Il data mining è un metodo analitico automatizzato che consente alle aziende di estrarre informazioni prontamente ed efficacemente utilizzabili, pur partendo da una imponente serie di “dati grezzi”.

Per arrivare a questo risultato, il data mining combina diversi rami dell’informatica e dell’analisi, basandosi su algoritmi intelligenti per scoprire modelli e intuizioni da grandi insiemi di informazioni.

Una delle caratteristiche che definiscono questo metodo di analisi è la sua automazione, che coinvolge l’apprendimento automatico e gli strumenti di database per accelerare il processo analitico e trovare quelle informazioni che sono più rilevanti per gli utenti, tendenzialmente aziendali, ma non solo.

Ciò premesso, nonostante il suo nome, il data mining non riguarda sempre l’estrazione di dati “puri” da una montagna di informazioni “grezze”, quanto anche e soprattutto l’identificazione di modelli e tendenze importanti che emergono dall’insieme statistico. Per questo verso, il data mining è simile a certi aspetti dell’esplorazione dei dati.

Come avviene il data mining

Come ci ricorda il team di eData srl, esperto nel settore, il data mining avviene in diverse fasi, a partire dalla raccolta e dalla memorizzazione dei dati. Una volta memorizzati correttamente, gli stessi sono inizialmente ordinati e analizzati al fine di trovare potenziali schemi o percorsi interessanti, poi vengono estratti e ordinati in base a requisiti predefiniti.

La cosa più importante è che il data mining può essere usato per eseguire diverse analisi specifiche sulle informazioni, che includono l’analisi dei cluster, che cerca modelli interessanti in gruppi di dati, come il rilevamento delle anomalie, che si concentra sulla ricerca di punti insoliti in un insieme, e il pattern mining sequenziale, che enfatizza il riconoscimento di connessioni e dipendenze nei dati.

Ordinando i dati all’interno di un database, l’estrazione può altresì essere utile per rivelare le informazioni più facilmente, così come ordinarle in gruppi che sono più efficaci da comprendere e visualizzare in seguito.

Per cosa si può usare l’estrazione dei dati?

Ci sono diversi ambiti in cui il data mining è ampiamente utilizzato, e in cui sta diventando sempre più vantaggioso. Si pensi al settore della vendita al dettaglio, che usa il data mining in modo estensivo per tracciare le abitudini di acquisto dei loro clienti, le marche preferite e i modelli di spesa.

Ancora, nella sfera del marketing online, le piattaforme di social media come Facebook e Twitter usano il data mining per comprendere meglio i gusti dei loro utenti, le attività online e altro ancora, per indirizzare meglio pubblicità e promozioni.

Il data mining è altresì ampiamente utilizzato nella scienza e nell’ingegneria, dove sono comuni le serie di dati, e i modelli non sono sempre facilmente osservabili con una semplice esplorazione degli stessi. Anche la tecnologia dei veicoli senza conducente, a guida autonoma, impiega il data mining per estrarre intuizioni in tempo reale e fare le regolazioni necessarie per migliorare continuamente i sistemi.

Se combinato con la giusta visualizzazione e gli strumenti di analisi dei dati, il data mining può dunque essere straordinariamente utile per ordinare rapidamente grandi insiemi di dati.