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Andare oltre l'OLAP

Molte aziende hanno iniziato a utilizzare strumenti di OLAP (On Line Analytic Processing) per eseguire interrogazioni specifiche sui database aziendali. Questi strumenti realizzano report riassuntivi molto interessanti, come ad esempio le vendite ripartite per area geografica.

Il data mining consente agli utenti di strumenti OLAP di andare oltre i report riassuntivi. Il data mining dice perché un certo fenomeno sta succedendo, mentre l'OLAP si limita a dire cosa sta succedendo. Le relazioni fra i dati e le linee di tendenza sono spesso nascosti nei report riassuntivi. Il data mining aiuta le aziende a scoprire queste preziose informazioni.

Per esempio, il data mining può scoprire gruppi di clienti o di prodotti che condividono caratteristiche simili. Per capire cosa significa, diamo uno sguardo ai dati giornalieri di acquisizione di clienti di una banca.

Risultati dell'OLAP

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Questo è un tipo di risultato che uno strumento di OLAP può fornire. Nel grafico non appaiono linee di tendenza particolari. Adesso guardiamo gli stessi dati ripartiti su tre gruppi di clienti identificati applicando l'analisi dei gruppi.

Risultati del data mining

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Il grafico mostra che l'acquisizione sta aumentando fra i clienti di "Breve termine", è sostanzialmente stabile fra i clienti definiti "Generici" e sta calando fra quelli di "Lungo termine". Dal momento che i clienti di "Lungo termine" sono i più interessanti per la banca, questa tendenza rappresenta un problema. Disponendo di questa ripartizione è stato innanzitutto possibile rilevare il problema, e sarà possibile studiare azioni specifiche di marketing dirette a invertire la tendenza.

Inoltre il data mining consente di costruire modelli per prevedere il comportamento futuro dei clienti. Uno strumento di OLAP può fotografare l'esistente o rappresentare dati storici, ma il data mining consente di fare proiezioni e di accertare le possibilità di crescita esistenti. Prevedere aiuta a non perdere vendite per esaurimento delle scorte o per carenza del servizio o, per contro, ad evitare costi dovuti a scorte eccessive o a livelli di servizio non necessari. Inoltre non sarà più necessario affidarsi all'intuito per prevedere le vendite, ma sarà possibile basarsi su metodi statistici solidi e affidabili.

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Ultimo aggiornamento: 06 dicembre, 2014