Estrazione dei dati
Che cos'è il data mining?
Il data mining è un processo utilizzato dalle aziende per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Utilizzando il software per cercare modelli in grandi batch di dati, le aziende possono saperne di più sui propri clienti per sviluppare strategie di marketing più efficaci, aumentare le vendite e ridurre i costi. Il data mining dipende da un'efficace raccolta dei dati,. dall'archiviazione e dall'elaborazione del computer.
Come funziona il data mining
Il data mining implica l'esplorazione e l'analisi di grandi blocchi di informazioni per raccogliere modelli e tendenze significativi. Può essere utilizzato in una varietà di modi, come il marketing di database, la gestione del rischio di credito, il rilevamento di frodi, il filtraggio delle e-mail di spam o anche per discernere il sentimento o l'opinione degli utenti.
Il processo di data mining si articola in cinque fasi. Innanzitutto, le organizzazioni raccolgono i dati e li caricano nei loro data warehouse. Successivamente, archiviano e gestiscono i dati, su server interni o sul cloud. Analisti aziendali, team di gestione e professionisti delle tecnologie dell'informazione accedono ai dati e determinano come vogliono organizzarli. Quindi, il software applicativo ordina i dati in base ai risultati dell'utente e, infine, l'utente finale presenta i dati in un formato facile da condividere, come un grafico o una tabella.
Software di data warehouse e mining
I programmi di data mining analizzano le relazioni e i modelli nei dati in base a ciò che gli utenti richiedono. Ad esempio, un'azienda può utilizzare un software di data mining per creare classi di informazioni. Per illustrare, immagina che un ristorante voglia utilizzare il data mining per determinare quando dovrebbe offrire determinate specialità. Esamina le informazioni che ha raccolto e crea classi basate su quando i clienti visitano e cosa ordinano.
In altri casi, i data miner trovano gruppi di informazioni basati su relazioni logiche o esaminano associazioni e modelli sequenziali per trarre conclusioni sulle tendenze nel comportamento dei consumatori.
Il magazzino è un aspetto importante del data mining. Il magazzino è quando le aziende centralizzano i propri dati in un database o programma. Con un data warehouse, un'organizzazione può separare segmenti di dati per l'analisi e l'utilizzo da parte di utenti specifici.
Tuttavia, in altri casi, gli analisti possono iniziare con i dati desiderati e creare un data warehouse basato su tali specifiche. Indipendentemente da come le aziende e altre entità organizzano i propri dati, li utilizzano per supportare i processi decisionali del management.
Data mining e social media
Una delle applicazioni più redditizie del data mining è stata quella dei social media. Piattaforme come Facebook (di proprietà di Meta), TikTok, Instagram e Twitter raccolgono risme di dati sui singoli utenti per fare inferenze sulle loro preferenze al fine di inviare annunci di marketing mirati. Questi dati vengono utilizzati anche per cercare di influenzare il comportamento degli utenti e modificare le loro preferenze, che si tratti di un prodotto di consumo o per chi voteranno alle elezioni.
Il data mining sui social media è diventato un grande punto di contesa, con diversi rapporti investigativi ed esposizioni che mostrano quanto possano essere nefasti i dati degli utenti di mining.
Lo scandalo Cambridge Analytica è un ottimo esempio di come le società di social media possano utilizzare il data mining a spese dei propri utenti.
Esempio di data mining
I negozi di alimentari sono noti utilizzatori di tecniche di data mining. Molti supermercati offrono ai clienti tessere fedeltà gratuite che danno loro accesso a prezzi ridotti non disponibili per i non iscritti. Le carte consentono ai negozi di tenere traccia facilmente di chi sta acquistando cosa, quando lo sta acquistando ea quale prezzo. Dopo aver analizzato i dati, i negozi possono quindi utilizzare questi dati per offrire ai clienti coupon mirati alle loro abitudini di acquisto e decidere quando mettere in vendita gli articoli o quando venderli a prezzo pieno.
Il data mining può essere motivo di preoccupazione quando un'azienda utilizza solo informazioni selezionate, che non sono rappresentative dell'intero campione, per dimostrare una certa ipotesi.
I processi di data mining vengono utilizzati per creare modelli di machine learning che alimentano le applicazioni, tra cui la tecnologia dei motori di ricerca e i programmi di raccomandazione di siti Web.
Mette in risalto
Il data mining può essere utilizzato dalle aziende per qualsiasi cosa, dall'apprendimento di ciò che i clienti sono interessati o desiderano acquistare al rilevamento delle frodi e al filtraggio dello spam.
I programmi di data mining scompongono i modelli e le connessioni nei dati in base alle informazioni richieste o fornite dagli utenti.
Il data mining è il processo di analisi di una grande quantità di informazioni per discernere tendenze e modelli.
Le società di social media utilizzano tecniche di data mining per mercificare i propri utenti al fine di generare profitto.
Questo uso del data mining è stato oggetto di critiche ultimamente poiché gli utenti spesso non sono consapevoli del data mining che avviene con le loro informazioni personali, specialmente quando viene utilizzato per influenzare le preferenze.
FAQ
Come viene eseguito il data mining?
Il data mining si basa su big data e processi di elaborazione avanzati, tra cui l'apprendimento automatico e altre forme di intelligenza artificiale (AI). L'obiettivo è trovare modelli che possano portare a inferenze o previsioni da insiemi di dati altrimenti non strutturati o di grandi dimensioni.
Qual è un altro termine per data mining?
Il data mining va anche con il termine meno utilizzato knowledge discover in data, o KDD.
Chi usa il data mining?
Le applicazioni di data mining vanno dal settore finanziario alla ricerca di modelli nei mercati ai governi che cercano di identificare potenziali minacce alla sicurezza. Le aziende, e in particolare le società di social media e online, utilizzano il data mining sui propri utenti per creare campagne pubblicitarie e di marketing redditizie rivolte a gruppi specifici di utenti.
