La raccolta delle informazioni, meglio conosciuta in alcuni settori come data mining, è un metodo per raccogliere e qualificare grandi quantità di informazioni sia cartacee che digitalizzate. Gran parte della raccolta di informazioni risiede nell’analisi dei dati. Raccogliendo, classificando e riassumendo le informazioni, gli utenti possono determinare relazioni e tendenze che altrimenti potrebbero passare inosservate. Tali informazioni sono utili a professionisti del marketing, ricercatori, proprietari di negozi al dettaglio, analisti di mercato, professionisti della contabilità e numerosi altri professionisti, entità commerciali e statistici.
I computer sono fondamentali per la raccolta delle informazioni. L’estrazione di grandi volumi di dati dai record dei clienti, dai database online o dai record internazionali di vendita al dettaglio potrebbe richiedere anni per essere raccolti, riepilogati e classificati su carta. I prodotti software di data mining e altri metodi per incorporare l’ordinamento automatizzato tramite un computer consentono un’elaborazione più rapida e accurata di grandi volumi di informazioni. Ad esempio, la raccolta automatizzata delle informazioni può tracciare, ordinare e riassumere le abitudini di acquisto di centinaia di migliaia di clienti in vari negozi al dettaglio nazionali in pochi istanti.
Gli studi economici e lo sviluppo di strategie di marketing sono i due usi più comuni della tecnologia di raccolta delle informazioni. Un’università o un’agenzia governativa, ad esempio, potrebbe raccogliere e aggregare migliaia di bit di informazioni riguardanti settori specifici, come la produzione. Utilizzando la tecnologia di raccolta delle informazioni, i gruppi di ricerca possono individuare tendenze economiche come i prezzi medi delle materie prime, aumenti nella produzione di determinati prodotti, dati storici sui tempi di produzione o persino tendenze nelle importazioni ed esportazioni di beni specifici.
I professionisti del marketing e i rivenditori utilizzano il data mining e altri metodi di raccolta delle informazioni per individuare le tendenze nelle abitudini di acquisto, il costo delle merci vendute e i livelli di inventario, per citare solo alcuni usi. Informazioni specifiche, come il giorno della settimana in cui la maggior parte degli uomini fanno la spesa, o il numero di volte in cui la famiglia media frequenta un negozio di alimentari locale, possono fornire informazioni preziose ai proprietari dei negozi e ai professionisti del marketing. Sulla base di questo tipo di informazioni, è possibile sviluppare e pianificare eventi di vendita, programmi di ricompensa per i clienti e strategie di prezzo per massimizzare l’efficacia e il successo.
Identificare tendenze e modelli all’interno di grandi volumi di informazioni, nonché stabilire relazioni tra dati diversi, aiuta a compilare dati storici significativi da utilizzare nella previsione delle prestazioni future. I dati transazionali, come i registri di vendita computerizzati o le informazioni contabili, sono un tipo di dati comunemente utilizzati per la raccolta di informazioni quando applicati a una singola azienda. I dati del settore, come le vendite a livello di settore, le previsioni del mercato locale e gli acquisti di materie prime, sono tutti tipi di dati utilizzati per la raccolta di informazioni su larga scala. In genere, i progetti di data mining su larga scala vengono eseguiti da analisti finanziari o economici per individuare tendenze industriali o nazionali.