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Il Data Mining (letteralmente dall’inglese “estrazione di dati”) riveste un ruolo sempre più determinante per le aziende.

Ma che cos’è nello specifico? E quali sono i vantaggi che può portare a un’organizzazione?

Con l’espressione Data Mining si fa riferimento a un processo di individuazione delle informazioni all’interno di un set di dati (es. Data Lake e Data warehouse).

In questo articolo scopriremo come si sviluppa e perché è in grado di ottimizzare qualsiasi tipo di business.

Data Mining: significato e obiettivi

L’espressione Data Mining fa riferimento a un processo volto all’individuazione di informazioni di varia natura e sconosciute a priori, mediante la relativa estrapolazione da grandi banche dati.

Le tecniche e le strategie di Data Mining associate a specifici algoritmi di Machine Learning permettono di ottenere informazioni utili per il business.

Di largo impiego sono i modelli di Data Science, quali ad esempio le reti neurali, gli alberi decisionali, il clustering, e le analisi delle associazioni. 

Gli obiettivi del Data Mining possono essere tra i più vari ed eterogenei: i processi possono essere infatti applicati a contesti economici, scientifici, operativi, di marketing, ecc.

Il Data Mining può rivelarsi particolarmente utile qualora l’obiettivo aziendale sia rappresentato dalle vendite, dall’ottimizzazione delle strategie di marketing, dalla comprensione delle fette di mercato, così come dei clienti e potenziali tali.

L’operatività ne esce così ottimizzata, in virtù di una più approfondita comprensione dello “status” grazie alle informazioni presenti nelle banche dati. 

Altre finalità attribuibili al Data Mining riguardano i processi aziendali: ad esempio quanto una linea di produzione deve andare veloce per raggiungere il miglior risultato possibile, quando spegnere un macchinario, e per quanto tempo può rimanere inattivo senza impattare sui costi.

Altro tema interessante è l’efficientamento energetico: i dati che raccogliamo ogni giorno, se analizzati e incrociati con tecniche di Data Science, ci permettono di stimare quanto un investimento sull’utilizzo delle energie rinnovabili ci consentirà di guadagnare in termini sia economici che di inquinamento.

Data Mining: come funziona

Il Data Mining rende fruibili le informazioni “criptiche” spesso presenti in maniera disordinata all’interno di un database.

Fa parte del processo KDD o Knowledge Discovery in Databases, il quale:

  • Identifica uno o più obiettivi che si intendono perseguire
  • Preseleziona dati che possono essere utili per il nostro obiettivo (Data Mining)
  • Pulisce e pre-elabora le informazioni ritenute fondamentali rispetto a un modello di riferimento
  • Converte i dati, qualora i formati tramite i quali sono rappresentati non siano adatti all’elaborazione, in quanto non conformi od omologhi

Con il Data Mining viene scandagliato a fondo il Data Warehouse in maniera selettiva mediante tecniche di Intelligenza Artificiale e Data Science, identificando la risposta richiesta. 

L’interpretazione dei risultati permette di valutare se l’obiettivo è stato realmente perseguito: diversamente si procede riprocessando gli step precedenti e testando modelli diversi di Machine Learning.  

Alla fine il Data Scientist dovrà presentare i risultati in un formato comprensibile alle risorse umane deputate alla consultazione dei dati.

Differenze tra Data Mining e Machine Learning

Le differenze tra Data Mining e Machine Learning, per quanto le due tecniche siano finalizzate a ottenere gli stessi risultati, sono sostanziali: vediamole in sintesi. 

Il Data Mining è a tutti gli effetti un processo manuale che richiede l’intervento umano al fine di permettere alle tecniche di Machine Learning, una volta definite le regole, di processare in maniera automatica informazioni “pulite”.

Nel Data Mining le regole all’inizio del processo sono ancora sconosciute; al contrario, nel Machine Learning vengono definite proprio per favorirne l’apprendimento e agevolare la comprensione dei dati. 

Il Data Mining viene poi utilizzato su una banca dati esistente al fine di definire e tracciare modelli; il Machine Learning viene invece impiegato in una banca dati in formazione, in modo da addestrare il sistema affinché legga i dati e sia in grado di fare previsioni.

Perché il Data Mining è necessario in azienda

L’utilizzo di sistemi di Data Mining è ora più che mai necessario per un’azienda, poiché permette di gestire e interpretare notevoli quantità di dati memorizzati su supporti informatici.

Il numero delle informazioni disponibili cresce di giorno in giorno: è sotto gli occhi di tutti infatti l’aumento esponenziale di pagine web, di sistemi di e-commerce, e di dati relativi ad acquisti, transazioni bancarie, ecc.

La pressione dei competitor è anch’essa in continua crescita, e ogni informazione rappresenta una risorsa preziosa per sbaragliare la concorrenza.

Viene da sé che affidarsi a processi come il Data Mining, concepiti per tradurre e rendere tangibili informazioni di per sé incomprensibili, è un vantaggio competitivo per ogni azienda

Il Data Mining permette analisi accurate, efficaci e utili, e di conseguenza predizioni più attendibili sia sul breve che sul lungo periodo. 

Conclusioni

Come avrai capito, estrapolare i dati con le giuste competenze può determinare il business di qualsiasi organizzazione.

Grazie a tecniche di Data Mining e sviluppo di algoritmi di Machine Learning posso aiutarti a comprendere i dati e a sviluppare delle previsioni per il futuro.

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