{"id":4074,"date":"2020-10-30T20:02:06","date_gmt":"2020-10-30T19:02:06","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/"},"modified":"2025-10-09T12:24:46","modified_gmt":"2025-10-09T10:24:46","slug":"data-mining-e-grandi-dati-per-le-aziende","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/","title":{"rendered":"Data Mining e Big Data per le aziende"},"content":{"rendered":"

I bigdata stanno diventando sempre pi\u00f9 una sfida per le grandi aziende. Il termine \"Big Data\" \u00e8 la metafora di una montagna di dati senza valore in cui si deve cercare la conoscenza. Bigdata mining descrive i metodi statistici utilizzati per cercare tendenze, connessioni incrociate e nuovi dati. Dati<\/a> viene ricercato nei dati di massa. L'elaborazione manuale di questi enormi insiemi di dati non \u00e8 possibile, ed \u00e8 per questo che si devono usare metodi assistiti dal computer. Questi metodi possono essere utilizzati anche per quantit\u00e0 pi\u00f9 piccole di dati. Il data mining di solito si riferisce solo alla fase di analisi all'interno del processo.<\/p>\n

Data Mining e Big Data<\/h2>\n

Con il data mining \u00e8 possibile esaminare una notevole quantit\u00e0 di dati con l'ausilio di programmi informatici. Il termine data mining \u00e8 in qualche modo fuorviante, poich\u00e9 non si tratta di generare dati, ma di estrarre conoscenza dai dati. Il termine \u00e8 diventato popolare soprattutto perch\u00e9 \u00e8 breve e preciso. In generale, il data mining pu\u00f2 essere descritto come un processo in cui si estrae una conoscenza precedentemente sconosciuta e considerata potenzialmente utile. I bigdata vengono utilizzati per descrivere quantit\u00e0 di dati troppo complesse o troppo grandi o che semplicemente cambiano troppo rapidamente. L'inserimento manuale o l'elaborazione con metodi classici \u00e8 quindi impossibile. I bigdata raccolti da utilizzare per il data mining possono provenire da tutte le possibili fonti. Si va dalle comunicazioni elettroniche di aziende e autorit\u00e0 alle registrazioni dei sistemi di monitoraggio. Il desiderio di analizzare i bigdata per utilizzare le conoscenze acquisite spesso entra in conflitto con i diritti personali di altre persone, per questo motivo \u00e8 consigliabile proteggersi in anticipo.<\/p>\n

Data Mining e Big Data: metodi convenzionali<\/h2>\n

Il data mining di Big Data comporta l'analisi di selezioni e raccolte di dati. I set di dati incompleti vengono rimossi e vengono aggiunte fonti importanti o valori di confronto. I dati vengono poi ricercati per modelli comportamentali specifici e vengono presentati i risultati ottenuti. Questi vengono esaminati e valutati da esperti in modo che si possa decidere se l'obiettivo desiderato pu\u00f2 essere raggiunto. La conoscenza acquisita viene alimentata in nuove indagini o utilizzata come parametri di confronto in modo che i risultati della ricerca successiva siano ancora pi\u00f9 accurati. Mentre il data mining nei Bigdata \u00e8 stato utilizzato principalmente nell'IT in tempi precedenti, sempre pi\u00f9 aziende si stanno interessando ai metodi utilizzati e al notevole potenziale dei Bigdata. Nel settore finanziario, il data mining \u00e8 utilizzato per il rilevamento delle frodi e la verifica delle fatture. Nel credit scoring, i Bigdata sono usati per calcolare quanto \u00e8 alta la probabilit\u00e0 di default. In Marketing<\/a> Il data mining \u00e8 usato per calcolare il comportamento d'acquisto dei clienti e quali misure pubblicitarie interessano i potenziali clienti. Nei negozi online, si analizzano i carrelli della spesa e poi si cambiano i prezzi e il posizionamento dei prodotti. Inoltre, si possono cercare gruppi di destinazione per le campagne pubblicitarie e si possono esaminare i profili dei clienti. Su Internet, il Bigdata Mining \u00e8 usato per rilevare attacchi, raccomandare servizi e analizzare le reti sociali. Altre aree di applicazione sono, per esempio, la medicina, la bibliometria e l'infermieristica.<\/p>\n

Cose da sapere su Bigdata e Data Mining<\/h2>\n

I bigdata o il data mining possono essere considerati una disciplina neutrale a livello scientifico. Nel data mining, i dati provenienti da tutte le fonti immaginabili possono essere analizzati. Tuttavia, non appena i dati si riferiscono a una persona, possono sorgere rapidamente conflitti morali e legali. Questi per lo pi\u00f9 non si riferiscono all'analisi dei dati, ma solo al processo di estrazione. I dati che non sono stati sufficientemente resi anonimi possono, in determinate circostanze, essere assegnati a individui specifici. Quando si esegue il data mining dei Bigdata, quindi, si deve sempre fare attenzione a garantire che i dati siano resi anonimi in modo tale che non si possano trarre conclusioni su individui o gruppi di individui. Oltre ai conflitti legali, bisogna notare che vengono sollevate questioni morali. \u00c8 discutibile se i computer debbano essere autorizzati a dividere le persone in \"categorie\" o \"classi\". Nel data mining, per esempio, le persone sono ritratte come meritevoli o non meritevoli di credito. In generale, va notato che il processo stesso \u00e8 estremamente neutrale e anonimo. La procedura non conosce le conseguenze e le probabilit\u00e0 del calcolo. Tuttavia, non appena le persone vengono messe a confronto con i dati in termini reali, per esempio da Schufa, questo pu\u00f2 causare reazioni alienate, offese o sorprese. Al gigante dei motori di ricerca Google, a Google Analytics<\/a> Dati sui gruppi target degli operatori del sito web forniti.<\/p>\n

Opportunit\u00e0 e prospettive future<\/h2>\n

Nel mondo globalizzato, il data mining dei Big Data sta diventando sempre pi\u00f9 rilevante. In passato, le aziende americane erano in grado di determinare se le loro clienti erano incinte o meno in base al loro comportamento d'acquisto. Sulla base di questi risultati, sono stati inviati in modo mirato buoni acquisto e consigli per gli acquisti, il che ha aumentato le vendite. Per la natura degli acquisti \u00e8 stato persino possibile prevedere la data di nascita, anche se non il giorno. Il Data Mining di Big Data \u00e8 oggi di grande importanza per le aziende. Attraverso il data mining mirato di Big Data, \u00e8 possibile ottenere informazioni significative sugli utenti e sui potenziali clienti. Il data mining porta in ultima analisi a un aumento delle vendite e dei profitti e diventer\u00e0 quindi ancora pi\u00f9 importante in futuro. Non c'\u00e8 da stupirsi: nel mondo globalizzato e tecnicamente abile, la raccolta dei dati \u00e8 ormai normale e diventer\u00e0 ancora pi\u00f9 importante nel prossimo futuro.<\/p>\n

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Bigdata wird f\u00fcr gro\u00dfe Konzerne zunehmend zu einer Herausforderung. Der Begriff „Big Data“ steht als Metapher f\u00fcr einen wertlosen Datenberg, in welchem nach Wissen gesucht werden soll. Mit Bigdata Mining werden statistische Methoden beschrieben mit welchen nach Trends, Querverbindungen und neuen Daten in Massendaten gesucht wird. Eine manuelle Verarbeitung solch riesiger Datenbest\u00e4nde ist nicht m\u00f6glich, 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