Come funziona il data mining

da | 28 Nov 2023 | Tecnologia

Lo sviluppo delle soluzioni informatiche interessa tutti gli ambiti dell’economia, nessuno escluso, e porta con sé la possibilità di avvalersi di nuovi strumenti interessanti.

Tra questi troviamo il data mining, una tecnica il cui ruolo sta diventando sempre più rilevante in vari settori.

Può persino essere applicata alle indagini open source intelligence, come spiega Ponzi S.p.a.: un gruppo investigativo specializzato proprio nell’utilizzo della metodologia OSINT (Open Source Intelligence), in Italia e all’estero. Un approccio che permette l’individuazione di informazioni e dati che risultano meritevoli di interesse all’interno sia dei canali tradizionali che di quelli digitali.

Per le aziende attive nel ramo commerciale, invece, il data mining consente di ottenere un vantaggio competitivo sulla concorrenza, mentre in quello scientifico risulta in grado di analizzare un ampio volume di dati grezzi, contribuendo fattivamente alla formulazione delle ipotesi.

Ma cos’è esattamente il data mining? Come funziona e soprattutto perché risulta così interessante? Ne parliamo in questo articolo.

 

Data mining: cos’è?

Quando si parla di data mining si fa riferimento a una specifica tecnica di analisi computerizzata finalizzata all’elaborazione e indagine approfondita di un volume importante di dati.

Comprende strumenti e metodi che risultano in grado di trasformare delle informazioni che si trovano allo stato grezzo in elementi di conoscenza aventi pratica e reale fruizione.

Le aziende se ne avvalgono per risolvere alcuni particolari problemi, così da procedere al meglio nel processo di decision making e secondo una vision ad ampio raggio.

Ciò vale per le realtà attive in ambito investigativo come per quelle che operano in un settore scientifico o commerciale, dove assicura la valutazione di soluzioni che vanno ad aumentare il margine del profitto.

 

Come agisce il data mining?

L’obiettivo del data mining non è quindi la semplice estrazione dei dati. È da intendere, piuttosto, come un’attività che permette di ottenere conoscenze preziose e ricche di significato.

Il processo si basa su quattro fasi, vediamole nel dettaglio:

  • Raccolta dei dati. Può essere conseguita da fonti diverse, a seconda dell’ambito di applicazione del data mining.
  • Archiviazione dei dati. Nota anche come data warehousing, consente l’archiviazione di grossi volumi di informazioni.
  • Analisi dei dati. Rende possibile effettuare un’ulteriore elaborazione dei dati attraverso l’impiego di algoritmi e software complessi.
  • Estrazione dei dati. L’estrazione dei dati ne porta all’utilizzo all’interno di una strategia di analisi funzionale a fruire modelli fino a quel momento non conosciuti e inerenti proprio i dati.

Perché utilizzare il data mining?

I motivi per cui si rivela utile procedere all’uso del data mining sono molteplici. Vediamo insieme quelli di maggiore interesse:

  • Permette di analizzare in contemporanea una grande quantità di dati, provenienti da fonti diverse: dalle transazioni bancarie alle pagine web, per fare un esempio.
  • Le aziende si trovano nelle condizioni di avere un vantaggio competitivo sui diretti concorrenti.
  • Le tecniche di stampo tradizionale agiscono su dati grezzi. Il data mining si spinge oltre: consegue una maggiore qualificazione degli stessi ed è valido quando si tratta di formulare ipotesi, evidenziando elementi che diversamente rimarrebbero nascosti e inesplorati.
  • Assicura un risparmio di tempo e risorse, semplificando il flusso di lavoro.

Per tutte queste ragioni il data mining è oggetto di applicazione all’interno di diversi settori, alcuni li abbiamo già visti, ma ce ne sono anche altri. Tra questi segnaliamo quello tecnologico e delle comunicazioni, quello finanziario, il ramo manifatturiero, l’istruzione e la vendita al dettaglio.