Business intelligence e data mpenn state jersey deion sanders jersey florida jersey florida jersey penn state jersey florida jersey deion sanders jersey fsu jersey colleges in new jersey deuce vaughn jersey justin jefferson lsu jersey OSU Jerseys justin jefferson lsu jersey asu jersey justin jefferson lsu jersey ining sono due elementi che si integrano a vicenda: a partire dai dati grezzi “minati” dal web, i software di BI possono realizzare confronti e analisi per elaborarli.
In pratica le attività di data mining raccolgono informazioni difficili da mettere a sistema e da misurare, mentre la business intelligence si occupa proprio di queste ultime operazioni.
Tutti gli imprenditori e le aziende che vogliono espandere il proprio mercato dovrebbero valutare queste possibilità.
Tuttavia, è importante sapere fin da ora che si tratta di processi molto complessi e piuttosto avanzati: utilizzare contemporaneamente business intelligence e data mining richiede competenze apposite.
Prima di addentrarci negli effetti dell’uso combinato di questi due elementi, però, mettiamoli a confronto per scoprirne similitudini e differenze.
Che cos’è la business intelligence? E perché devi adottarla in azienda?
La business intelligence è un processo che raccoglie dati da fonti interne ed esterne, ne estrae informazioni e le utilizza per supportare il processo decisionale.
È uno strumento strategico per la creazione di valore nelle aziende e nelle organizzazioni. Infatti, la business intelligence si concentra sulla comprensione dei problemi di un’organizzazione e sulla ricerca di soluzioni.
Sebbene possa sembrare un’attività scontata, la messa a sistema di differenti tipologie di informazioni crea spesso notevoli difficoltà anche nelle migliori aziende. Infatti, associare dati quantitativi a informazioni qualitative richiede l’utilizzo di un software di BI.
Che cos’è il data mining? E come può esserti utile per raccogliere dati?
Il data mining è il processo di ricerca di modelli nascosti nei dati e di estrazione di informazioni utili da essi.
Il data mining può essere eseguito utilizzando una serie di software, tra cui pacchetti statistici, programmi di apprendimento automatico e strumenti analitici forniti da alcune aziende.
Da questa serie di strumenti vengono creati algoritmi migliori che aiutano a trovare modelli che altrimenti sarebbero difficili da esplorare.
Estrazione dei dati, il cuore dell’attività di data mining
L’estrazione dei dati è la prima fase del processo di data mining. È la fase in cui i dati grezzi vengono raccolti e strutturati in informazioni utilizzabili.
In questa fase, vengono identificati e impostati i campi appropriati per ogni informazione, prima di essere organizzati in tabelle, grafici o diagrammi.
L’estrazione dei dati comprende tre tipologie di operazioni:
- Il processo di ricerca di informazioni specifiche sul web attraverso lo studio, l’analisi e la misurazione di tutti i contenuti disponibili raccolti su un determinato argomento;
- Il processo di estrazione dei dati dai dati grezzi, identificando e ordinando le diverse informazioni, che vengono poi compilate in rapporti che possono essere utilizzati per identificare le opportunità di investimento, valutare le prestazioni, sviluppare strategie, ecc;
- Il processo di trasformazione di dati non strutturati in un database organizzato o in una struttura di database per facilitare l’accesso alle informazioni e la loro gestione.
Quali strumenti possono essere utilizzati per ciascuna funzione di business intelligence e data mining?
Le due funzioni, la business intelligence e il data mining, utilizzano i dati in modo diverso. La business intelligence è un processo per comprendere, ad esempio, il cliente, conoscere le sue esigenze e fare previsioni sul suo comportamento.
Il data mining è un processo più recente, che utilizza i dati per trovare modelli che aiutino a prevedere eventi futuri.
In generale, gli strumenti utilizzati per ciascuna funzione sono molto simili. La differenza principale tra i due processi sta nell’obiettivo: la BI utilizza informazioni sul mercato o sul cliente, mentre il data mining mira a trovare nuove opportunità e offerte.
Questi strumenti possono essere suddivisi in tre categorie: software desktop, software basati sul web e applicazioni mobili.
Online sono disponibili pacchetti di prova dei principali applicativi per portare a termine questa attività in modo proficuo ed efficace.
In ogni caso, faresti bene a valutare la possibilità di rivolgerti a un professionista perché implementare questi software e soprattutto utilizzarli richiede delle competenze di data analysis piuttosto avanzate.
I vantaggi della combinazione di business intelligence e data mining: rendi grande la tua azienda
La combinazione di business intelligence e data mining offre un grande potenziale di successo. I vantaggi derivanti dalla complementarità dei due elementi sono molteplici, ma i più importanti includono:
- La BI fornisce maggiore potenza al data mining con le informazioni che ne derivano, poiché il software di BI visualizza queste informazioni in modo visivo.
- Il data mining è in grado di seguire determinati modelli e associazioni grazie alle numerose scelte disponibili nel software di BI.
- La business intelligence permette al data mining di comprendere relazioni complesse tra le variabili, consentendo di studiare strategie di marketing che tengano conto di tutti questi elementi.
- Combinare entrambe le cose significa raccogliere dati da una varietà di fonti, il che consente di accedere a intuizioni migliori e a un’analisi più accurata.
Ecco perché è così consigliato, specialmente per le aziende di grandi dimensioni, un approccio olistico alla ricerca, alla gestione e all’analisi dei big data.
Potrai stabilire processi più efficaci per la tua azienda, individuare abitudini importanti della tua clientela e scovare nuove nicchie di mercato anticipando la concorrenza.
I limiti dell’utilizzo congiunto di business intelligence e data mining
Business intelligence e data mining presentano molte analogie ma anche molte differenze. Entrambi utilizzano gli stessi elementi, dati, analisi e conclusioni, tuttavia:
- la BI lavora con dati “interni” con caratteristiche proprie e termina con una serie di conclusioni simili a quelle di un report;
- al contrario, il data mining inizia con i soli dati e finisce per produrre un gran numero di conclusioni diverse che non sono comparabili.
Inoltre, la BI ha due compiti principali: analizzare le informazioni esistenti per identificare ciò che vale la pena conoscere dell’azienda (cioè quali variabili costituiscono una strategia efficace) e realizzare azioni specifiche per migliorare le prestazioni di alcune aree dell’organizzazione.
Il data mining, invece, si concentra maggiormente sull’identificazione di correlazioni nascoste in molte variabili – come le attività di marketing o i modelli – che possono essere utilizzate in vari modi.
Analisi delle differenze pratiche tra i due sistemi, BI e DM
Ci sono alcune domande che ti aiuteranno a capire se alla tua azienda servono più professionisti addestrati nell’utilizzo di software di business intelligence o più figure che si occupino delle attività di data mining.
Quali sono le fonti da cui vuoi attingere per raccogliere le informazioni? In che settore?
La business intelligence è un processo di analisi e interpretazione dei dati attraverso l’aggregazione, la correlazione e la classificazione per aiutare gli utenti a identificare tendenze o modelli a partire dai dati aziendali, mentre il data mining è più utile quando ci sono molti tipi di fonti tra cui scegliere. Inoltre, la business intelligence può essere utilizzata al di fuori del settore del marketing.
Chi si occuperà dell’analisi di quei dati?
Una seconda differenza risiede nella loro specificità: la business intelligence si rivolge ai manager aziendali, mentre il data mining può essere utilizzato da altri membri del personale con una preparazione specifica (ad esempio, gli specialisti del marketing) poiché si concentra sulla raccolta di informazioni da fonti esterne.
Ti servono informazioni di oggi oppure vuoi una visione storica?
Una terza differenza riguarda l’orizzonte temporale: la BI analizza in tempo reale le informazioni sul vostro mercato (ciò che sta accadendo oggi), mentre il DM analizza dati storici che sono accaduti in precedenza e che potrebbero non avere nulla a che fare con la vostra situazione attuale.
Questo ha senso se si considera che la business intelligence è destinata a chi ha bisogno di capire cosa sta succedendo oggi sulla base delle informazioni raccolte sui concorrenti e sulle tendenze del mercato. Se invece si cercano informazioni sulle prestazioni passate di un mercato o sulle sue oscillazioni nel tempo, allora il data mining potrebbe essere più adatto.
Conclusione
Business intelligence e data mining sono due applicazioni utilizzate principalmente per scopi diversi. Hanno i loro rispettivi vantaggi, ma è importante considerare i limiti dei due metodi. Tuttavia, entrambi i processi dovrebbero essere utilizzati insieme, perché si completano a vicenda e generano risultati migliori.
Non dobbiamo dimenticare però che si tratta di applicazioni complesse che richiedono competenze avanzate e perciò è importante valutare quelle a disposizione all’interno della propria azienda. Non è sempre possibile, infatti, addestrare del personale interno, a volte è meglio ricorrere a consulenti privati.
Una volta che tutto sarà pronto e ben settato, utilizzare un sistema complesso diventerà semplice.
