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    I segreti del data mining

    Business Intelligence timer 3 min.
    Alessandra Belotti
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    In un precedente articolo abbiamo parlato di che cos’è il data mining, fornendo una panoramica sull’argomento.
    Adesso è il momento di scavare più in profondità, spiegando meglio come puoi sfruttare questo processo per far crescere la tua attività e minimizzare il rischio.

    Un breve ripasso

    Se ti sei perso l’articolo “Data mining: cos’è e a cosa serve”, non temere: facciamo subito un breve ripasso.

    Il data mining è un processo volto a individuare modelli, anomalie e punti in comune all’interno di grandi insiemi di dati. Per farlo, utilizza i big data unendo statistica, intelligenza artificiale e machine learning.

    Grazie al data mining è possibile non solo ridurre i rischi prevedendo gli esiti delle informazioni elaborate, ma anche tagliare costi inutili, investire nelle giuste aree e, ovviamente, migliorare la customer experience al fine di fidelizzare nuovi clienti e aumentare il fatturato.



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    Data mining: perché è importante per la tua attività

    Analizzare i big data non è facile. Per darti un’idea, ricorriamo a una metafora:
    i dati sono come un’enorme matassa di capelli aggrovigliati, impenetrabile a mani nude.
    Il data mining è il pettine che permette di districare questa matassa e di individuare i capelli bianchi, che sono quelli che a noi servono per migliorare il nostro business.

    Tornando alla realtà, i big data contenuti nei data warehouse vengono scandagliati per individuare pattern, anomalie e associazioni che vengono poi esaminati per trasformare una materia inintellegibile in importanti indicatori dell’andamento di un’attività.

    Questo processo si chiama KDD, ovvero Knowledge Discovery in Databases.

    Come funziona la KDD

    La KDD comprende diverse fasi.

    In primis, è importante prefiggersi un obiettivo, che sia migliorare la customer experience di un dato target, identificare aree in cui è possibile tagliare i costi senza intaccarne le performance o vendere un nuovo prodotto a una categoria precisa di persone.

    Dopo aver individuato l’obiettivo, occorre preselezionare i dati necessari a raggiungerlo. Questi dati andranno poi “puliti”, ovvero ulteriormente scremati per analizzare poi solo quelli davvero utili. Se questi dati non sono in un formato convertibile, andranno convertiti con appositi software per poter poi procedere con il data mining vero e proprio.

    Il software scelto andrà a sondare il warehouse in base alle istruzioni che noi gli diamo, offrendoci poi dei risultati che noi andremo a interpretare e visualizzare in un formato comprensibile a tutte le parti coinvolte.

    data mining

    Il data mining mette a rischio la privacy?

    Come abbiamo spiegato, il data mining comporta l’elaborazione di una grande quantità di dati. Questi dati, però, risalgono a utenti in carne ed ossa che, attraverso la loro attività sul web, lasciano un identikit di sé ad aziende pronte a sfruttarlo per raggiungere gli obiettivi più diversi.
    Questa attività di data mining può, dunque, essere un rischio per la privacy degli utenti?

    Se consideriamo il processo in sé, potremmo dire di sì. L’accuratezza con cui il data mining scandaglia i nostri dati permette alle aziende di ottenere informazioni che magari non abbiamo esplicitato sotto forma di sondaggi (ad esempio quanto tempo passiamo su determinati siti web, quanto siamo disposti a spendere, quali sono i nostri metodi di pagamento preferiti, quanti anni abbiamo, a che ora siamo più attivi e molto altro ancora).

    Del resto, l’obiettivo del data mining va sempre a vantaggio di chi lo compie, che si tratti di vendere un nuovo prodotto, offrire un nuovo servizio o ottenere più iscritti a un dato programma.

    Le aziende, però, sono tenute a chiedere all’utente il permesso di profilare determinati dati con le cookie policy, le privacy policy e altre politiche richieste dalla legge. Una volta che l’utente acconsente (e di fatto è necessario acconsentire per poter navigare liberamente) e l’azienda ha messo in campo tutte le tutele richieste, non esiste il rischio di violazione della privacy.

    In pratica, siamo noi stessi a dare il tacito permesso alle aziende di sfruttare i nostri dati.

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