Che cos'è il data mining? – Una guida completa

Una terminologia molto comune che abbiamo sentito è data mining. Può arrivare a tutti come qualcosa di unico o innovativo. Tuttavia, il concetto di data mining non è stato qualcosa di recente, ma c'è una storia dietro. Si può facilmente affermare che il concetto di data mining esiste da oltre un secolo. Tuttavia, è venuto alla ribalta solo negli anni '30. Il primo utilizzo è stato fatto da Alan Turing quando ha utilizzato una macchina universale per condurre calcoli eseguiti da alcuni dei computer moderni.

Da quel giorno, c'è stata una costante evoluzione nel campo del data mining e siamo andati molto avanti. Oggi vediamo organizzazioni sfruttare la potenza del data mining e dell'apprendimento automatico per automatizzare i processi relativi a vendite, operazioni, marketing e altri dipartimenti.

• Definizione di data mining
• Storia del data mining
• Come funziona il data mining?
• Metodi di data mining
• La sua importanza
• Pro e contro del data mining
• Casi d'uso ed esempi
• Tecniche
• Utensili
• Il futuro del data mining

Che cos'è il data mining?

Non è altro che un processo di analisi di un'enorme quantità di dati e quindi di estrarre l'intelligenza da quella quantità di dati, per aiutare le organizzazioni a risolvere le sfide aziendali, gestire e mitigare i rischi e quindi cogliere nuove opportunità di business. Il nome deriva da un'analogia della ricerca di pietre preziose da una montagna di minerali. Il processo di mining e data mining implica entrambi lo scouting di oggetti di valore setacciando grandi quantità di informazioni.

Questo processo viene utilizzato in molteplici aspetti di un'azienda come vendite, marketing, sviluppo prodotto, ricerca, formazione e sviluppo. Se utilizzato in modo efficace, può fare miracoli in quanto aiuta ad ottenere preziose informazioni sui clienti, generando così strategie efficaci che si traducono in una migliore produzione di prestazioni e migliori entrate.

Cronologia di data mining

Se guardiamo alla storia, uno dei primi articoli che ha pubblicato la parola "data mining" è stato di un gentiluomo di nome Michael C. Lovell nell'anno 1983. A quel tempo, Lovell e alcuni altri rinomati economisti credevano che questo metodo potesse portare a errori conclusioni.

Tuttavia, negli anni '90, il concetto di estrarre valore dai dati e formare schemi aveva guadagnato popolarità. Nell'anno 1996, Teradata, NCR e un altro gruppo di aziende hanno eseguito un progetto che ha portato alla standardizzazione delle tecnologie di data mining. Questo lavoro comprendeva il processo CRISP-DM, che sta per Cross Industry Standard Process for Data Mining. L'intero processo è stato suddiviso in sei fasi quali:

1. Comprensione commerciale
2. Comprensione dei dati
3. Preparazione dei dati
4. Modellazione
5. Valutazione
6. Distribuzione

All'inizio del 2000, le aziende sono state in grado di vedere il valore del data mining e questo processo è decollato in modo esponenziale, rendendo il settore stesso altamente redditizio.

Come funziona il data mining?

I fondamenti del processo di data mining sono porre una domanda aziendale, cercare dati che aiutino a rispondere a tale domanda e infine preparare il set di dati per l'analisi. Va notato che il successo nelle fasi successive dipenderà completamente dall'efficacia dei compiti svolti nelle fasi precedenti. Se la qualità dei dati è compromessa, ciò può comportare un output scadente. Pertanto, tutti coloro che si occupano di data mining devono considerare la qualità dei dati come PRIORITÀ PRINCIPALE.

Data mining in 5 passaggi

In genere, i professionisti seguono una metodologia strutturata con processi ripetibili che forniscono i risultati desiderati. Diamo un'occhiata a questi 5 passaggi

Passaggio 1: comprensione aziendale

Qui è necessario definire qual è l'obiettivo aziendale del progetto mappandolo con lo scenario aziendale attuale. Insieme a questo, devi anche definire i parametri del progetto.

Passaggio 2: comprensione dei dati

Una volta che l'affermazione del problema è stata definita nel passaggio 1, è importante identificare il set di dati corretto che aiuterà ad affrontare l'affermazione del problema. Potrebbe essere necessario ottenere questi dati da più origini.

Passaggio 3: preparazione dei dati

Una volta identificate le origini dati e raccolti i dati, preparare i dati nel formato richiesto, in linea con l'obiettivo aziendale. Se si verificano problemi come la duplicazione dei dati o punti dati mancanti, è necessario risolverli immediatamente.

Passaggio 4: modellazione dei dati

Una volta preparati i dati, puoi iniziare a eseguire diversi algoritmi su quei dati per studiare vari modelli

Passaggio 5: valutazione

Una volta completata la modellazione dei dati, puoi iniziare a valutare se questi risultati (come risultato dell'esercizio di modellazione) sono in grado di ottenere risultati o meno. Questo processo viene eseguito in modo iterativo insieme alla fase di modellazione dei dati per garantire che il miglior algoritmo dia il risultato corretto.

Una volta completati tutti i passaggi, viene fatta una presentazione finale ai decisori per mostrare l'esito del progetto.

Perché il data mining è importante?

Per quanto il data mining sia un processo seguito diligentemente da diversi professionisti, è importante conoscere il significato del data mining.

È chiaro che è il processo di acquisizione di grandi quantità di dati e di raccolta di informazioni significative da tali dati. Di conseguenza, c'è un aumento significativo della domanda di fornitori di dati, creando ulteriormente una domanda di professionisti come analisti di dati e scienziati di dati.

Poiché questo processo implica la conversione dei dati in informazioni approfondite, aiuta le organizzazioni a prendere decisioni e definire strategie per la crescita. Consente alle organizzazioni di eseguire campagne di marketing specifiche e aiutare nelle previsioni. Aiuta anche a ottenere informazioni specifiche sui comportamenti dei clienti, motivo per cui è importante eseguire questi progetti di data mining.

Vantaggi del data mining

Se osserviamo le aziende oggi, sono costantemente inondate di dati con grandi volumi di dati provenienti da una pletora di fonti. Non è più una scelta per le organizzazioni essere basate sui dati nello scenario aziendale odierno. Il successo di un'azienda è fondamentale per il modo in cui estraggono informazioni dai dati e utilizzano tali informazioni a proprio vantaggio.

In parole povere, il data mining offre alle organizzazioni la possibilità di ottimizzare il futuro, analizzando il loro presente e il passato. Aiuta a fornire previsioni su ciò che potrebbe accadere dopo.

Ad esempio, attraverso il data mining, puoi ottenere una previsione, di quali clienti sono clienti potenzialmente redditizi, guardando i profili passati di altri clienti. In questo modo, come organizzazione, puoi concentrarti su offerte e offerte specifiche per quei clienti che potrebbero aumentare il tuo ROI.

Inoltre, puoi anche utilizzare il data mining per

• Aumentare le entrate della tua organizzazione
• Ottenere informazioni dettagliate sui segmenti di clienti e sulle loro preferenze
• Acquisizione di nuovi clienti
• Creare più opportunità di cross-selling e up-selling
• Migliorare la fidelizzazione dei clienti e la fidelizzazione dei clienti
• Tenere traccia delle prestazioni operative

Applicando le sue tecniche, le aziende possono prendere decisioni basate sull'intelligence derivata da questi dati. Grazie alle moderne tecnologie di elaborazione dei dati come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, le organizzazioni possono trasformare grandi volumi di dati in pochi minuti.

Sfide di data mining

Insieme all'innovazione e all'evoluzione, arrivano una serie di sfide che questo metodo e questo settore devono affrontare. Alcune di queste sfide sono le seguenti:

• Interfaccia utente

  L'output del data mining può essere utile se è leggibile e comprensibile per l'utente. Poiché questo metodo prevede di lavorare su grandi volumi di dati, il modo in cui i dati vengono presentati visivamente presenta una sfida. Questo è qualcosa su cui l'industria e i suoi attori devono lavorare.

• Sicurezza e sfida sociale

  Affinché ogni organizzazione prenda una decisione, hanno bisogno di dati condivisi da un fornitore di servizi. Con la condivisione arriva il punto di sicurezza dei dati. Consiste in informazioni di individui, profili di clienti e molti dati riservati. Cadere nelle mani sbagliate può essere disastroso.

• Sfide di processo

  Ci sono sfide che sorgono dall'effettiva metodologia di mining. I processi discutibili presentano sfide come:

  1. Disponibilità di diversi set di dati
  2. Gestione e controllo del rumore nel data set
  3. La versatilità del processo minerario nel suo insieme

  Nuove sfide continueranno a sorgere man mano che il settore continuerà ad evolversi.

Casi d'uso ed esempi di data mining

A livello globale, ci sono molte organizzazioni che devono ottenere risultati sbalorditivi implementando strumenti e tecniche di data mining. Esaminiamo alcuni casi d'uso ed esempi

• Groupon

  Una delle principali sfide dell'azienda era elaborare l'enorme volume di dati che già disponeva, per il suo servizio di acquisto. Implementando il data mining, è stata in grado di allineare le proprie attività di marketing alle aspettative dei clienti.

• Domino

  Si dice che sia una delle più grandi aziende di pizza al mondo, raccoglie enormi porzioni di dati strutturati e non strutturati provenienti da fonti come punti vendita, sistemi di punti vendita, canali di social media e molte altre fonti. Attraverso il data mining, sono stati in grado di ottenere informazioni approfondite sui loro clienti e quindi di migliorare la loro esperienza cliente, con conseguente miglioramento delle prestazioni aziendali.

  Questi sono alcuni esempi di riferimento. Se proviamo a scavare più a fondo, ci saranno molti casi in cui il data mining ha portato a una trasformazione significativa tra le aziende.

Tecniche di data mining

È stato osservato, in alcuni dei recenti progetti di data mining, che sono state utilizzate una varietà di tecniche di data mining per una migliore efficacia. Alcune di queste tecniche sono le seguenti

• Classificazione
• Raggruppamento
• Regressione
• Esterno
• Pattern sequenziali
• Predizione
• Regole dell'Associazione

Strumenti di data mining

Una cosa è chiara: è una potente metodologia che può letteralmente trasformare le organizzazioni. Tuttavia, un possibile ostacolo nella scelta di una piattaforma può essere trovarne una che soddisfi le aspettative di tutte le parti interessate. Ci sono molte opzioni disponibili che vanno dalle piattaforme open source a soluzioni più proprietarie.

Le organizzazioni che ottengono il massimo beneficio dal data mining sceglierebbero una piattaforma che avrà i seguenti parametri:

1. La piattaforma ha incorporato alcune delle migliori pratiche per il settore a cui appartiene l'organizzazione.
2. È in grado di gestire l'intero ciclo di vita del data mining, dall'esplorazione alla produzione
3. Può essere allineato con altre applicazioni aziendali che includono sistemi BI, applicazioni ERP, sistemi CRM e altri sistemi finanziari
4. Soddisfa i requisiti di reparti IT, data scientist e persino analisti. Fornisce inoltre report completi ed elementi dashboard per una migliore visualizzazione.

Molti strumenti di data mining sono dotati di un'architettura flessibile e scalabile con database riconoscibili e API aperte, aiutando così le organizzazioni a ottenere un vantaggio competitivo.

Il futuro del data mining

Tutto quello che possiamo dire è che la quantità di dati aumenterà in modo esponenziale, rendendo il futuro del data mining luminoso come una stella splendente. Poiché abbiamo visto l'evoluzione delle tecniche di data mining, vedremo anche miglioramenti nelle tecnologie che estrarranno insight dai dati. Per citare un esempio, l'IoT e le tecnologie indossabili hanno trasformato gli esseri umani in macchine per l'estrazione di dati. E questo è solo l'inizio.

Pensieri finali

Un punto importante da notare qui è che ci vuole molto tempo per ottenere il giusto set di dati validi. Tuttavia, ci vuole ancora più tempo per ricavare informazioni significative dal set di dati.

L'industria stessa sta crescendo enormemente ed è un settore guidato dalla tecnologia. Oggi, ogni organizzazione ha bisogno di dati di buona qualità che possono utilizzare per vari obiettivi.

Ci sono molti fornitori di servizi che stanno lavorando con impegno.