Il data mining può essere molto importante per ottimizzare i processi della tua azienda e raggiungere il successo.
Ma non tutti sanno di che cosa si tratta.
Scopriamo insieme i vantaggi che questa operazione può avere per il tuo business.
Data mining: cos’è nello specifico?
Se ti sei posto almeno una volta questa domanda, stai leggendo l’articolo giusto.
Il data mining è quel processo volto a individuare modelli, anomalie e punti in comune all’interno di grandi insiemi di dati.
Una volta individuate, queste informazioni ci permettono di prevedere i loro esiti e di agire dunque in anticipo, ad esempio tagliando costi, investendo in altre aree, migliorare la customer experience, evitando rischi inutili e, ovviamente, accrescendo i propri guadagni.
Esistono tante tecniche diverse di data mining, da scegliere in base ai propri obiettivi e ai propri strumenti.
Com’è nato
Ora che abbiamo risposto al quesito “Data mining: cos’è?”, addentriamoci nella storia di questo affascinante processo.
Il termine data mining è stato coniato negli anni ‘90 ed è dato dall’incontro di tre discipline diverse: l’intelligenza artificiale (o AI), la statistica e il machine learning (chiamato anche con la traduzione italiana “apprendimento automatico”).
Il data mining si è evoluto nel tempo per fronteggiare e sfruttare a proprio vantaggio il fenomeno dei big data, protagonisti del nuovo millennio.
Chi lo utilizza
Ovviamente non sei l’unico ad esserti fatto la domanda “Data mining: cos’è?”.
Grazie alle innovazioni introdotte negli ultimi anni nel settore tecnologico, il processo di data mining è diventato sempre più performante, ottimizzato e veloce.
Oggi ne fanno uso tantissime realtà, dalle multinazionali alle banche, dai provider di telecomunicazioni alle aziende manifatturiere.
Le banche, ad esempio, possono utilizzarlo per capire meglio la loro base clienti e valutare con più precisione i rischi del mercato, oltre ad affrontare con prontezza la sfortunata eventualità di frodi e a gestire le complicate politiche di sicurezza a loro richieste.
Nel settore del retail, invece, il data mining può aiutare a prevedere i trend di mercato, analizzare i bisogni e le aspettative dei clienti e offrire un’esperienza il più possibile su misura, con l’obiettivo finale di migliorare le vendite.
Come gestire il data mining
Abbiamo affrontato gli argomenti data mining: cos’è, com’è nato e a cosa serve.
È il momento di capire come gestire questo procedimento così importante, ma anche complicato.
Grazie alle innovazioni nella tecnologia, possiamo affidarci a software in grado di automatizzare quasi del tutto il processo di data mining.
Questi software di advanced analytics permettono di semplificare la raccolta dei dati (detta anche data preparation), di creare dei modelli efficaci più velocemente e con maggiore facilità e di automatizzare il processo di applicazione dei modelli di dati raccolti. Consentono anche di analizzare questi dati al fine di prevedere i trend e i rischi futuri, di sfruttare i contenuti non strutturati e valutare le azioni da intraprendere al fine di ottenere gli obiettivi prefissati.
A fronte di un buon investimento avrai la possibilità di far crescere il tuo business sfruttando una risorsa che tutti possediamo: i big data.
