Scopri cos’è il data mining e come può aiutare la tua azienda.

Che cos’è il data mining?

Quando si tratta di business intelligence e dati analitici oggi, il data mining non può essere trascurato.

La definizione esatta di data mining che ricevi probabilmente varierà in base ai tipi di data mining che vengono condotti e per quale/i scopo/i.

Tuttavia, essenzialmente, il significato o la definizione di data mining che la maggior parte delle persone sta cercando include:

Un processo di ricerca, raccolta e analisi di elementi di dati basati su attributi specifici, modelli nascosti o risultati desiderati.

Il data mining raccoglie e archivia i dati grezzi, trasformando contemporaneamente i dati dei consumatori ricevuti in informazioni fruibili che sono vantaggiose sia per le aziende che, in ultima analisi, per i clienti.

Una versione semplificata del processo di data mining

Il data mining spesso non può essere spiegato in poche parole. Tuttavia, semplificando il processo di data mining, il data mining funziona raccogliendo ampie porzioni di dati storici, dalla cronologia dei browser dei consumatori ai registri degli acquisti.

I dati raccolti possono essere utilizzati per trovare modelli e tendenze rilevanti che possono aiutare a individuare potenziali frodi o anche strategie di campagne di marketing future.

Il data mining in genere funziona utilizzando cinque passaggi di base, tra cui:

Raccolta dei dati dei clienti

In primo luogo, l’azienda o l’individuo dovrà determinare a quali dati si rivolge in base ai dati demografici che intende raggiungere con i propri siti web e/o brand. I dati cercati, raccolti e organizzati vengono quindi caricati in un data warehouse.

Gestione dei dati

Anche la gestione dei dati raccolti è fondamentale, il che viene solitamente eseguita internamente, sebbene l’hosting dei dati sul cloud stia diventando ogni anno più comune.

Una volta che i dati sono stati caricati correttamente sul cloud o su un server interno, altri data scientist e membri del team avranno accesso immediato a quello che è stato raccolto, archiviato e analizzato.

Determinazione dei metodi organizzativi

Una volta raccolti i dati utilizzando la tecnica di data mining appropriata, il tuo team dovrà quindi determinare la migliore organizzazione delle informazioni a tua disposizione.

Per semplificare il processo di gestione dei dati, è essenziale stabilire cosa farai con i tuoi dati di estrazione e come gestire i dati in arrivo futuri.

Consentire all'automazione del software di svolgere il lavoro

L’uso dell’applicazione o del software scelto ordinerà quindi i dati raccolti o inseriti in base ai risultati che stai cercando o alle informazioni che desideri estrarre.

Genera automaticamente un grafico o una tabella facilmente condivisibile

A seconda del programma utilizzato per i dati di estrazione, il software dovrebbe generare automaticamente un grafico e/o una tabella facilmente accessibili e condivisibili dai membri del team quasi istantaneamente.

Dai priorità alla comprensione dei tuoi dati

La raccolta di dati con l’uso di software, piattaforme e programmi di data mining oggi può aiutare sia le persone che le aziende a saperne di più sul loro pubblico esistente o desiderato.

Avere una chiara comprensione aziendale dei dati a tua disposizione deve rimanere una priorità assoluta come titolare dell’azienda, soprattutto se intendi utilizzare i dati raccolti per far crescere e scalare il tuo brand.

Il data mining può essere utilizzato per numerosi motivi, dall’aiutare a generare vendite al semplice conoscere meglio un particolare pubblico.

Anche comprendere come la raccolta dei dati può essere utilizzata per identificare modelli e tendenze nei dati è estremamente utile, specialmente quando entri in un mercato nuovo o in un mercato già altamente saturo e/o competitivo.

L'implementazione di una tecnica di data mining aiuta nei seguenti modi:

Consente l'immissione da parte dell'utente

Condividi il tipo di attributi che stai cercando prima di iniziare l’estrazione dei dati o la raccolta di informazioni.

Specifica i dati demografici, i tipi di utenti e anche i livelli di reddito dei consumatori che desideri raggiungere prima di iniziare a estrarre dati in qualsiasi data warehouse, database, sito web o piattaforma online.

Utilizza numerosi database

In molti casi, l’estrazione dei dati richiederà l’uso di numerosi database, siti web o piattaforme online. Con il software e le tecniche di data mining giusti, ottimizza la tua portata e la tua capacità di attrarre il maggior numero possibile di utenti con i dati raccolti.

Trova modelli sconosciuti

Man mano che l'AI diventa sempre più intelligente con l'avvento di strumenti di machine learning come ChatGPT e Midjourney AI, anche il data mining può essere uno strumento estremamente utile per individuare e identificare modelli sconosciuti.

Il cervello umano non è sempre in grado di individuare potenziali modelli o modelli emergenti che possono essere utili per scopi futuri di vendita e/o marketing.

Perché il data mining è importante?

Una volta acquisita familiarità con la definizione di data mining, puoi iniziare a capire perché è così importante oggi, soprattutto quando le aziende si rivolgono a tecnologie intelligenti e AI per completare le attività quotidiane.

Con i tipi di bias nelle statistiche, l’utilizzo di data mining può aiutare a eliminare i pregiudizi e a metterli in evidenza, assicurando che tutte le serie di dati presentati al pubblico siano fatte senza bias, narrazioni o persino spinte politiche.

Il data mining è anche uno dei software più preziosi attualmente disponibili per i dati analitici di marketing.

L’utilizzo dell’estrazione dei dati per gestire il marketing e i dati analitici aiuta a semplificare il processo, ridurre i budget e anche a individuare determinati utenti che hanno un reale interesse per i tuoi prodotti, servizi o contenuti.

Il data mining aiuta a identificare modelli e tendenze

Il data mining è estremamente utile per identificare modelli e tendenze.

Anche se puoi trovare informazioni sulle tendenze dei consumatori altrove sul web, l'estrazione della tua serie di dati fornisce risultati in tempo reale.

Inoltre, l’uso dell’intelligenza artificiale per l'estrazione dei dati in tempo reale è altrettanto vantaggioso in quanto fornisce i seguenti vantaggi:

Risultati del data mining in tempo reale

Poiché l'AI, il marketing e il futuro della tecnologia si stanno evolvendo rapidamente, i risultati in tempo reale sono più importanti e prevalenti che mai.

Giorni, settimane o persino mesi di attesa per i set di dati possono avere un impatto significativo sull’approccio a qualsiasi situazione che coinvolga la tua azienda, specialmente se è online o ospitata sul Cloud.

Ricerca la concorrenza

Se non disponi del tempo o della manodopera necessari per fare ricerche manuali sulla concorrenza, puoi farlo con metodi di data mining adeguati.

Impara a conoscere meglio la concorrenza esistente e scopri cosa può essere fatto in modo diverso da parte tua per aumentare le vendite e generare più traffico verso il tuo sito web.

Individua tendenze e modelli sconosciuti

Gli esseri umani sono limitati quando si tratta di identificare modelli di dati e algoritmi sconosciuti che sono tipicamente generati dai computer. È qui che entra in gioco l’estrazione dei dati ed è estremamente importante.

Con l’uso del data mining predittivo, individua modelli di dati sconosciuti e potenziali tendenze imminenti che altrimenti non sarebbero stati visibili da parte tua.

Queste informazioni possono essere utilizzate per deviare le campagne di marketing esistenti o per orientare i metodi che utilizzi al momento di commercializzare e vendere i prodotti e i servizi della tua azienda.

Le applicazioni di data mining aiutano a ottimizzare le operazioni

Oltre al data mining che offre molte più informazioni di quante se ne possono trovare da soli, l'estrazione dei dati è anche nota per aiutare a ottimizzare e snellire le operazioni quotidiane. L'utilizzo del data mining per ottimizzare le operazioni può avvenire nei seguenti modi:

Identifica i colli di bottiglia

L’uso di set di dati estratti può essere applicato per identificare potenziali colli di bottiglia che la tua azienda ha incontrato nel proprio processo di produzione.

Una volta identificati, si possono mettere in atto dei rimedi per garantire che l’ottimizzazione dell’operazione possa riprendere.

Gestione dei prezzi e dell’inventario

Ottimizza la gestione dei prezzi e dello stock con il data mining continuo che fornisce un set di dati in tempo reale. Tieni traccia dei modelli per identificare potenziali anomalie che portano a una perdita di denaro o a difficoltà finanziarie.

Inoltre, la raccolta e l’estrazione dei dati in tempo reale possono essere applicate anche al rilevamento delle frodi per prevenire e/o ridurre al minimo il verificarsi di potenziali frodi.

Ottimizzare l’istruzione

Le aziende che utilizzano l'estrazione di dati non strutturati nel settore dell'istruzione lo stanno facendo per ottenere informazioni preziose sul tipo di piattaforme di apprendimento e/o ambienti di data mining che sono migliori per studenti di tutte le età e popolazioni.

Anche il data mining nel settore educativo è prezioso per aiutare a determinare i metodi di insegnamento e gli argomenti più appropriati per facilitare l'apprendimento e la crescita degli studenti.

Alcune delle tecniche di data mining più comuni utilizzate oggi non erano disponibili solo dieci anni fa. Oggi, sono disponibili al pubblico e per scopi commerciali una varietà di tecniche, software e strumenti di data mining.

Tecniche di data mining

Ora sappiamo come il data mining svolga un ruolo nel processo di scoperta di modelli e relazioni in un grande insieme di dati.

È un aspetto cruciale del processo decisionale aziendale moderno, in quanto consente alle aziende di ottenere informazioni preziose sui propri clienti, sulle tendenze di mercato e sull'efficacia delle proprie strategie aziendali.

Tuttavia, l'enorme volume di dati generati dalle aziende odierne può rendere difficile identificare questi modelli e relazioni.

È qui che entrano in gioco le tecniche di data mining. Le tecniche di data mining più diffuse possono aiutare a semplificare qualsiasi attività, indipendentemente dal modello di attività esistente.

Monitoraggio e identificazione dei modelli

Il monitoraggio e l’identificazione dei modelli sono una componente chiave dei dati estratti. Dal monitoraggio dei modelli di vendita ai comportamenti individuali, esistono molte opzioni per tracciare e identificare i modelli nel data mining.

Classificazioni e associazioni

Un altro vantaggio di lavorare con le soluzioni di data mining è la capacità di implementare associazioni e classificazioni specifiche in base al tipo di informazioni che stai tentando di raccogliere e/o estrarre.

Clustering

Con l’uso del clustering, ora è più facile che mai raggruppare automaticamente ampie fasce di dati rilevanti raccolti in base ad attributi e/o somiglianze specifici che sono rilevanti per le tue esigenze o per i tuoi dati demografici target.

Rilevazioni di valori anomali

In caso di frodi e potenziali anomalie, non è mai stato così facile monitorare e identificare potenziali problemi come con l'uso di una soluzione di data mining con tecnologie avanzate e AI.

Strumenti di data mining

Il data mining è un processo complesso e dispendioso in termini di tempo, ma con gli strumenti giusti può essere reso più semplice ed efficiente.

Che tu stia cercando di automatizzare il tuo processo di data mining o semplicemente di migliorarne la precisione, è fondamentale disporre di tutte le informazioni necessarie per prendere una decisione consapevole su quali strumenti sono adatti alla tua azienda.

Opzioni open source e commerciali

Quando si inizia a utilizzare i dati di estrazione, è importante familiarizzare con le opzioni disponibili.

Attualmente, l’estrazione dei dati è possibile con strumenti open source (gratuiti al pubblico) e con soluzioni commerciali.

Se non hai familiarità con il data mining, la sicurezza e la gestione dei dati raccolti in modo indipendente, cerca un’opzione commerciale che ti aiuti a gestire i punti dati che stai cercando di raccogliere.

Strumenti di data mining SAS

Include un'interfaccia utente semplificata ed è stata originariamente sviluppata per le tradizionali finalità di analisi e gestione dei dati.

Funzionalità:

• Estrazione di testi, estrazione di dati e ottimizzazione
• Assiste nella valutazione dei Big Data
• Facilmente scalabile

Teradati

Sistema di elaborazione ideale per il data warehousing e per chi è interessato a sistemi e soluzioni su larga scala.

Funzionalità:

• Funziona con Windows/Linux e Unix
• Installazione, riparazione e gestione semplici del programma (anche per chi che non è esperto di tecnologia)
• L'ottimizzatore incluso consente di gestire domande con un massimo di 64 join
• Trasferisci i dati grezzi raccolti su dischi senza problemi o interruzioni
• Comunica con i punti dati archiviati e estratti tramite SQL, rendendoli accessibili a coloro che hanno familiarità con SQL

BOARD

Essenzialmente, BOARD è un toolkit sviluppato per la gestione simultanea della business intelligence e delle prestazioni aziendali.

Funzionalità:

• Una piattaforma centralizzata per gestire i modelli di business esistenti, valutare e prevedere. Può anche pianificare le applicazioni dalla stessa posizione.
• Incorpora business intelligence, strumenti di gestione e tecnologie di previsione in un'unica soluzione.
• Sviluppa software analitici avanzati nel tempo con apprendimento e strategie in tempo reale
• Accedi a più fonti di dati grezzi per risultati ottimali con estrema precisione.

Implementa il data mining nella tua azienda

Implementare il data mining nella tua azienda è estremamente utile se hai interesse a gestire il tuo pubblico o scalare il tuo modello di business esistente.

Iniziare a lavorare con il data mining non deve essere un'impresa ardua, anche se ti trovi in un nuovo territorio o non conosci bene il processo.

Una volta confrontate le opzioni disponibili per il data mining aziendale, puoi scegliere le soluzioni più adatte a te e il tipo di data mining che stai cercando con la tua azienda.

Determina le tue esigenze dei dati

Prima di scegliere un percorso di data mining adatto a te, è importante tenere conto delle tue esigenze. Poniti le seguenti domande prima di iniziare:

• Che tipo di punti dati mi interessano?
• Per cosa userò i dati che raccolgo?
• Mi rivolgo a dati demografici specifici o a un particolare gruppo di consumatori?

Scegliere la soluzione o l’applicazione di data mining

Dovrai anche stabilire come iniziare a estrarre i dati in base alle tue conoscenze, competenze e accesso a vari strumenti e risorse.

Se non hai le competenze per gestire l’estrazione dei dati in modo indipendente, considera l’utilizzo di una soluzione commerciale o uno strumento di estrazione dei dati prontamente disponibile, come SAS Data Mining Tools, Teradata o BOARD.

Ottieni il massimo dai tuoi punti dati

Che tu stia gestendo un CRM di vendita o che tu abbia interesse a ricevere consigli intelligenti, i dati di estrazione possono fornire tutto ciò che stai cercando e molto altro ancora.

Ottenere il massimo dai tuoi dati pertinenti non deve sembrare complicato od opprimente con la piattaforma e l’applicazione di estrazione giuste. Alcuni dei vantaggi più importanti del data mining per le aziende sono:

Ottimizzare le operazioni

La raccolta e l’archiviazione del giusto tipo di dati, rilevanti per i dati demografici target, sono importanti. Ottimizzare le operazioni e snellire il modo in cui conduci le attività non è mai stato così facile che con una soluzione di data mining adeguata che funziona per le esigenze della tua azienda.

Miglioramento del processo decisionale

Con dati accurati e analizzati, prendi decisioni migliori per la tua azienda, indipendentemente dall’area in cui stai lavorando.

Migliore segmentazione del mercato

Ottieni informazioni preziose sul tuo mercato esistente e sui dati demografici target disponibili in base alle opzioni e alle caratteristiche di segmentazione preferite.

Monitora i modelli dei clienti

Conosci meglio i modelli di navigazione, ricerca e acquisto di clienti esistenti, nuovi visitatori e utenti fedeli.

Rileva potenziali frodi

L’uso del data mining è anche imperativo per coloro che hanno dubbi su potenziali frodi, furti di identità, attacchi di phishing, truffe e altre forme di hacking.

Il data mining in tempo reale può individuare anomalie nei dati che altrimenti potrebbero non essere rilevate durante la ricerca di anomalie a occhio nudo.

Monitora le potenziali tendenze

Tieni d'occhio le tendenze più rilevanti per il tuo settore e i tuoi clienti quando estrai dati in tempo reale. Il monitoraggio delle tendenze è molto utile, soprattutto se lavori in uno spazio già saturo e altamente competitivo.

Maggiore fidelizzazione dei clienti

Più conosci i tuoi clienti, più facile sarà relazionarti con loro fornendo al contempo prodotti e/o servizi di cui hanno bisogno nella loro vita quotidiana.

Con l'estrazione continua dei dati in tempo reale, non perderti mai una nuova tendenza o esigenza dei tuoi clienti. La tempistica è tutto quando si tratta di fornire prodotti e servizi, ecco perché l’estrazione dei dati in tempo reale è uno strumento così efficace.

Aumento della generazione di ricavi

In ultima analisi, con l’uso dei giusti strumenti di data mining, vedrai un picco di fatturato.

Un aumento della generazione di ricavi della tua azienda non è raro una volta che hai accesso a preziose informazioni riguardanti i dati demografici, i desideri e le esigenze di qualsiasi pubblico target che hai in mente.

Trovare il giusto sistema di gestione per contenuti, marketing e persino raccolta di dati può creare confusione, soprattutto con una varietà di opzioni disponibili sul mercato.

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