Professione Data Miner: ruolo e principali competenze

16.11.2021
Professione Data Miner: ruolo e principali competenze

Data Miner: contesto e principali attività

Per Data Mining si intende il processo automatico che, partendo da grandi moli di dati conservati senza un apparente ordine, permette di estrarre informazioni utili per scoprire associazioni implicite, anomalie, pattern ricorrenti e prevedere trend futuri. Tali dati possono essere di differenti formati: numerico, testuale, fotografico, video...

Il Data Mining trae le sue origini dall’intreccio di tre principali discipline:

Inoltre, l'evoluzione del Data Mining è sostenuta dal potenziale illimitato dei Big Data.

Il Data Miner, dunque, è l’esperto che si occupa di estrarre e analizzare i dati con lo scopo di identificare modelli che possano aiutare a risolvere determinati problemi e che siano di supporto alle decisioni di business, per esempio1

Le tecniche di Data Mining, fungendo da supporto al lavoro di professionisti quali il Data Analyst e l’Analytics Manager, possono essere utilizzate in differenti settori, per esempio: scienza, genetica, healthcare, cibernetica, matematica, marketing, economia, finanza, manifattura.

Il Data Mining si fonda principalmente su due differenti metodi2

  • Metodo predittivo, utilizza alcune variabili prestabilite al fine di predire il valore sconosciuto o futuro di altre variabili;
  • Metodo descrittivo, identifica pattern di dati interpretabili, evidenziando similitudini o raggruppamenti condivisi.

Partendo da tali metodi, le attività svolte dal Data Miner possono essere così riassunte3

  • Clusterizzazione, cioè identificazione di gruppi di elementi omogenei basati su regole ignote fino al momento della loro scoperta;
  • Associazione, cioè scoperta di nessi casuali ma ricorrenti estrapolabili dai dati presenti in un database;
  • Regressione, si differenzia dalla clusterizzazione per il fatto che in questa fase le regole di appartenenza possono assumere un numero di valori potenzialmente infinito;
  • Serie storiche, cioè regressioni complesse che inglobano variabili temporali particolarmente utili a scopo predittivo;
  • Scoperta di sequenze, simile all’associazione ma applica il fattore di correlazione sequenziale, cioè quando all’elemento A segue l’elemento B (per esempio, acquisto di un prodotto e, in un arco temporale successivo, acquisto di un suo aggiornamento).

 

Data Miner: principali competenze e software più comuni

Per ricoprire il ruolo di Data Miner, si possono effettuare studi afferenti a discipline quali, per esempio:

  • Informatica;
  • Ingegneria informatica;
  • Matematica e statistica.

Le conoscenze comunemente possedute dal Data Miner afferiscono ai seguenti ambiti:

  • Analisi e statistica;
  • Data Science;
  • Machine Learning;
  • Intelligenza Artificiale.

Il profilo del Data Miner può essere completato da:

  • Capacità di sintesi;
  • Capacità di redigere report;
  • Doti di problem solving;
  • Mentalità analitica.

Il lavoro del Data Miner, infine, può essere agevolato dall’utilizzo di molteplici software, tra cui si possono citare i seguenti4:

  • RapidMiner Studio, fornisce un ambiente che integra Machine e Deep Learning, text mining e analisi predittiva;
  • Alteryx Designer, combina in un unico ambiente analisi predittive, Data Blending e reporting;
  • Qlik Sense, analizza differenti fonti di dati e crea grafici di facile comprensione;
  • Oracle Data Mining, contiene algoritmi di Data Mining e analisi dei dati utilizzati per effettuare azioni di classificazione, previsione, regressione, associazione, selezione di funzionalità, rilevamento di anomalie;
  • IBM SPSS Modeler, consiste in un’applicazione utilizzata per costruire modelli predittivi e svolgere altre attività analitiche;
  • Knime o Konstanz Information Miner, è una piattaforma open source di analisi dati, reportistica e integrazione;
  • Weka, consiste in un software open source per l’apprendimento automatico.
 

Fonti

1. Data Mining: che cos'è e perché è importante, sas.com
2. Data mining: cos’è, perché conviene utilizzarlo e quali sono le attività tipiche, bigdata4innovation.it
3. DATA MINING, intelligenzaartificiale.it
4. Data mining: cos’è, quando si usa e quali sono i vantaggi, zerounoweb.it

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