Mining analisi dati: come mai è così importante per le decisioni aziendali?

La statistica è un’arma estremamente potente grazie alla quale è possibile ottenere dati molto interessanti (per fini commerciali, scientifici e non solo) da un numero vasto di campioni. L’evoluzione naturale della statistica si chiama mining analisi dati e, nonostante spesso i due termini spesso si confondano, risultano piuttosto differenti tra loro.
Il data mining, come viene comunemente definito, non si limita solamente a raccogliere dati sensibili, utili a definire le mille sfaccettature di un preciso settore di mercato, ma va anche a cercare correlazione tra le informazioni estrapolate.

Il risultato di tale azione comparativa, come andremo a vedere, va ad influenzare profondamente il campo commerciale, facilitando notevolmente il lavoro di chi cura il marketing di un’azienda.

Con il mining analisi dati si ottengono informazioni essenziali per il proprio business

Per quanto riguarda la commercializzazione di beni o servizi, è logico dedurre quanto possa essere prezioso scoprire che un particolare tipo di cliente abbia propensione per l’acquisto di un certo prodotto.

Se, ad esempio, grazie al mining di analisi dati, un’azienda riesce a scoprire che un oggetto da essa commercializzato fa particolare presa sul cliente tipo uomo, di mezza età e sposato, è facile intuire come questa possa modificare la propria attività di conseguenza.

I dati raccolti (in questo caso sesso, età e stato civile) sono stati confrontati sino ad arrivare a costruire una sorta di “scheletro” di un probabile buyer persona, ovvero un profilo fittizio di cliente, tramite il quale l’azienda può immedesimarsi nei panni dell’acquirente analizzandone paure, resistenze e punti debol.

Se sotto il punto di vista prettamente scientifico la raccolta, la classificazione e la ricerca di correlazione di dati può essere utile, per quanto riguarda il mercato si tratta di un fattore decisamente essenziale, capace di convogliare in una direzione o nell’altra (e nella loro interezza) le strategie di un’azienda.

Il principio di raccolta e classificazione

Per ottenere reali benefici finali (siano essi di natura meramente commerciale, scientifica o facenti parte di qualunque altro campo) è indispensabile usare criteri solidi per una classificazione precisa e utile agli scopi prefissati.

Le tecniche utilizzate per effettuare il mining analisi dati sono diverse come il clustering, gli alberi decisionali e altre metodologie che consentono un’analisi che si adatta all’ambito specifico in questione.

Perché il Data Mining si è evoluto solo recentemente?

Se effettuare semplici statistiche, vista la mole gigantesca di dati, risultavano particolarmente difficili da gestire sino a qualche anno fa, potete ben comprendere come i supporti tecnologici abbiano cambiato le carte in tavola: gestire, immagazzinare e confrontare le informazioni raccolte era di fatto un’impresa titanica.

Il mining analisi data si è sviluppato a partire dagli anni ’90 proprio grazie alla diffusione capillare dei computer e dei prezzi sempre più accessibile dell’hardware. Grazie a questa rivoluzione tecnologica, le banche dati con milioni di singole informazioni sono diventate relativamente economiche e alla portata di tutti.

Non solo la catalogazione, ma anche la raccolta di dati è effettuata grazie a potenti software: chi si occupa di questo settore è abituato a lavorare con software specifici, capaci di gestire alla perfezione un numero di dati difficilmente gestibili e quantificabili da una semplice mente umana.

Che si tratti di scraping o di altri metodi simili, una volta “setacciate” le informazioni necessarie, le applicazioni apposite facilitano in maniera sostanziale le operazioni di confronto con i dati ottenuti. Una volta che la ricerca si è consumata, rientra in gioco la mente umana per dare un senso a quella che altrimenti, sarebbero semplici numeri di una fredda statistica.


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