Negli ultimi anni è diventata sempre più evidente l’importanza che il Data mining è riuscito a ricavarsi all’interno dei più svariati campi – commerciale, scientifico, statistico… – fino a diventarne vero e proprio cardine determinante e imprescindibile quando si ha bisogno di analizzare una gran quantità di dati in continua evoluzione e utili per formulare ipotesi e strategie.
Ma vediamo di capire meglio di cosa si tratta in modo da individuare anche gli strumenti utilizzati dal Data mining e quali sono i suoi principali campi di applicazione.
Cos’è il Data mining?
Per definire il processo di Data mining potremo dire che esso identifica tutte quelle correlazioni che esistono all’interno di grandi volumi di dati, compresi i trend e i pattern, e può essere applicato e sfruttato all’interno di varie discipline in modo da estrarne informazioni utili a diversi scopi. Ma quali sono, in concreto, le varie aree che permettono al Data mining di prendere forma? Innanzitutto, sicuramente la statistica è la principale scienza utile al Data mining perché le sue tecniche permettono di effettuare delle analisi numeriche delle relazioni che intercorrono tra i diversi dati. Successivamente, altro ruolo utile è quello rappresentato dal machine learning che, grazie ai suoi algoritmi in grado di analizzare un’infinità di dati, riesce a metterli insieme per fornire delle previsioni utili a chi ne ha bisogno. Infine, ma non certo per importanza, altro ruolo fondamentale è quello rappresentato dai software che riproducono il ragionamento umano e che, quindi, danno vita ad una vera e propria intelligenza artificiale in grado di elaborare e mettere in ordine una gran quantità di dati.
Quali sono i principali campi di applicazione del Data mining?
Utilizzare e analizzare a fondo i big data che vengono offerti dal processo di data mining permette alle aziende di ogni settore di avere a portata di mano importanti e sempre aggiornate informazioni che riguardano i consumatori a cui desiderano rivolgersi in modo da impostare, nel caso di aziende orientate principalmente alla vendita, campagne di marketing sempre più mirate e azzeccate e poter, in tal modo, utilizzare il proprio budget nella maniera più proficua per l’azienda. Ma non solo, perché il Data mining si dimostra particolarmente utile anche nel settore medico quando, attraverso l’analisi dei dati di un determinato gruppo di pazienti, è possibile tenere sotto controllo l’evolversi su larga scala di diverse patologie e le loro relative cure puntando sia al benessere della popolazione sia ad un maggiore risparmio economico in ambito medico dove, troppo spesso, gli sprechi sono quasi la norma.
Altro settore fortemente avvantaggiato dall’utilizzo del processo di Data mining è quello delle aziende che si occupano di servizi finanziari che sfruttano i suoi risultati per avere sotto controllo eventuali elevati rischi di mercato o situazioni di frode.
Quali sono i principali modelli utilizzati per fare Data mining?
In base alle esigenze di ogni singolo soggetto – o azienda – che si affida al potenziale del Data mining è possibile utilizzare diversi tipi di analisi, sia descrittive che predittive. Le principali tecniche utilizzate per fare Data mining sono:
- clustering: in base a delle analisi statistiche, vengono identificati degli oggetti o soggetti che hanno qualcosa di simile e i dati raccolti vengono suddivisi in vari gruppi in base a caratteristiche comuni. Questa è una tecnica di analisi particolarmente utile quando si ha bisogno di allestire tecniche di marketing efficaci perché permette di identificare facilmente il target aziendale attraverso il raggruppamento di soggetti che hanno lo stesso comportamento d’acquisto, le stesse preferenze riguardo determinati prodotti e le stesse reazioni positive dinanzi a precise azioni di marketing.
- reti neurali: si tratta di una tecnica predittiva che si basa sulla relazione tra una variabile dipendente ed altre indipendenti per predire alcuni comportamenti o esiti futuri che potrebbero verificarsi. Pensiamo, ad esempio, all’analisi dei test diagnostici di un paziente che possono rivelare qual è la sua probabilità di sopravvivenza.
- regressione: anche questa è una tecnica predittiva e consiste nell’utilizzo di specifici programmi di computer per creare o trovare modelli o pattern in grado di fare delle previsioni o di offrire dati nuovi ad intervalli regolari.
Per avere maggiori informazioni e chiarimenti riguardo a quanto detto finora un valido aiuto è quello offerto dal blog IT Manager Space che offre sempre interessanti approfondimenti e curiosità riguardo il mondo dei data center, della Gestione dei Dati della Cyber Security e molto altro.
