Cos’è il data mining e in quali campi si applica?

Il data mining è un insieme di tecniche di estrazione delle informazioni da enormi banche dati con software dedicati e algoritmi che impiegano reti neurali, clustering, alberi di decisione e analisi delle associazioni per trovare correlazioni, anomalie e schemi ricorrenti e prendere delle decisioni in ambito economico, scientifico e operativo.

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Se stai pensando a un’associazione con la statistica non sei proprio in errore, il data mining è differente perché stiamo parlando di una tecnica che ti consente di analizzare correlazioni tra più variabili in rapporto a determinati soggetti. La statistica invece ti consente di elaborare informazioni generali su un’intera popolazione.

Il processo di informatizzazione ha favorito il ricorso al data mining perché disponendo di grosse quantità di dati in formato elettronico grazie al supporto dell’intelligenza artificiale è possibile analizzare dati, trovare associazioni, individuare anomalie e schemi ricorrenti per poi elaborare previsioni e favorire così ricerche e lo sviluppo di strategie.

Quando abbiamo parlato di apprendimento automatico abbiamo constatato che il suo impiego consente di elaborare previsioni su dati già noti per eseguire un’analisi predittiva, riconoscere situazioni/eventi e formulare una risposta/azione precisa, mentre con il data-mining, analizzando informazioni disponibili e creando correlazioni tra schemi ricorrenti, si giunge alla scoperta di nuovi dati.

In quali campi si applica il data mining?

Il data mining trova applicazione in diversi settori, nel marketing per esempio si usa per individuare possibili rischi per il brand e adottare strategie adeguate per evitare che la clientela abbandoni il marchio, oppure per segmentare tipologie di consumatori che hanno le stesse abitudini di acquisto e orientarle verso la scelta di un particolare prodotto o servizio.

Nel settore finanziario il data mining viene impiegato per rilevare frodi, per elaborare previsioni sui trend degli indici azionari, per analizzare le operazioni svolte dai mercati e sviluppare previsioni sull’andamento.

Nell’industria è particolarmente utile per incrementare la produttività perché analizzando i processi produttivi è possibile individuare errori e inefficienze.

In medicina e in biologia il data mining consente di elaborare modelli predittivi per la scelta di protocolli di cura o delle protesi chirurgiche più adeguate da adottare, per esempio.

Risulta particolarmente utile l’impiego del data mining in ambito informatico, per aumentare la protezione dei dati e la sicurezza dei processi, per rilevare anomalie e discordanze, archivi obsoleti, per individuare dati corrotti da programmi malevoli.

Il data mining è un rischio per la privacy?

La procedura che si realizza con l’impiego del data mining comporta l’analisi di un’enorme quantità di dati elettronici ricavati da tante risorse, la prima fra tutte internet.

Un utente che interroga la rete formulando una domanda esprime una preferenza, una tendenza, una esigenza… informazioni che vengono poi immagazzinate in grandi banche dati e all’occasione confrontate e incrociate con altre per tracciare profili accurati e sviluppare strategie che spingono l’individuo a compiere delle scelte specifiche.

L’utente che esprime apprezzamento per un contenuto pubblicato sui social media, manifesta molto di più che una semplice simpatia verso un video o un’immagine… rivela una preferenza che viene incrociata con altre informazioni a sua insaputa e concorre a delineare un segmento di pubblico da influenzare con informazioni create ad hoc.

È anche vero che correttamente utilizzato il data mining può aiutare ad analizzare le situazioni di pericolo per aumentare la sicurezza dei dati, delle persone e delle strutture.

Come può essere impiegato il data mining nel settore della sicurezza?

BOR INNOVA impiega le tecniche di data mining per migliorare le prestazioni professionali dei Guardiani Virtuali e dei Supervisori BOR, per ridurre i tempi di intervento degli organi preposti alla gestione delle emergenze e per mantenere alto il livello di qualità dei servizi erogati.

Analizzando i comportamenti dei malintenzionati che transitano o sostano in modo anomalo in prossimità delle strutture sorvegliate da BOR è possibile creare correlazioni con altre informazioni e schemi ricorrenti per sviluppare anticipatamente interventi proattivi adeguati e ridurre così i rischi di intrusioni, danneggiamenti, furti e incendi.

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