Data Mining

Il data mining è il processo di analisi di grandi quantità di dati allo scopo di individuare schemi e altre informazioni. Viene generalmente eseguito su database, che memorizzano i dati in un formato strutturato. Attraverso il "data mining" di grandi quantità di dati, è possibile scoprire informazioni nascoste e utilizzarle per altri scopi.

Esempi di Data Mining

Una società di carte di credito potrebbe utilizzare il data mining per saperne di più sulle abitudini di acquisto dei propri clienti. Analizzando gli acquisti dei titolari di carta in tutti gli Stati Uniti, la società potrebbe scoprire abitudini di acquisto relative a diversi gruppi demografici, come età, razza e luogo di residenza. Queste informazioni potrebbero essere utili per offrire promozioni specifiche alle singole persone. Gli stessi dati potrebbero anche rivelare schemi di acquisto in diverse regioni del Paese. Queste informazioni potrebbero essere preziose per le aziende che desiderano fare pubblicità o avviare attività commerciali in determinati Stati.

I servizi online, come Google e Facebook, analizzano enormi quantità di dati per fornire contenuti e annunci pubblicitari mirati ai propri utenti. Google, ad esempio, potrebbe analizzare le query di ricerca per individuare le ricerche più frequenti in determinate aree e spostarle in cima all'elenco del completamento automatico (i suggerimenti che compaiono mentre si digita). Analizzando i dati sull'attività degli utenti, Facebook potrebbe individuare gli argomenti più popolari tra diversi gruppi di età e fornire annunci mirati basati su queste informazioni.

Sebbene il data mining venga comunemente utilizzato per scopi di marketing, ha anche molti altri impieghi. Ad esempio, le aziende del settore sanitario possono utilizzare il data mining per scoprire collegamenti tra determinati geni e malattie. Le aziende meteorologiche possono analizzare i dati per individuare schemi meteorologici che possono aiutare a prevedere futuri eventi meteorologici. Gli enti di gestione del traffico possono analizzare i dati automobilistici per prevedere i livelli futuri del traffico e creare piani adeguati per autostrade e strade.

Requisiti del Data Mining

Il data mining richiede due cose: molti dati e molta potenza di calcolo. Più i dati sono organizzati, più è facile analizzarli per ricavarne informazioni utili. Pertanto, è importante che qualsiasi organizzazione desideri dedicarsi al data mining scelga in modo proattivo quali dati registrare e come memorizzarli. Per analizzare i dati, è possibile utilizzare supercomputer e cluster di computer per elaborare petabyte di dati.