Data mining e big data per le aziende

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Bigdata sta diventando sempre più una sfida per le grandi società. Il termine "big data" rappresenta una metafora di una montagna di dati senza valore in cui cercare la conoscenza. Bigdata Mining descrive metodi statistici per la ricerca di tendenze, interconnessioni e nuovi dati nei dati di massa. Non è possibile elaborare manualmente enormi quantità di dati manualmente, motivo per cui devono essere utilizzati metodi basati su computer. Questi metodi possono essere utilizzati anche per piccole quantità di dati. Di norma, il data mining si riferisce solo alla fase di analisi all'interno del processo.

Data mining e Big Data

Con il data mining, quantità significative di dati possono essere esaminate da programmi computerizzati. Il termine data mining è un po 'fuorviante perché non si tratta di generare dati, ma di acquisire conoscenza dai dati. Il termine ha prevalso principalmente perché è breve e preciso. In generale, il data mining può essere descritto come un processo di estrazione di conoscenze precedentemente sconosciute e considerate potenzialmente utili. Bigdata descrive quantità di dati che sono troppo grandi, grandi o semplicemente troppo veloci per essere modificate. È pertanto esclusa la raccolta o l'elaborazione manuale con metodi classici. I bigdata raccolti da utilizzare per il data mining possono provenire da qualsiasi fonte. Questi vanno dalla comunicazione elettronica di aziende e autorità ai registri dei sistemi di sorveglianza. Il desiderio di analisi di Bigdata, al fine di utilizzare le conoscenze acquisite, spesso entra in conflitto con i diritti personali di altre persone, quindi dovrebbe essere garantito in anticipo.

Data mining e Big Data: procedure convenzionali

Il data mining di big data analizza selezioni e raccolte di dati. I record incompleti vengono rimossi e vengono aggiunte importanti fonti o valori di confronto. Successivamente, i dati vengono ricercati per determinati modelli comportamentali e vengono visualizzati i risultati ottenuti. Questi vengono esaminati e valutati da esperti in modo che si possa decidere se l'obiettivo desiderato può essere raggiunto. Le conoscenze acquisite vengono utilizzate in nuove indagini o utilizzate come parametro di confronto, in modo che i risultati della ricerca successiva siano ancora più accurati. Mentre in passato il data mining di Bigdata era utilizzato principalmente nell'IT in passato, sempre più aziende sono interessate ai metodi utilizzati e al potenziale significativo offerto da Bigdata. Nel settore finanziario, il data mining viene utilizzato per rilevare frodi e audit. Il punteggio di credito utilizza i bigdata per calcolare la probabilità di inadempienza. Nel marketing, il data mining calcola in che modo il comportamento di acquisto dei clienti fallisce o quale pubblicità misura i potenziali clienti. Nei negozi online vengono analizzati i carrelli della spesa e successivamente i prezzi e il posizionamento dei prodotti vengono modificati. Inoltre, è possibile cercare gruppi target per campagne pubblicitarie ed esaminare i profili dei clienti. Su Internet, Bigdata Mining serve per rilevare attacchi, raccomandare servizi e analizzare i social network. Altre aree di applicazione sono, ad esempio, i campi della medicina, della bibliometria e dell'assistenza infermieristica.

Vale la pena conoscere bigdata e data mining

Nel bigdata o nel data mining, si può assumere una disciplina scientificamente neutra. Con il data mining, è possibile analizzare dati provenienti da tutti i tipi di fonti. Tuttavia, una volta che i dati si riferiscono a una persona, possono sorgere rapidamente conflitti morali e legali. Questi di solito non si riferiscono alla valutazione dei dati, ma solo al processo di estrazione. I dati che non sono stati adeguatamente resi anonimi possono essere assegnati a soggetti specifici. Quando si esegue il data mining di Bigdata, è quindi sempre necessario garantire l'anonimato che non consente di trarre conclusioni su persone o gruppi di persone. Oltre ai conflitti legali, va notato che vengono sollevate questioni morali. È discutibile se i computer debbano poter dividere le persone in "categorie" o "classi". Nel data mining, ad esempio, le persone sono ritratte come affidabili o indegne. In generale, va notato che il metodo stesso è estremamente neutrale e anonimo. Il metodo non conosce le conseguenze e le probabilità del calcolo. Tuttavia, non appena le persone si confrontano con i dati in termini reali, ad esempio da Schufa, ciò può causare reazioni strane, offese o sorprese. Vengono forniti i dati del gigante del motore di ricerca Google Google Analytics sui gruppi target dei proprietari di siti Web.

Opportunità e prospettive future

Nel mondo globalizzato, il data mining diventa più rilevante per i big data. Le società americane sono state in grado di raccontare in passato il comportamento di acquisto dei loro clienti, se sono in gravidanza o no. Sulla base di questi risultati, sono stati inviati specificamente buoni acquisto e consigli per lo shopping, che hanno aumentato le vendite. Per la natura degli acquisti è stato persino possibile prevedere la data di nascita, anche se non il giorno esatto. Il data mining di big data è molto importante per le aziende di oggi. Attraverso il data mining mirato di big data, è possibile ottenere informazioni significative sugli utenti e sui potenziali clienti. Il data mining alla fine porta a maggiori ricavi e profitti e diventerà quindi ancora più importante in futuro. Non c'è da meravigliarsi: nel mondo globalizzato e tecnicamente esperto, la raccolta di dati è ora normale e questo sarà molto più forte nel prossimo futuro.

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