Data Mining

Che cos'è e perché è importante

Il data mining è il processo di ricerca di anomalie, modelli e correlazioni all'interno di grandi insiemi di dati per prevederne gli esiti. Utilizzando un'ampia gamma di tecniche, è possibile utilizzare queste informazioni per aumentare i ricavi, tagliare i costi, migliorare le relazioni con i clienti, ridurre i rischi e altro ancora.

La storia del Data Mining e le sue attuali evoluzioni

Il processo di estrazione dei dati, utilizzato per scoprire connessioni nascoste e prevedere le tendenze future, ha una lunga storia. A volte indicato come "knowledge discovery in database," il termine "data mining" è stato coniato solo negli anni Novanta. Il suo fondamento comprende tre discipline scientifiche intrecciate: la statistica (lo studio numerico delle relazioni tra i dati), l'intelligenza artificiale (intelligenza di tipo umano visualizzata da software e/o macchine) e il machine learning (o apprendimento automatico, algoritmi che possono imparare dai dati per fare previsioni). Ciò che era vecchio è ora nuovo, poiché la tecnologia di data mining continua ad evolversi per tenere il passo con il potenziale illimitato dei big data e della potenza di calcolo sempre più accessibile.

Nell'ultimo decennio, i progressi in termini di potenza e velocità di elaborazione ci hanno permesso di andare oltre le pratiche manuali, noiose e dispendiose in termini di tempo, per passare a un'analisi dei dati rapida, semplice e automatizzata. Quanto più complessi sono i set di dati raccolti, tanto maggiore è il potenziale per scoprire informazioni rilevanti. Retail, banche, aziende manifatturiere, fornitori di telecomunicazioni e assicuratori, tra gli altri, stanno utilizzando il data mining per scoprire tutte le relazioni contenute nei dati: l'ottimizzazione dei prezzi, le promozioni e come i dati demografici sull'economia, il rischio, la concorrenza e i social media stanno influenzando i loro modelli di business, i ricavi, le operazioni e le relazioni con i clienti.

 

 

Perché il data mining è importante?

Allora perché è importante il data mining? Prendiamo in esame dei numeri sconcertanti: il volume di dati prodotti raddoppia ogni due anni. I dati non strutturati, da soli, costituiscono il 90% dell'universo digitale. Ma più informazioni non significa necessariamente più conoscenza.

Il data mining ti permette di:

  • Setacciare tutte le discrepanze e le ripetizioni presenti nei tuoi dati.
  • Comprendere ciò che è rilevante e poi fare buon uso di tali informazioni per valutare i possibili risultati.
  • Accelerare il processo decisionale informato.

Per saperne di più sulle tecniche di data mining leggi Data Mining dalla A alla Z un documento che mostra come le organizzazioni possono utilizzare l'analisi predittiva e il data mining per rivelare nuove intuizioni dai dati. 

Il Data Mining nel mondo di oggi

Il data mining è una pietra miliare degli analytics che aiuta a sviluppare modelli in grado di scoprire connessioni all'interno di milioni o miliardi di record. Scopri come il data mining sta plasmando il mondo in cui viviamo.

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Chi lo utilizza?

Il data mining è al centro delle attività di analisi in diversi settori e discipline.

Telecomunicazioni, Media e Tecnologia

In un mercato sovraccarico in cui la concorrenza è serrata, le risposte sono spesso all'interno dei dati dei consumatori. Le aziende di telecomunicazioni e multimediali possono utilizzare modelli analitici per dare un senso alle montagne di dati dei clienti, aiutandole a prevedere il comportamento dei clienti e offrendo campagne altamente mirate e rilevanti.

Assicurazioni

Grazie al know-how analitico, le compagnie assicurative sono in grado di risolvere problemi complessi riguardanti frodi, compliance, risk management e customer attrition. Le assicurazioni hanno utilizzato tecniche di data mining per definire i prezzi dei prodotti assicurativi in modo più efficace per tutte le linee di business e trovare nuovi modi per offrire prodotti competitivi alla loro base clienti.

Education

Con una visione unica e data-driven sui progressi degli studenti, gli educatori possono prevedere le prestazioni degli studenti prima ancora che mettano piede in classe e sviluppare strategie di intervento mirate. Il data mining aiuta gli educatori ad accedere ai dati degli studenti, a prevedere i livelli di rendimento e a individuare gli studenti o i gruppi di studenti che hanno bisogno di ulteriore attenzione.

Manufacturing

L'allineamento dei piani di approvvigionamento alle previsioni della domanda è essenziale, così come l'individuazione precoce dei problemi, la garanzia della qualità e gli investimenti in brand equity. Le aziende possono prevedere l'usura dei mezzi di produzione e anticipare la manutenzione, il che può massimizzare i tempi di attività e mantenere la linea di produzione secondo i tempi previsti.

Banche

Gli algoritmi automatizzati aiutano gli istituti bancari a comprendere la loro base di clienti e i miliardi di transazioni che costituiscono il cuore del sistema finanziario. Il data mining aiuta le società di servizi finanziari ad avere una migliore visione dei rischi di mercato, a rilevare più velocemente le frodi, a gestire gli obblighi di conformità normativa e ad ottenere un rendimento ottimale dei loro investimenti di marketing.

Retail

I database clienti di grandi dimensioni contengono informazioni nascoste che possono aiutarti a migliorare le relazioni, ottimizzare le campagne di marketing e prevedere le vendite. Attraverso modelli di dati più accurati, le aziende di vendita al dettaglio possono offrire campagne più mirate e trovare l'offerta che ha il maggiore impatto sul cliente.

Quando [il data mining e] l'analisi predittiva sono implementati correttamente, le analisi non sono un mezzo per un fine predittivo. Anzi: le previsioni desiderate diventano un mezzo per l'intuizione analitica e la scoperta. Un processo di data mining ci consente di analizzare ciò di cui abbiamo realmente bisogno e di prevedere ciò che vogliamo realmente prevedere.

Michael Schrage in Predictive Analytics in Practice, un report dell'Harvard Business Review Insight Center

 

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Come funziona

Il data mining, in quanto disciplina composita, rappresenta una varietà di metodi o tecniche utilizzate negli analytics che rispondono a una gamma di esigenze organizzative, pongono diversi tipi di domande e utilizzano diversi livelli di input umano o regole per arrivare a una decisione.

 

Modellazione descrittiva: Scopre similitudini o raggruppamenti condivisi nei dati storici per determinare le ragioni del successo o del fallimento, come ad esempio la categorizzazione dei clienti in base alle preferenze di prodotto o al sentimento. Le tecniche di campionamento includono:

Clustering
Raggruppa record simili.
Anomaly detection
Identifica gli outlier multidimensionali.
Apprendimento nelle regole di associazione
Identifica le relazioni tra i record.
Analisi dei componenti principali
Rileva le relazioni tra le variabili.
Raggruppamento delle affinità
Raggruppa persone con interessi comuni o obiettivi simili (ad esempio, chi compra X spesso compra Y ed eventualmente Z).

 

Modellazione predittiva: Questa modellazione va più in profondità per classificare gli eventi nel futuro o per stimare i risultati sconosciuti. Ad esempio con l'utilizzo del credit scoring per determinare la probabilità di un individuo di rimborsare un prestito. La modellazione predittiva aiuta anche a scoprire informazioni di valore in attività come customer churn, risposte alle campagne marketing o inadempimenti creditizi. Le tecniche di esempio includono:

Regressione
Una misura della forza nella relazione tra una variabile dipendente e una serie di variabili indipendenti.
Reti neurali
Programmi informatici che rilevano gli schemi, fanno previsioni e imparano.
Alberi decisionali
Diagrammi ad albero in cui ogni ramo rappresenta un evento probabile.
Support vector machines
Modelli di apprendimento supervisionati con algoritmi di apprendimento associati.


Modellazione prescrittiva
: Con la crescita dei dati non strutturati provenienti dal web, dai campi di commento, dai libri, dalle e-mail, dai PDF, dall'audio e da altre fonti di testo, anche l'adozione del text mining come disciplina correlata al data mining è cresciuta in modo significativo. È necessaria la capacità di analizzare, filtrare e trasformare con successo i dati non strutturati per includerli in modelli predittivi per migliorare l'accuratezza delle previsioni.

Alla fine, non si dovrebbe considerare il data mining come un'entità separata e autonoma, perché il pre-processing (preparazione ed esplorazione dei dati) e il post-processing (convalida del modello, scoring, monitoraggio delle prestazioni del modello) sono ugualmente essenziali. La modellazione prescrittiva guarda alle variabili e ai vincoli interni ed esterni per raccomandare una o più linee d'azione, ad esempio, determinare la migliore offerta di marketing da inviare ad ogni cliente. Le tecniche di campionamento includono:

Analisi predittiva con regole
Sviluppa regole if/then da modelli e ne prevede i risultati.
Marketing Optimization
Simula in tempo reale il media mix più vantaggioso per ottenere il più alto ROI possibile.

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