Cos’è il data mining?
Il data mining è un processo di estrazione di informazioni preziose da grandi quantità di dati grezzi o non elaborati. Questa pratica implica l’uso di algoritmi matematici e tecniche statistiche avanzate per scoprire pattern, relazioni o tendenze nascoste nei dati, che possono essere utilizzati per prendere decisioni informate, fare previsioni o ottenere una migliore comprensione di un determinato fenomeno.
Attraverso il data mining le aziende trasformano la grande mole di dati a loro disposizione, che presi singolarmente hanno poco valore (i Big Data), in informazioni dall’elevato valore strategico.
Questo processo di estrazione di significato dagli insiemi di dati è alla base di qualsiasi soluzione di Analisi Avanzata in ambito business (Business Intelligence) e raramente viene applicato come processo fine a sé stesso.
Come funziona il data mining?
Alla base del processo data mining vi è la selezione dei dati significativi da estrarre attraverso le varie fonti, che possono includere banche dati e dati non strutturati, come file di testo, dati web, immagini, dati ambientali, dati sensoriali IoT, e così via. Possono essere dati raccolti dalla fonte di origine, ancora grezzi, o essere dati semilavorati, raccolti da un CMS, CRM, aggregati, risultati dall’elaborazione con altre piattaforme (data analytics, dati gestionali, conti economici o altro).
La caratteristica fondamentale del set di dati è la qualità: devono essere attendibili. Solo a questo punto si può dar via ai processi di pulizia, trasformazione e normalizzazione di tali dati per renderli adatti alle successive analisi.
Il cuore vero e proprio del processo di data mining è dato dalla selezione e applicazione degli algoritmi per scoprire pattern, relazioni e tendenze significative per rispondere al problema dell’analisi.
L’automazione e il machine learning sono componenti fondamentali del processo perché possono essere utilizzati per semplificare e velocizzare alcune di queste attività.
Applicazioni del data mining
Il data mining può essere applicato in diversi settori per ottenere vantaggi decisionali e commerciali significativi attraverso l’analisi dei dati.
Marketing e Retail
- Analisi del carrello della spesa: i negozi al dettaglio possono utilizzare il data mining per identificare i prodotti che i clienti spesso acquistano insieme. Queste informazioni possono essere utilizzate per posizionare strategicamente i prodotti nelle scaffalature, nel percorso di navigazione di un e-commerce o per pianificare campagne di marketing mirate.
- Previsione della domanda: le aziende possono prevedere la domanda futura dei loro prodotti o servizi in base a dati storici di vendita e fattori influenti come le condizioni meteorologiche o gli eventi stagionali.
Sanità
- Rilevamento delle epidemie: l’analisi dei dati sanitari può aiutare a individuare l’insorgenza di epidemie o malattie infettive, consentendo alle autorità sanitarie di reagire rapidamente e prendere misure preventive.
- Scoperta di nuovi farmaci: i ricercatori possono utilizzare il data mining per identificare potenziali candidati farmacologici analizzando grandi database di dati molecolari e biologici.
Finanza
- Valutazione del rischio di credito: le istituzioni finanziarie possono valutare il rischio associato ai prestiti analizzando i dati finanziari dei richiedenti e prevedendo la probabilità di insolvenza.
- Rilevamento delle frodi: il data mining può essere utilizzato per individuare transazioni sospette o modelli di comportamento fraudolento nelle transazioni finanziarie.
Produzione
- Controllo di qualità: le aziende manifatturiere possono utilizzare il data mining per monitorare e migliorare il controllo di qualità identificando difetti o problemi di produzione in tempo reale.
- Manutenzione predittiva: Attraverso l’analisi dei dati provenienti dai sensori delle macchine, è possibile prevedere quando una macchina potrebbe avere bisogno di manutenzione preventiva per evitare guasti costosi e fermo macchina.
Web e Social Media
- Raccomandazioni personalizzate: le piattaforme online utilizzano il data mining per suggerire prodotti, contenuti o connessioni sociali basati sul comportamento passato dell’utente.
- Sentiment analysis: il data mining può essere utilizzato per analizzare i commenti e i post sui social media al fine di misurare il sentimento dei clienti nei confronti di un marchio o di un prodotto. Questa tecnica è già largamente utilizzata da aziende e piattaforme di monitoraggio.
Attivare i processi data mining in azienda
Introdurre il data mining in azienda è parte di un progetto più ampio che prevede l’abilitazione di sistemi di Business Intelligence & Advaced Analytics. In tal caso i processi di estrazione dei dati significativi diventano parte di soluzioni più avanzate, che includono l’uso dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning.
Il punto di partenza fondamentale è avere obiettivi chiari: definire chiaramente cosa si desidera raggiungere con il data mining o con la soluzione di BI auspicata. Questi obiettivi dovrebbero essere allineati con quelli generali dell’azienda, ad esempio, si potrebbe voler aumentare le vendite di uno specifico prodotto, migliorare il servizio clienti generale, ottimizzare le operazioni (tutte o alcune nello specifico) o aumentare la sicurezza.
A questo punto subentrano requisiti di tipo tecnico, che hanno a che fare con infrastrutture IT (data warehouse, cloud, server), strumenti e competenze, e di tipo economico, più legato alle risorse e al budget allocato.
È evidente come l’implementazione dei processi di data mining richieda un impegno significativo da parte dell’azienda, ma i vantaggi significativi ottenuti in termini di miglioramento delle operazioni, aumento della redditività e capacità di abilitare processi decisionali strategici data driven, supera di gran lunga l’effort profuso.
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