Motores de reglas y Data Mining

Muchas veces los proyectos de Data Mining pueden fallar por la falta de una correcta implementación de los resultados de los distintos modelos.
Esto suele pasar por las transformaciones que sufren los aprendizajes logrados en tiempo de modelización, con la implementación a nivel de negocio (etapas normalmente realizadas por grupos de personas diferentes).
Para achicar esta brecha existen formas de incorporar de manera integral los resultados de los modelos con el resto de las reglas de negocio que surgen desde las gerencias (normalmente las comerciales y de marketing).
Los "motores de reglas" son herramientas extraordinarias para llevar a cabo esto.
Para proyectos que exijan la "toma de decisión" en tiempo real, existen soluciones de código abierto (ej. Drools, Jess, etc.), que permiten separar la lógica de las reglas de negocio, de la codificación del resto de la solución. Esto permite cubrir los hallazgos realizados en la etapa de minería de los datos junto con el conocimiento que la empresa tiene de su negocio.
En la aplicación de mi modelo de 4 capas al e-commerce (ver http://predictivos.blogspot.com/search/label/E-commerce) muchas veces he tenido que hacer convivir reglas para realizar ofertas al usuario online que provenían de estímulos de distinto origen (los intereses propios del usuario, el comportamiento de su segmento, los intereses de la empresa, etc).
Aqui es donde los motores de reglas se presentan como una solución interesante.

Daniel Ferro