Che $ @! è la scoperta dei dati?

Il mondo degli affari sta ronzando sulla scoperta dei dati. In apparenza sembra un termine semplice, ma questa frase acuta significa molto più che "scoprire cose". Quindi cos'è davvero il data discovery? E come si inserisce nel panorama moderno di mobile, analisi e big data?

Il rilevamento dei dati, a volte indicato come data mining, comporta la raccolta e l'analisi dei dati e la presentazione dei risultati in formati leggibili e utilizzabili. In termini più elementari, il rilevamento dei dati è il processo di ricerca di modelli all'interno dei dati e utilizzo di tali modelli per raggiungere un particolare obiettivo aziendale.

Ovviamente, c'è molto di più nella scoperta dei dati oltre alla corrispondenza dei punti. Le organizzazioni utilizzano la rilevazione dei dati per una vasta gamma di obiettivi e applicazioni in varie aree - e in un mondo moderno e digitale, ci sono più dati da scoprire che mai.

Da dove proviene il rilevamento dei dati?

Mentre la scoperta dei dati è relativamente nuova nel lessico "caldo" dei termini commerciali digitali, i metodi e le strategie non sono così nuovi. Il predecessore del termine, data mining, è stato introdotto negli anni '90, ma le aziende e le organizzazioni hanno utilizzato una qualche forma di scoperta dei dati sin dagli albori del commercio.

La moderna scoperta di dati come strategia aziendale è nata attraverso l'ascesa di big data - un termine generico che descrive la crescita esponenziale relativamente recente di insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni in cui l'enorme volume di informazioni esclude utilizzando database tradizionali e strumenti organizzativi per estrarre qualcosa di utile.

Tuttavia, i big data sono un grosso problema per le aziende di oggi, perché tra tutti quei dati strutturati e non strutturati ci sono modelli altamente utili che possono essere utilizzati per migliorare le strategie di marketing, il ROI e i profitti. Le piattaforme di individuazione dei dati, pertanto, sono progettate per offrire alle organizzazioni metodi più semplici per individuare, analizzare ed estrarre i dati rilevanti.

Come funziona il rilevamento dei dati

Le piattaforme per il rilevamento dei dati sono in genere costituite da diversi strumenti che sono raggruppati e lavorano insieme per estrarre i dati e presentarli in modo significativo. Esistono diversi modi in cui questi strumenti trovano e identificano le informazioni rilevanti, ma la maggior parte di essi ruota attorno a tre metodi analitici di base:

• Metadati: tutto il contenuto digitale contiene metadati o "dati sui dati". Queste informazioni sono generalmente nascoste agli utenti finali, ma sono visibili sul back-end. I metadati vengono in genere archiviati utilizzando le tabelle e gli attributi di colonna, pertanto gli strumenti di rilevazione dei dati che utilizzano metadati cercano corrispondenze nel nome della colonna, nella dimensione e nel tipo di dati.
• Etichette: in molti casi, i dati vengono generati e raggruppati in etichette o tag che descrivono i dati all'interno di quel gruppo. Questi tag possono essere generati durante la creazione dei dati o possono essere aggiunti per riferimento e informazioni aggiuntive. Le etichette o i tag sono simili ai metadati, sebbene meno formali.
• Contenuto: questa strategia analizza i dati stessi, anziché etichette o metadati allegati.

In genere, ci sarà un volume di dati di contenuto molto maggiore rispetto ai tag o ai metadati, il che significa che l'identificazione dei dati in base al contenuto richiede più tempo e utilizza metodi di individuazione più complessi. Tuttavia, l'analisi del contenuto tende anche a fornire risultati relazionali più ricchi e utili.

Dopo aver analizzato i dati, è possibile utilizzare altri strumenti di individuazione dei dati per presentare le relazioni, le tendenze o i modelli rilevati in un formato utile. Grafici, tabelle e grafici sono strumenti di presentazione di base utilizzati nella rilevazione dei dati, ma presentazioni più complesse ma leggibili, come le infografiche, stanno guadagnando il favore degli analisti di dati.

Cosa può fare il rilevamento dei dati?

In termini di utilizzo pratico, ci sono usi quasi illimitati per piattaforme e strumenti di rilevazione dei dati. Questi metodi e strategie sono più comunemente utilizzati dalle organizzazioni rivolte al consumatore in quasi tutti i settori, compresi quelli al dettaglio, finanziari, delle comunicazioni e del marketing, sebbene anche le organizzazioni no profit, le organizzazioni business-to-business e le agenzie governative facciano uso di questa tecnologia.

Il rilevamento dei dati consente a un'organizzazione di trovare relazioni tra fattori interni (come prezzo, posizionamento del prodotto e prestazioni dei dipendenti) e fattori esterni (come dati sulla concorrenza, indicatori economici e dati demografici dei clienti). Queste relazioni aiutano le aziende a illustrare e definire gli impatti delle modifiche a uno o più fattori su vendite, coinvolgimento dei clienti e profitti.

Gli strumenti utilizzati nella scoperta dei dati offrono un quadro più dettagliato di fattori influenti e consentono alle aziende di affinare le proprie strategie di marketing e campagne pubblicitarie con informazioni altamente mirate. Il motore di raccomandazione sul popolare servizio di streaming video Netflix è un buon esempio di tecnologia di rilevazione dei dati al lavoro. Il servizio utilizza dati esterni sulla cronologia di visualizzazione dei clienti e dati interni sui contenuti multimediali nel loro database per fornire suggerimenti personalizzati per nuovi video che potrebbero interessare i loro clienti.

Ma la potenziale applicazione della scoperta di dati va oltre i consumatori al dettaglio. Un esempio è il software Advanced Scout, un programma utilizzato dalla National Basketball Association (NBA). Analizza i movimenti dei giocatori dalle registrazioni di immagini delle partite di basket per aiutare gli allenatori a sviluppare strategie e orchestrare i giochi.

Man mano che le piattaforme di scoperta dei dati avanzano e la tecnologia diventa più economica, sempre più organizzazioni saranno in grado di utilizzare questi strumenti per comprendere meglio i propri clienti e offrire offerte uniche e personalizzate che migliorano il commercio per tutti.