Cos’è il Data Mining?
Il data mining è un processo utilizzato dalle aziende per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Usando un software per cercare modelli in grandi gruppi di dati, le aziende possono imparare di più sui loro clienti per sviluppare strategie di marketing più efficaci, aumentare le vendite e diminuire i costi. Il data mining dipende da un’efficace raccolta di dati, dall’immagazzinamento e dall’elaborazione al computer.
I processi di data mining sono usati per costruire modelli di apprendimento automatico che alimentano applicazioni come la tecnologia dei motori di ricerca e i programmi di raccomandazione dei siti web.
Come funziona il data mining
Il data mining consiste nell’esplorare e analizzare grandi blocchi di informazioni per ricavare modelli e tendenze significative. Può essere utilizzato in una varietà di modi, come il marketing dei database, la gestione del rischio di credito, il rilevamento delle frodi, il filtraggio delle e-mail di spam, o anche per discernere il sentimento o l’opinione degli utenti.
Il processo di data mining si suddivide in cinque fasi. In primo luogo, le organizzazioni raccolgono i dati e li caricano nei loro magazzini di dati. Poi immagazzinano e gestiscono i dati, su server interni o nel cloud. Gli analisti di business, i team di gestione e i professionisti della tecnologia dell’informazione accedono ai dati e determinano come vogliono organizzarli. Poi, il software applicativo ordina i dati in base ai risultati dell’utente, e infine, l’utente finale presenta i dati in un formato facile da condividere, come un grafico o una tabella.
Data Warehousing e Mining Software
I programmi di data mining analizzano le relazioni e i modelli nei dati in base alle richieste degli utenti. Per esempio, un’azienda può usare il software di data mining per creare classi di informazioni. Per illustrare, immaginiamo che un ristorante voglia usare il data mining per determinare quando dovrebbe offrire certe specialità. Guarda le informazioni che ha raccolto e crea classi basate su quando i clienti visitano e cosa ordinano.
In altri casi, i data miners trovano cluster di informazioni basate su relazioni logiche o guardano le associazioni e i modelli sequenziali per trarre conclusioni sulle tendenze nel comportamento dei consumatori.
Il Warehousing è un aspetto importante del data mining. Il warehousing è quando le aziende centralizzano i loro dati in un database o programma. Con un data warehouse, un’organizzazione può scorporare segmenti di dati per utenti specifici da analizzare e utilizzare.
In ogni caso, in altri casi, gli analisti possono iniziare con i dati che vogliono e creare un data warehouse basato su quelle specifiche. Indipendentemente da come le aziende e le altre entità organizzano i loro dati, essi li usano per supportare i processi decisionali del management.
Esempio di Data Mining
I negozi di alimentari sono noti utilizzatori di tecniche di data mining. Molti supermercati offrono gratuitamente ai clienti carte fedeltà che danno accesso a prezzi ridotti non disponibili ai non membri. Le carte rendono facile per i negozi tracciare chi compra cosa, quando lo compra e a che prezzo. Dopo aver analizzato i dati, i negozi possono usare questi dati per offrire ai clienti coupon mirati alle loro abitudini di acquisto e decidere quando mettere gli articoli in saldo o quando venderli a prezzo pieno.
Il data mining può essere motivo di preoccupazione quando un’azienda usa solo informazioni selezionate, che non sono rappresentative del gruppo campione complessivo, per dimostrare una certa ipotesi.
Punti chiave
- Il data mining è il processo di analisi di un grande gruppo di informazioni per discernere tendenze e modelli.
- Il data mining può essere usato dalle aziende per tutto, dall’apprendimento di ciò che i clienti sono interessati o vogliono comprare al rilevamento delle frodi e al filtraggio dello spam.
- I programmi di data mining scompongono i modelli e le connessioni nei dati in base alle informazioni richieste o fornite dagli utenti.