Un sistema di data mining è un approccio sistematico alla raccolta, organizzazione e analisi di set di dati. Trovare modelli e relazioni nei dati raccolti è l’oggetto del data mining. I modelli e le relazioni scoperti aiutano le organizzazioni a prevedere le tendenze future sulla base di modelli passati. Sebbene questi modelli possano essere utili per scopi di previsione, si verificano modelli imprecisi quando i dati grezzi utilizzati per l’analisi sono corrotti, classificati erroneamente o non contengono i campioni necessari per produrre risultati precisi.
L’applicazione di un sistema di data mining ai dati raccolti in precedenza richiede la creazione di un progetto strutturale. I dati vengono quindi filtrati attraverso l’architettura. Se è presente un’architettura solida, i dati filtrati riveleranno schemi e relazioni significative tra i dati. Prima del progresso dei sistemi di data mining, i dati venivano raccolti e consegnati all’utente così come sono; tuttavia, un sistema di data mining adeguatamente progettato applica ai dati gli obiettivi oi modelli di business definiti dagli utenti e fornisce un’analisi delle informazioni più pertinenti. Dopo un’ulteriore distillazione da parte del sistema, queste informazioni possono essere utilizzate per pianificare attività future e per valutare il potenziale successo o fallimento di tali attività.
Concentrandosi sul data mining, le aziende orientate al consumatore operano con una maggiore efficienza. Ad esempio, poiché un sistema di data mining consente l’analisi delle tendenze dei dati, nel settore alimentare potrebbe trattarsi di un’analisi tra tipi di prodotti in relazione a un tipo specifico di acquirente. Notare queste tendenze consente all’azienda di prevedere i cicli di acquisto in base alle relazioni in quel gruppo. Ad esempio, se un negozio di alimentari locale scoprisse attraverso il suo sistema di data mining che le madri che lavorano spesso vengono il martedì per acquistare pizza surgelata, allora potrebbero prendere di mira quel gruppo spostando le pizze surgelate nella parte anteriore dell’esposizione di alimenti surgelati il martedì. Questa piccola azione ha il potenziale di aumentare i profitti del negozio di alimentari.
Gli usi dei sistemi di data mining sono vari. Dalla sorveglianza dei terroristi al miglioramento del gioco con i videogiochi, il data mining consente miglioramenti nei processi e nelle strategie che influenzano direttamente l’esperienza degli utenti con il prodotto o il servizio. Un gran numero di aziende utilizza il data mining per aumentare i profitti prendendo di mira i clienti specifici che hanno maggiori probabilità di acquistare articoli specifici, quindi queste aziende si concentrano sul portare quei clienti nel negozio per effettuare acquisti. Ovviamente ciò consente all’azienda di raccogliere ancora più dati da questi clienti e possono perfezionare ulteriormente i propri metodi di raccolta dei dati.