Cos'è il data mining e perché è importante?

Cos'è il data mining?

Il data mining è il processo di vagliare grandi set di dati per trovare informazioni pertinenti che possono essere utilizzate per uno scopo specifico. Essenziale sia per attività di data science che di business intelligence, il data mining si basa fondamentalmente su modelli.

Dopo aver raccolto e archiviato i dati, il passo successivo è dare un senso a tali dati, altrimenti tutto diventa vano. L'analisi dei dati viene eseguita in vari modi, incluso l'utilizzo di concetti come il machine learning, dove si impiegano complessi algoritmi adattivi per analizzare i dati artificialmente.

Metodi di data mining più tradizionali sono quelli in cui i data scientist, esperti addestrati in modo specifico per dare un senso a informazioni complesse, creano report che i team dirigenziali utilizzano come riferimento per il processo decisionale.

Come funziona il data mining?

Il data mining implica l'esame e l'analisi di grandi volumi di informazioni allo scopo di trovare modelli e tendenze significativi. Il processo include la raccolta dei dati, la definizione di un obiettivo e l'applicazione delle tecniche di data mining. Le tattiche scelte possono variare in base all'obiettivo, ma il processo empirico per il data mining rimane uguale. Un processo di data mining tipico potrebbe includere i passaggi seguenti:

Definire l'obiettivo: ad esempio, lo scopo è scoprire di più sul comportamento dei clienti? Vuoi tagliare i costi o aumentare i ricavi? Vuoi identificare eventuali frodi? È importante definire un obiettivo chiaro all'inizio del processo di data mining.

Raccogliere i dati: i dati da raccogliere dipenderanno dall'obiettivo. Le organizzazioni dispongono in genere di dati archiviati in più database, ad esempio le informazioni inviate dai clienti tramite le transazioni e così via.

Pulire i dati: dopo averli selezionati, i dati dovranno essere in genere puliti, riformattati e convalidati.

Analizzare i dati: in questo passaggio, gli analisti approfondiscono i dati eseguendo analisi statistiche e creando grafici e diagrammi visivi. Lo scopo è individuare le variabili importanti per l'obiettivo di data mining ed elaborare le ipotesi iniziali che confluiscono in un modello.

Creare un modello: come descritto di seguito, esistono tecniche diverse per il data mining e in questa fase lo scopo è individuare un approccio di data mining che possa produrre i risultati più utili. Gli analisti potrebbero scegliere di adottare uno o più degli approcci riepilogati nella prossima sezione, a seconda dell'obiettivo. La creazione del modello è un processo iterativo e potrebbe rendere necessario ripetere la formattazione dei dati, perché alcuni modelli richiedono che i dati siano formattati in modi specifici.

Convalidare i risultati: in questa fase gli analisti esamineranno i risultati per verificare che siano accurati. In caso contrario, sarà necessario creare di nuovo il modello e riprovare.

Implementare il modello: le informazioni approfondite scoperte possono essere utilizzate per raggiungere l'obiettivo definito all'inizio del processo.

Tipi di data mining

È disponibile un'ampia gamma di tecniche di data mining e la scelta dipenderà dall'obiettivo generale. Esistono diversi modelli di dati e ognuno si basa su tecniche di data mining differenti. I tipi principali di modelli sono detti descrittivo, predittivo e prescrittivo:

Creazione di modelli descrittivi

Questo tipo di modello consente di individuare somiglianze o raggruppamenti all'interno di dati storici per comprendere i motivi di successi o fallimenti, ad esempio tramite la categorizzazione dei clienti in base alle preferenze per i prodotti o al sentimento. Le tecniche di campionamento includono:

• Regole di associazione: questa tecnica è nota anche come Market Basket Analysis o analisi del paniere. Questo tipo di data mining cerca le relazioni tra variabili. Ad esempio, le regole di associazione potrebbero analizzare i dati storici di vendita di un'azienda per scoprire i prodotti che vengono più spesso acquistati assieme. L'azienda potrà usare queste informazioni per attività di pianificazione, promozione e previsione.
• Analisi dei cluster: lo scopo del clustering (o analisi dei gruppi) è individuare le somiglianze all'interno di un set di dati, separando in sottoinsiemi i punti dati con tratti in comune. Il clustering è utile per definire i tratti all'interno di un set di dati, ad esempio la segmentazione dei clienti in base a comportamento di acquisto, stato di bisogno, fase della vita o preferenze per le comunicazioni commerciali.
• Analisi delle anomalie: questo modello viene utilizzato per individuare le anomalie, dette anche outlier, ovvero i dati che non si adattano perfettamente ai modelli. L'analisi delle anomalie è particolarmente utile per il rilevamento delle frodi, il rilevamento delle intrusioni nella rete e le indagini criminali.

Creazione di modelli predittivi

Questo tipo di modello è più approfondito e viene utilizzato per classificare eventi nel futuro o stimare risultati sconosciuti, ad esempio basandosi sul punteggio di credito per determinare con quanta probabilità un individuo restituirà un prestito. Le tecniche di campionamento includono:

• Alberi delle decisioni: utilizzati per classificare o prevedere un risultato in base a un elenco prestabilito di criteri. Un albero delle decisioni viene utilizzato per richiedere l'input per una serie di domande a cascata e ordinare il set di dati in base alle risposte fornite. A volte rappresentato visivamente come un albero, un albero delle decisioni consente di utilizzare una direzione e input dell'utente specifici durante il drilling più approfondito dei dati.
• Reti neurali: utilizzate per elaborare i dati tramite nodi. I nodi comprendono input, pesi e un output. In modo analogo alle interconnessioni nel cervello umano, i dati vengono mappati tramite meccanismi di apprendimento con supervisione. Questo modello può essere adattato per ottenere i valori di soglia per determinare la precisione di un modello.
• Analisi della regressione: lo scopo di questo tipo di analisi è comprendere i fattori più importanti all'interno di un set di dati, i fattori che possono essere ignorati e le interazioni tra questi fattori.
• Classificazione: questa tecnica implica l'assegnazione di punti dati a gruppi, o classi, in base a una domanda o una problematica specifica per cui trovare risposta. Ad esempio, un rivenditore che vuole ottimizzare la strategia di sconto per un prodotto specifico potrebbe analizzare i dati di vendita, i livelli di inventario, i tassi di riscatto dei coupon e i dati sul comportamento dei consumatori per guidare il processo decisionale.

Creazione di modelli prescrittivi

Parallelamente alla crescita dei dati non strutturati su Internet (e-mail, campi di commento, libri, PDF e altri fonti di testo) anche l'adozione del text mining, come disciplina correlata al data mining, è aumentata in modo significativo. Gli analisti di dati devono avere la possibilità di analizzare, filtrare e trasformare i dati non strutturati per includerli nei modelli predittivi e ottenere una maggiore precisione delle previsioni.

Tipi di dati nel data mining

I tipi di dati che possono essere sottoposti a data mining includono:

• Dati archiviati in un database o data warehouse
• Dati transazionali, ad esempio prenotazioni di voli, clic in siti Web, acquisti in negozi e così via
• Dati di progettazione tecnica
• Dati di sequenze
• Dati di grafi
• Dati spaziali
• Dati multimediali

Perché è importante il data mining?

La digitalizzazione delle organizzazioni è sempre maggiore. Per questo motivo, molte aziende si rendono conto di disporre di enormi quantità di dati che, se analizzati in modo appropriato, sono potenzialmente altrettanto preziosi dei prodotti e dei servizi al centro delle attività aziendali.

Il data mining offre vantaggio competitivo alle aziende aiutandole a trovare informazioni approfondite preziose nei dati raccolti dalle transazioni digitali. Comprendere il comportamento dei clienti in maggiore dettaglio consente alle aziende di sviluppare nuovi prodotti, servizi o tecniche di marketing. Ecco alcuni dei potenziali vantaggi offerti dal data mining alle aziende:

Ottimizzare i prezzi:

L'utilizzo del data mining per analizzare le diverse variabili per la determinazione dei prezzi, come domanda, elasticità, distribuzione e percezione del marchio, consente alle aziende di definire i prezzi in modo da ottimizzare i profitti.

Ottimizzare il marketing:

Il data mining consente alle aziende di segmentare i clienti in base a comportamento e bisogni. In questo modo è di conseguenza possibile realizzare annunci personalizzati con prestazioni migliori e più pertinenti per i clienti.

Maggiore produttività:

L'analisi dei modelli di comportamento dei dipendenti può convogliare in iniziative di gestione delle risorse umane per migliorare il coinvolgimento e la produttività dei dipendenti.

Maggiore efficienza:

Dai modelli di acquisto dei clienti al comportamento di definizione dei prezzi dei fornitori, le aziende possono sfruttare il data mining e l'analisi dei dati per migliorare l'efficienza e ridurre i costi.

Maggiore fidelizzazione dei clienti:

Il data mining può portare alla luce informazioni preziose per una migliore comprensione dei clienti. Possono così migliorare le interazioni con i clienti e, di conseguenza, la fidelizzazione.

Prodotti e servizi migliori:

L'utilizzo del data mining per individuare e correggere le eventuali aree con problemi di qualità dei prodotti può contribuire a ridurre i resi.

Utilizzo del data mining

Il data mining viene utilizzato per molti scopi, a seconda dell'organizzazione e delle sue esigenze. Ecco alcuni esempi di utilizzo:

Vendite

Il data mining può contribuire a promuovere le vendite. Considera, ad esempio, il registratore di cassa presso un negozio in centro. Per ogni vendita, il rivenditore registra l'ora dell'acquisto, i prodotti venduti assieme e i prodotti più popolari. Queste informazioni potranno essere utilizzate per ottimizzare la linea di prodotti.

Marketing

Le aziende possono utilizzare il data mining per migliorare le iniziative di marketing. Ad esempio, le informazioni dettagliate restituite dal data mining possono essere impiegate per scoprire dove vedono gli annunci i potenziali clienti, a quale segmento demografico rivolgersi, dove posizionare gli annunci digitali e quali sono le strategie di marketing di maggiore successo presso i clienti.

Produzione

Per le società produttrici di beni, il data mining può essere utile per analizzare il costo delle materie prime, scoprire se i materiali vengono utilizzati nel modo più efficiente possibile, come viene distribuito il tempo nelle varie fasi del processo produttivo e quali sono le barriere che ostacolano il processo. Il data mining può essere utile per supportare la produzione just-in-time, grazie alla possibilità di prevedere quando ordinare nuove forniture o quando sostituire le attrezzature.

Rilevamento di frodi

Lo scopo del data mining è individuare i modelli, le tendenze e le correlazioni che collegano i punti dati. Un'organizzazione può sfruttare il data mining per individuare anomalie o correlazioni che non dovrebbero esistere. Ad esempio, un'azienda potrebbe analizzare il flusso di cassa e individuare pagamenti ricorrenti su un conto sconosciuto. Se si tratta di un evento imprevisto, l'azienda potrebbe condurre delle indagini per verificare se è in atto una frode.

Risorse umane

I reparti responsabili delle risorse umane hanno spesso a disposizione un'ampia gamma di dati per l'elaborazione, ad esempio dati sulla fidelizzazione del personale, le promozioni, le fasce di retribuzione, i benefit aziendali e il relativo utilizzo, oltre a sondaggi sulla soddisfazione dei dipendenti. Il data mining può correlare questi dati e consentire una migliore comprensione dei motivi per cui i dipendenti lasciano l'azienda e di cosa invece favorisce il reclutamento di nuove risorse.

Servizio clienti

Sono vari i fattori che influiscono sulla soddisfazione dei clienti. Prendiamo ad esempio un rivenditore. Un cliente potrebbe essere insoddisfatto dei tempi di consegna, della qualità del servizio di consegna o delle comunicazioni correlate. Lo stesso cliente potrebbe essere infastidito dalla lentezza delle risposte alle e-mail o dai tempi di attesa troppo lunghi al telefono. Con il data mining è possibile raccogliere informazioni operative sulle interazioni con i clienti e ottenere un riepilogo dei risultati, per individuare i punti deboli ma anche le aree in cui l'azienda realizza buone prestazioni.

Fidelizzazione dei clienti

Le società potrebbero utilizzare il data mining per identificare le caratteristiche dei clienti che passano alla concorrenza e poi offrire offerte speciali per fidelizzare altri clienti con le stesse caratteristiche.

Sicurezza

Le tecniche di rilevamento delle intrusioni si avvalgono del data mining per identificare anomalie che potrebbero indicare penetrazioni della rete.

Intrattenimento

I servizi di streaming impiegano il data mining per analizzare le preferenze degli utenti e proporre programmi consigliati su misura in base alle loro abitudini.

Sanità

Il data mining aiuta i medici per le diagnosi, le terapie e l'esame di radiografie e altri referti di diagnostica a immagini. Anche la ricerca in ambito medico dipende pesantemente da data mining, machine learning e altre metodologie di analisi.

Il futuro del data mining

Le tecnologie di cloud computing hanno influito in modo significativo sullo sviluppo del data mining. Indipendentemente da problemi e sfide per la sicurezza del cloud , le tecnologie cloud ben si adattano alla grande velocità con cui molte organizzazioni raccolgono attualmente enormi quantità di dati semistrutturati e non strutturati. Le risorse elastiche del cloud offrono la scalabilità necessaria per soddisfare questa domanda di big data. Dato che il cloud può ospitare più dati in vari formati, ne consegue che sono richiesti più strumenti di data mining per trasformare tali dati in informazioni approfondite. Inoltre, forme avanzate di data mining, come IA e machine learning, vengono offerte come servizi nel cloud.

È probabile che gli sviluppi futuri del cloud computing continuino a creare l'esigenza di strumenti di data mining più efficaci. IA e machine learning sono tecnologie in crescita, così come la quantità di dati generati. Il cloud viene sempre più utilizzato per archiviare ed elaborare i dati per generare valore aziendale. Sembra probabile che i vari approcci di data mining si affideranno sempre di più al cloud.

Domande frequenti sul data mining

L'elenco seguente include alcune domande frequenti sul mining di database, su come funziona il data mining e sull'importanza di queste tecniche:

Quali sono i campi di utilizzo del data mining?

Il data mining viene impiegato per esplorare grandi volumi di dati ed estrapolare modelli e informazioni approfondite utilizzabili per scopi specifici. Esempi di questi scopi sono il miglioramento di vendite e marketing, l'ottimizzazione della produzione, il rilevamento delle frodi e il miglioramento della sicurezza. Il data mining trova impiego in un'ampia gamma di settori, come banche, assicurazioni, sanità, vendita al dettaglio, giochi, servizio clienti, scienza, ingegneria e molti altri.

Come funziona il data mining?

Gli analisti dei dati seguono in genere uno specifico flusso di attività per il processo di data mining. Un processo di data mining tipico potrebbe iniziare con la definizione dell'obiettivo dell'analisi dei dati, per poi proseguire con l'individuazione della posizione di archiviazione dei dati, delle modalità di raccolta e del tipo di analisi richiesto. I passaggi successivi sono la preparazione dei dati per l'analisi, la creazione del modello, la valutazione delle conclusioni del modello e quindi l'implementazione delle modifiche e il monitoraggio dei risultati.

Perché viene utilizzato il data mining?

Il data mining viene utilizzato per identificare sfide e opportunità dell'organizzazione. Potrebbe essere impiegato per ottimizzare la definizione dei prezzi dei prodotti, migliorare la produttività, promuovere iniziative per una maggiore efficienza, ottimizzare il servizio clienti e la fidelizzazione, nonché supportare lo sviluppo dei prodotti. Il data mining offre vantaggio competitivo alle aziende aiutandole a trovare informazioni approfondite preziose nei dati raccolti dalle transazioni digitali.

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