L’estrazione di dati (o Data Mining) comprende un insieme di tecniche e metodologie finalizzate a ottenere informazioni utili da grandi volumi di dati, utilizzando approcci automatici o semi-automatici, e applicando tali informazioni in ambito scientifico, aziendale, industriale o operativo. Vediamo insieme di cosa si tratta.

Cos’è il Data Mining?

Il Data Mining consiste nell’analisi matematica di ampie banche dati, che di solito è preceduta da fasi di preparazione, trasformazione o filtraggio dei dati, come il data cleaning.

Il termine Data Mining è diventato popolare negli anni Novanta e oggi ha due principali significati:

• l’estrazione di informazioni implicite e nascoste da dati già strutturati, utilizzando tecniche analitiche avanzate, per renderle disponibili e immediatamente utilizzabili;
• l’esplorazione e l’analisi automatica o semiautomatica di grandi volumi di dati, con l’obiettivo di scoprire schemi o regolarità significative.

Questo tipo di attività riveste un’importanza fondamentale in vari ambiti della ricerca scientifica, ma trova applicazione anche in settori diversi, come ad esempio le ricerche di mercato. Nel contesto professionale, viene impiegata per affrontare problematiche eterogenee, che spaziano dalla gestione delle relazioni con i clienti (CRM) all’individuazione di comportamenti fraudolenti, fino all’ottimizzazione dei siti web.

I principali fattori che hanno favorito lo sviluppo del Data Mining includono:

• l’enorme quantità di dati disponibili in formato elettronico;
• il costo contenuto dello storage dei dati;
• l’emergere di nuovi metodi e tecniche analitiche, come l’apprendimento automatico.

Tecniche di Data Mining

Le tecniche di Data Mining si basano su algoritmi specifici. I pattern identificati possono fungere da base per formulare e testare nuove relazioni causali tra fenomeni; in generale, possono essere utilizzati in un contesto statistico per fare previsioni su nuovi set di dati.

Un concetto strettamente legato al Data Mining è l’apprendimento automatico (machine learning). Infatti, l’individuazione di schemi può essere vista come il processo attraverso il quale un sistema di Data Mining apprende una relazione causale precedentemente sconosciuta, applicabile in settori come gli algoritmi euristici e l’intelligenza artificiale. Tra le tecniche più comunemente utilizzate in questo campo troviamo:

• clustering;
• reti neurali;
• alberi di decisione;
• analisi delle associazioni.

Un’altra metodologia molto utilizzata nel Data Mining è l’apprendimento per classificazione. Questo approccio si basa su un insieme ben definito di esempi di classificazione per casi noti e viene comunemente definito “apprendimento supervisionato”. La conoscenza ottenuta attraverso l’apprendimento per classificazione può essere rappresentata tramite un albero di decisione.

Quindi, le tecniche di Data Mining possono essere suddivise in diverse categorie, in base agli obiettivi e ai metodi utilizzati. Nello specifico, ecco alcune delle tecniche summenzionate:

• classificazione (questa tecnica è utilizzata per assegnare un’etichetta a ogni dato basato su attributi già noti. Gli algoritmi di classificazione, come il Decision Tree, il Naive Bayes e le Reti Neurali, sono impiegati per costruire modelli predittivi. La classificazione è particolarmente utile nei sistemi di rilevamento delle frodi e nel riconoscimento delle immagini);
• clustering (è una tecnica non supervisionata che raggruppa i dati in base a similarità senza l’uso di etichette predefinite. Algoritmi come K-means e DBSCAN sono utilizzati per identificare gruppi di dati simili. Questa tecnica è utile, ad esempio, nel mercato per segmentare i clienti e comprendere meglio il comportamento degli utenti);
• associazione (le tecniche di associazione cercano di identificare relazioni interessanti tra variabili in grandi insiemi di dati. L’algoritmo Apriori è uno dei più conosciuti in questo campo e viene utilizzato frequentemente per l’analisi delle transazioni nei carrelli della spesa nei negozi online.

Le fasi del Data Mining

Il Data Mining, o estrazione dei dati, rappresenta una disciplina fondamentale nell’ambito dell’ingegneria informatica, caratterizzata dalla scoperta di modelli e conoscenze utili a partire da grandi insiemi di dati. Le tecniche di Data Mining permettono di analizzare e interpretare enormi volumi di informazioni, riflettendo sull’importanza crescente dei Big Data nel mondo contemporaneo.

L’estrazione dei dati rappresenta la conclusione di un processo articolato in diverse fasi: si identificano le fonti di dati, si crea un set di dati aggregati, si procede con la pre-elaborazione (che include operazioni di pulizia, analisi esplorativa, selezione, ecc.), si estraggono i dati utilizzando l’algoritmo scelto, si interpretano e si valutano i modelli emersi, e infine si passa dai modelli alla nuova conoscenza acquisita.

Prima di poter applicare gli algoritmi di Data Mining, è fondamentale assemblare un set di dati di riferimento. Poiché il Data Mining è in grado di scoprire solo i modelli realmente presenti nei dati, il set deve essere sufficientemente ampio da includere tali modelli. Una fonte comune di dati è rappresentata da un data warehouse. La pre-elaborazione è cruciale per l’analisi di set di dati multivariati prima di procedere con il Data Mining. Il set di dati obiettivo viene quindi sottoposto a un processo di pulizia, che elimina le osservazioni contenenti rumore e quelle con dati mancanti.

Il futuro del Data Mining

Una delle più recenti evoluzioni del Data Mining è la visualizzazione dei dati. Questo ambito specialistico dell’infografica non si limita a rendere graficamente comprensibile un testo, ma stabilisce una connessione più diretta con la strutturazione delle banche dati e l’estrazione di grafici dai dati stessi.

Un’altra frontiera emergente è il social Data Mining, che riguarda l’analisi delle informazioni generate dalle reti sociali online. Nel contesto aziendale, il Data Mining è considerato una fase fondamentale nel processo di creazione di un data warehouse. Risulta particolarmente efficace per valorizzare le informazioni aziendali contenute in questi ampi archivi di dati. Affinché le informazioni estratte dai dati esistenti siano significative e potenzialmente utili, devono soddisfare i seguenti criteri:

• essere valide (cioè applicabili anche a nuovi dati);
• essere precedentemente sconosciute;
• essere comprensibili.

In questo contesto, un pattern (schema) rappresenta le relazioni fondamentali che emergono durante il processo di estrazione dei dati, come sequenze ricorrenti, omogeneità e l’emergere di regole. Ad esempio, se un pattern indica che i clienti di una determinata fascia demografica tendono ad acquistare un prodotto specifico, si può utilizzare una query mirata su un data warehouse di potenziali acquirenti per creare un elenco di indirizzi per campagne promozionali.

Inoltre, l’applicazione delle tecniche di Data Mining è estremamente vasta e incisiva nell’ingegneria informatica. Di seguito vengono esaminati alcuni ambiti specifici in cui queste tecniche sono particolarmente utili:

• sicurezza informatica (gli algoritmi di Data Mining possono essere impiegati per identificare anomalie nel traffico di rete, aiutando a prevenire attacchi informatici. Analizzando i log degli eventi, le tecniche di clustering possono rivelare comportamenti sospetti, mentre le tecniche di classificazione possono essere utilizzate per categorizzare le minacce e prendere decisioni tempestive);
• sistemi di raccomandazione (le tecniche di associazione e clustering sono fondamentali per sviluppare sistemi di raccomandazione, come quelli utilizzati da piattaforme di streaming o e-commerce. Questi sistemi analizzano le preferenze degli utenti e consigliano prodotti o contenuti pertinenti, migliorando l’esperienza utente);
• gestione dei servizi IT (il Data Mining può essere utilizzato per monitorare l’efficienza operativa e anticipare guasti. Attraverso l’analisi delle serie temporali sui dati delle prestazioni, le organizzazioni possono adottare misure preventive e ottimizzare le risorse).

Per giunta, per quanto concerne la diagnostica avanzata, nel settore sanitario, l’applicazione del Data Mining consente di analizzare grandi volumi di dati clinici al fine di migliorare le diagnosi e personalizzare i trattamenti. Le tecniche di classificazione possono aiutare a prevedere l’insorgenza di malattie sulla base di segnalazioni storiche e sintomi presentati.

Infine, nella produzione e automazione, il Data Mining gioca un ruolo cruciale nel monitoraggio e nell’ottimizzazione dei processi. Utilizzando tecniche di analisi dei dati, le aziende possono migliorare l’efficienza operativa, ridurre gli sprechi e prendere decisioni più informate riguardo alla manutenzione e alla gestione delle scorte.

Conclusioni

In sintesi, il Data Mining ha rivoluzionato il modo in cui i dati vengono analizzati e utilizzati nell’ingegneria informatica, creando opportunità significative per migliorare processi, aumentare l’efficienza e prendere decisioni più informate. Con l’evoluzione continua dei Big Data e delle tecnologie correlate, è probabile che il ruolo del Data Mining diventi ancora più centrale, aprendo nuove strade per l’innovazione e lo sviluppo in numerosi settori. Affrontare le sfide attuali e future è essenziale per garantire che il Data Mining continui a fornire valore reale e sostenibile nel mondo digitale.

Credits:everythingposs / Depositphotos.com