Wat is datamining?

Zoals een goudzoeker modder zeeft om goudklompjes te vinden, doorspit het dataminingproces grote hoeveelheden data om er relevante informatie uit te filteren, die voor specifieke doeleinden kan worden gebruikt. Datamining is een deeldiscipline van computerwetenschappen en gaat eigenlijk vooral over patronen.

Wanneer gegevens eenmaal zijn verzameld en opgeslagen, richt de volgende stap zich op het begrijpen ervan – anders zou het een nietszeggende brei blijven.

Data-analyse wordt op verschillende manieren uitgevoerd, bijvoorbeeld met zelflerende systemen die complexe adaptieve algoritmen gebruiken om de gegevens automatisch te analyseren.

Een meer traditionele methode is het inzetten van datawetenschappers. Dit zijn experts die zijn getraind om complexe informatie te doorgronden en rapporten te schrijven op basis waarvan managers beslissingen kunnen nemen.

Wie verricht datamining?

De veilige, legale vorm van datamining is wijd verbreid en wordt gebruikt in vele branches, van de financiële sector tot de retailsector.

Wanneer gebruikers op het internet surfen, worden hun gegevens opgeslagen: bezochte websites, zoekopdrachten, bekeken producten en persoonlijke gegevens die zijn ingevoerd.

Daarna kunnen bedrijven deze gegevens – geproduceerd door miljoenen gebruikers – op zeer gedetailleerd niveau bestuderen om gefundeerde beslissingen op het gebied van bedrijfsvoering en marketing te nemen.

Wat is het doel van datamining?

Het doel van datamining varieert enorm en hangt af van het bedrijf en de bedrijfsbehoeften. Zo kan het worden gebruikt voor:

Voorspelling en risicoanalyse: data-analyse om te bepalen waar in het verleden iets misging – bijvoorbeeld het aantal online bezoekers dat een product niet kocht nadat ze het hadden bekeken – kan een detailhandelaar helpen om betere beslissingen rond voorraadbeheer te nemen. Ook kan een bedrijf, op basis van inzicht in dagelijks terugkerende overbelasting van zijn systemen, besluiten om meer middelen toe te wijzen of te investeren in serverupgrades.
Groepering: gegevens die klanten opgeven, stellen bedrijven in staat om hun gebruikers op verschillende manieren te groeperen, bijvoorbeeld op basis van demografische kenmerken als geslacht, leeftijd, inkomen, woonplaats en uitgavenpatroon. Hiermee kunnen ze zich met bepaalde aanbiedingen of berichten efficiënt op specifieke doelgroepen richten.
Gedragsanalyse: gegevensonderzoek stelt bedrijven in staat om te begrijpen op welke prikkels klanten reageren. Bijvoorbeeld: reageren bepaalde groepen op specifieke aanbiedingen of e-mails op een vast moment van de dag of op een bepaalde dag in de week? Het kan ook inzicht verschaffen in de motieven van gebruikers om de ene website wel en de andere niet te bezoeken, of om op het laatste moment van een koop af te zien. Analyse helpt bedrijven om te bepalen hoe ze negatief consumentengedrag, en daarmee bedrijfsschade, kunnen voorkomen.