Sviluppo software

Business Intelligence

DataMining

Gestire in modo automatico ricerca, analisi e aggregazione dati

L’aumento esponenziale del volume di dati trattati e delle informazioni rende impossibile il loro trattamento con tecniche manuali.

Il Data Mining è un insieme di tecniche automatiche di ricerca e di metodi analitici (tra cui la statistica, il pattern recognition, gli alberi decisionali, la clusterizzazione e l'apprendimento automatico) utilizzati per esplorare, analizzare e scoprire relazioni nascoste fra i dati.

Il Data Mining è sempre più utilizzato dalle organizzazioni più diverse in quanto rappresenta lo strumento ideale per sintetizzare le informazioni in termini di dati aggregati e per far emergere la conoscenza aziendale.

Alcuni esempi di applicazione:

  • Segmentazione dei Clienti. I clienti non devono essere visti come una massa indistinta. Imparare di più su di loro facilita il relazionarsi con essi. La segmentazione dei clienti determina i comportamenti e ne descrive i profili. I profili servono per personalizzare strategie di marketing appropriate per ciascun gruppo. Ciò consentirà di investire meglio il budget destinato al marketing realizzando iniziative mirate.
  • Forecasting. Quante bottiglie di vino venderò la prossima settimana in quel negozio? Questa è una classica domanda a cui il data mining risponde con tecniche di forecasting. Tecnica utilizzata per rispondere a domande relative al tempo.
  • Esplorazione dei dati. Acquisire una migliore conoscenza dei clienti esaminando i modelli rilevati dagli algoritmi di data mining. Scoprire le differenze tra i clienti ad alta e bassa redditività o tra i clienti che preferiscono marche diverse dello stesso prodotto.
  • Analisi delle vendite. Individuare gli articoli venduti insieme e analizzare i risultati ottenuti. I risultati possono essere utilizzati per creare un sistema online per la proposta di suggerimenti o per determinare come le combinazioni di prodotti contribuiscono ai profitti.

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