de la Inteligencia de Negocios, que ayuda a extraer conocimiento a partir de datos que las empresas han generado producto de su negocio. Este conocimiento puede generar aplicaciones de alto valor agregado si el proceso de Minería de Datos es entendido apropiadamente desde una perspectiva del negocio. Aplicaciones tales como detección de anomalías para la prevención de fraudes y abusos, análisis de fidelización, crossselling, optimización de la cadena de suministro; o conceptos tales como clasificadores y regresiones basados en redes neuronales han emergido profusamente durante los últimos años en el vocabulario de muchas empresas como una forma de reflejar el potencial que ellas podrían alcanzar con esta tecnología aplicada a sus datos. En este contexto, se implementó una aplicación de Minería de Datos que detecta anomalías con el fin de detectar posibles abusos en el uso de los principales servicios que otorga la empresa Aguas Araucanía S.A. Los datos analizados corresponden a las facturaciones de servicios de agua potable y alcantarillado de clientes en la ciudad de Lautaro, que fueron almacenados previamente en un Almacén de Datos. Para el análisis se utilizaron algoritmos de Minería de Datos basados en técnicas de clustering, y la metodología CRISP-DM. Como principal resultado, el sistema permitió a la empresa reducir, en forma considerable, el tiempo de búsqueda de los posibles fraudes.