Professione Data Miner: ruolo e principali competenze

Data Miner: di cosa si occupa

Per Data Mining si intende l’insieme di tecniche e metodologie (automatiche e semiautomatiche) che, partendo da grandi moli di dati conservati apparentemente senza un ordine preciso, permettono di estrarre informazioni utili a identificare associazioni implicite, anomalie, pattern ricorrenti e prevedere trend futuri. Tali dati possono essere di differenti formati, per esempio, numerici, testuali o fotografici.

Il Data Miner è l’esperto che si occupa di analizzare i dati con lo scopo di identificare modelli che siano di supporto, per esempio, alle decisioni di business¹ in molteplici settori (scienza, genetica, healthcare, cibernetica, matematica, marketing, economia, finanza, manifattura…).

Il Data Mining si fonda principalmente su due metodi²: 

• Metodo predittivo, il quale utilizza alcune variabili dei dati posseduti al fine di predire il valore sconosciuto o futuro di altre variabili;
• Metodo descrittivo, il quale identifica similitudini tra i dati analizzati, evidenziando pattern interpretabili.

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

• Clusterizzazione, cioè identificazione di gruppi di elementi omogenei mediante applicazione di regole di appartenenza ignote fino al momento della loro scoperta;
• Associazione, cioè scoperta di nessi casuali ma ricorrenti estrapolabili dai dati presenti in un database;
• Regressione, simile alla clusterizzazione, ma in questo caso le regole di appartenenza al gruppo sono note;
• Rilevazione di serie storiche, cioè regressioni complesse che inglobano variabili temporali particolarmente utili a scopo predittivo;
• Scoperta di sequenze, cioè quando i dati presentano delle associazioni non casuali bensì sequenziali: all’elemento A segue l’elemento B (per esempio, acquisto di un software e in un arco temporale successivo acquisto di un suo aggiornamento).

Data Miner: principali competenze e software più utilizzati

Generalmente, per ricoprire il ruolo di Data Miner, è necessario conseguire una laurea in:

• Informatica;
• Ingegneria Informatica;
• Matematica e Statistica.

Generalmente il Data Miner possiede conoscenze afferenti a:

• Data Science;
• Analisi e Statistica;
• Machine Learning;
• Programmazione;
• Intelligenza Artificiale.

Tra le soft skill più comunemente possedute dal Data Miner si possono trovare le seguenti:

• 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, dispone di numerosi algoritmi utili per effettuare diverse tipologie di analisi dei dati e per le attività di Data Mining (per esempio per le 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 - The 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