Reti e sistemi informativi
DATA MINING E DATA
WAREHOUSE
Marco Gottardo
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FONTI
Wikipedia
Cineca
Università di Udine, Dipartimento di fisica, “il data mining scientifico”
thepcweb.com
giovedì 3 dicembre 2009
DATA MINING 1/2
Il Data Mining è il processo di esplorazione ed analisi, con strumenti automatici e
semi-automatici, di grandi quantità di dati, al fine di scoprire strutture e regole
significative
L’estrazione di dati ha duplice valenza:
• Estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già
strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile;
• Esplorazione ed analisi, eseguita in modo automatico o semiautomatico, su grandi quantità di
dati allo scopo di scoprire pattern (schemi) significativi.
Un dato può essere significativo o irrilevante a seconda del tipo di applicazione in cui si intende
operare.
giovedì 3 dicembre 2009
DATA MINING 2/2
In sostanza il data mining è l'analisi matematica eseguita su database di grandi dimensioni
Questo processo, noto anche col nome KDD (Knowledge Discovery in Databases), consente
di estrarre conoscenza, in termini di informazioni significative ed immediatamente utilizzabili, da
grandi moli di dati, tramite l’applicazione di particolari tecniche ed algoritmi.
giovedì 3 dicembre 2009
ESEMPI
Che cosa non è estrazione di dati?
• Cercare un numero di telefono nell'elenco;
• Fare una ricerca in Internet su "vacanze alle Maldive".
Che cosa è estrazione di dati?
• Scoprire che alcuni cognomi (Benetton, Troncon, Cavasin) sono molto comuni in specifiche aree
dell'Italia;
• Fare una ricerca nel web su una parola chiave e classificare i documenti trovati secondo un
criterio semantico (p. es. "corriere": nome di giornale, professione, ecc.).
I fattori principali che hanno contribuito allo sviluppo del data
mining sono:
• le grandi accumulazioni di dati in formato elettronico,
• il data storage poco costoso,
• i nuovi metodi e tecniche di analisi (apprendimento automatico, riconoscimento di pattern).
Le tecniche di data mining sono fondate su specifici algoritmi. I pattern identificati possono essere, a
loro volta, il punto di partenza per ipotizzare e quindi verificare nuove relazioni di tipo causale fra
fenomeni; in generale, possono servire in senso statistico per formulare previsioni su nuovi insiemi di
dati.
giovedì 3 dicembre 2009
PRINCIPALI APPLICAZIONI IN CAMPO ECONOMICOFINANZIARIO 1/2
• Segmentazione della Clientela (Database Marketing): applicazione di
tecniche di clustering per individuare i raggruppamenti impliciti nei dati, omogenei in termini
di comportamento d’acquisto e di caratteristiche socio-demografiche;
• Customer Retention: applicazione di tecniche previsive per individuare i clienti a
rischio di abbandono;
• Fraud Detection: individuazione di comportamenti fraudolenti;
• Analisi delle Associazioni (market basket analysis): individuazione dei
prodotti acquistati congiuntamente;
• Sequential Patterns: individuazione di comportamenti ricorrenti in sequenze
temporali di eventi;
giovedì 3 dicembre 2009
PRINCIPALI APPLICAZIONI IN CAMPO ECONOMICOFINANZIARIO 2/2
• Competitive Intelligence: applicazione di tecniche di clustering a documenti estratti
da banche dati internazionali di tipo tecnicoscientifico volte ad individuare le tecnologie
emergenti, le loro relazioni, l’evoluzione temporale e le aziende coinvolte;
• Analisi Testuale (text mining): individuazione degli argomenti trattati da un set di
documenti e delle relazioni tra argomenti;
L'utilizzo del data mining nella ricerca di mercato è volto ad ampliare la conoscenza su cui
basare i processi decisionali.
Nel contesto aziendale il data mining è considerato parte del processo che porta alla
creazione di un data warehouse. Un pattern non è altro che la rappresentazione delle
relazioni chiave che vengono scoperte durante il processo di estrazione dati: sequenze
ripetute, omogeneità, emergenza di regole.
giovedì 3 dicembre 2009
LE FASI DI UN PROGETTO 1/2
Si intende per progetto, in questo contesto, l’applicazione di tecniche di data mining in un ambito
specifico e circoscritto, per il raggiungimento di uno specifico obiettivo.
Ogni progetto si articola nelle seguenti fasi:
• Individuazione delle fonti di dati
• Estrazione / acquisizione dei dati (ed integrazione, se provenienti da fonti o data bases
diversi)
• Pre-processing (Pulizia dei dati - Analisi esplorative - Selezione - Trasformazione Formattazione)
• Data Mining (Scelta dell'algoritmo - Individuazione dei parametri - Elaborazione Valutazione del modello)
• Interpretazione / valutazione dei risultati
• Rappresentazione dei risultati
giovedì 3 dicembre 2009
LE FASI DI UN PROGETTO 2/2
Il processo ora descritto è di tipo iterativo: la fase di valutazione dei risultati può infatti portare a
ripercorrere alcune delle fasi precedenti
giovedì 3 dicembre 2009
TEXT MINING
Il text mining è una particolare applicazione che consente di individuare sequenze di parole
(pattern) che accomunano e caratterizzano un insieme di documenti e che consentono perciò il
raggruppamento tematico. Questo tipo di applicazione è particolarmente utile quando si deve
analizzare il contenuto di una collezione di documenti (anche provenienti da fonti eterogenee).
L’individuazione di gruppi tematici consente di dare un’organizzazione all’informazione disponibile
e di individuare argomenti minori, che anche ad una lettura attenta potrebbero sfuggire. Le
relazioni, inoltre, mettono in evidenza legami tra argomenti apparentemente separati ma che
hanno una terminologia comune.
Negli ultimi anni ha avuto un notevole sviluppo, a causa dei progressi delle tecniche di
elaborazione del linguaggio naturale (NLP in inglese), della disponibilità di applicazioni complesse
attraverso gli Application Service Provider (ASP) e dell'interesse verso le tecniche automatiche di
gestione della lingua mostrato sia dagli accademici, sia dai produttori di software, sia dai gestori
dei motori di ricerca
giovedì 3 dicembre 2009
ALCUNI SOFTWARE DI DATA MINING
• SPSS: SPSS Clementine
• SAS: SAS Enterprise Miner e SAS Text Miner
• R
• Oracle Data Miner
• Microsoft SQL Server: strumenti di data mining del DBMS prodotto da Microsoft
• Weka, datamining in Java
• Orange Canvas: Software Opensource per data mining sviluppato in python
giovedì 3 dicembre 2009
DATA WAREHOUSE 1/2
Un Data Warehouse è un archivio informatico contenente i dati di un'organizzazione. I DW sono
progettati per consentire di produrre facilmente relazioni ed analisi. William H. Inmon, colui che ha
coniato il termine DW, lo definisce come una raccolta di dati:
• Integrata: requisito fondamentale di un DW è l'integrazione dei dati raccolti, dal
momento che in esso confluiscono dati provenienti da più sistemi transazionali e da
fonti esterne;
• Orientata al soggetto: il DW è orientato a temi aziendali specifici piuttosto che
alle applicazioni o alle funzioni. In esso i dati vengono archiviati in modo da essere
facilmente letti o elaborati dagli utenti. L'obiettivo, quindi, è quello di fornire dati
organizzati in modo tale da favorire la produzione di informazioni;
• Variabile nel tempo: i dati archiviati all'interno di un DW coprono un orizzonte
temporale molto più esteso rispetto a quelli archiviati in un sistema operativo. Ciò
differisce da quanto si verifica in un sistema transazionale, nel quale i dati
corrispondono sempre ad una situazione aggiornata, solitamente incapace di fornire
un quadro storico del fenomeno analizzato;
giovedì 3 dicembre 2009
DATA WAREHOUSE 2/2
• Non volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei dati contenuti nel
DW che consente accessi in sola lettura. Ciò comporta una semplicità di
progettazione del database rispetto a quella di un'applicazione transazionale.
Il data warehouse, quindi, descrive il processo di acquisizione, trasformazione e distribuzione di
informazioni presenti all'interno o all'esterno delle aziende come supporto ai decision maker. Esso si
differenzia in modo sostanziale dai normali sistemi gestionali che, al contrario, hanno il compito di
automatizzare le operazioni di routine.
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ARCHITETTURA DI UN DATA WAREHOUSE 1/3
• Data transformation layer: L'architettura parte dall'insieme di applicazioni che
svolgono l'attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati dai sistemi
transazionali che alimentano il data warehouse (processo ETL: Extraction,
Transformation, Loading );
• Data preparation and storage layer: Una volta che i dati hanno superato il
transformation layer, essi vengono ‘stoccati’ in questo livello architetturale per
consentire la creazione di sintesi informative per gli utenti (data mart e aggregazioni);
• Data interpretation and analysis layer: A questo livello si trovano oggetti
tra loro molto diversi per funzione e tecnologia. Le funzionalità base espletate da
questo livello architetturale sono:
• Aggregazione, funzionalità che provvede a costruire sintesi decisionali
partendo dai dati di dettaglio presenti nel layer precedente;
• Analisi, la quale consente di effettuare indagini sugli aggregati costruiti dal
sistema. Tipicamente le funzionalità di analisi di un data warehouse si
appoggiano su una tecnologia di tipo OLAP (On-Line Analytical
Processing).
giovedì 3 dicembre 2009
ARCHITETTURA DI UN DATA WAREHOUSE 2/3
• Data presentation layer: Questo livello contiene i sistemi di presentazione
delle informazioni agli utenti. I sistemi appartenenti a questo livello architetturale
possono essere:
• strumenti specialistici di Business Intelligence: in questa categoria, molto
vasta in termini di soluzioni presenti sul mercato, troviamo strumenti per
costruire query, strumenti di navigazione OLAP;
• strumenti di Office Automation: gli strumenti ordinari del lavoro
quotidiano, come word processor e fogli elettronici. Questa è una
soluzione rassicurante per gli utenti che si avvicinano per la prima volta al
data warehouse, in quanto non sono costretti ad imparare nuovi strumenti
complessi;
• strumenti di grafica e publishing: gli strumenti di Business Intelligence sono
capaci di generare grafici e tabelle per i propri utenti, la soluzione in
oggetto serve sostanzialmente ad evitare inefficienti doppi passaggi.
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ARCHITETTURA DI UN DATA WAREHOUSE 3/3
giovedì 3 dicembre 2009
I DATI DI UN DATA WAREHOUSE
• Dati attuali di dettaglio: sono i dati al massimo livello di dettaglio che si ritiene
possa essere utile ai processi decisionali, sulla base delle esigenze note e di quelle
ragionevolmente prevedibili;
• Dati storici di dettaglio: i dati di dettaglio che superano la finestra temporale
del dato "attuale" ma che rientrano comunque nella finestra temporale del data
warehouse vengono collocati su supporti meno impegnativi e costosi, ma anche
accessibili meno comodamente;
• Dati aggregati: la presenza dei dati aggregati nel data warehouse deriva da
considerazioni di efficienza e praticità nella risposta alle richieste degli utenti; infatti
tutte le informazioni ricavabili dai dati aggregati sono in teoria ricavabili dai dati di
dettaglio, ma ciò richiederebbe di volta in volta il loro ri-calcolo;
• Metadati (dati su altri dati): è l'informazione che descrive un insieme di dati,
indicandone provenienza, utilizzo, valore o funzione del dato. Un esempio tipico di
metadati è costituito dalla scheda del catalogo di una biblioteca, la quale contiene
informazioni circa il contenuto e la posizione di un libro, cioè dati riguardanti i dati
che si riferiscono al libro;
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APPLICAZIONI DEL DATA WAREHOUSE 1/2
• Controllo di gestione: In questo caso il data warehouse viene utilizzato
sostanzialmente come piattaforma di reporting e analisi di redditività;
• Risk e Asset Management: l'analisi e la simulazione dei portafogli e dei relativi
rischi. In questo caso il data warehouse va dotato di strumenti di analisi avanzati e basati
su algoritmi statistici di analisi e simulazione;
• Supporto alle vendite: In questo caso il database di marketing costituisce una base
di informazioni fondamentale per indirizzare correttamente campagne e iniziative
promozionali o per attivare servizi avanzati di ‘’customer care’’;
• Sistema informativo di marketing: tecnologia più idonea nel momento in cui la
conoscenza in oggetto è costituita prevalentemente da informazioni strutturate e
preferibilmente numeriche;
• Supporto al Call Center: nel caso in cui le richieste non siano di tipo strutturato e
quindi risolvibili con la classica interrogazione da terminale;
giovedì 3 dicembre 2009
APPLICAZIONI DEL DATA WAREHOUSE 2/2
• Knowledge Base: stesso discorso valido per il marketing;
• Engineering di prodotto: piattaforma decisionale per l'analisi e la
concettualizzazione di nuovi prodotti da offrire alla clientela e/o per aggredire nuovi
mercati o segmenti di mercato, se esso è dotato oltre che di strumenti di analisi, anche di
ambienti di simulazione e di testing di nuove soluzioni;
• e-business: consente di cogliere dinamiche all'interno di rilevanti masse di transazioni
on-line, inoltre l'informazione può essere uno strumento di supporto o l'oggetto stesso
della transazione.
giovedì 3 dicembre 2009
