Il nome fa pensare alle profonde miniere scavate in Cina, a un processo di ricerca e scrematura certosino, a una raccolta di pepite sepolte in gigantesche montagne di robaccia inutile. In realtà, il data mining ha più a che fare con l’analisi d’insieme, con la ripartizione e successiva catalogazione dei dati accumulati, e non c’è una montagna di robaccia da cui va sviscerato qualcosa di prezioso, nel data mining ogni singolo dato è prezioso quanto gli altri.
È più giusto dire, dunque, che il data mining è un processo di estrazione di conoscenza da una grande quantità di dati. Questa conoscenza può avere un valore enorme, a seconda della quantità di dati a disposizione e del settore di riferimento. C’è chi sfrutta il data mining per estrarre potenziali conclusioni da una serie di dati biologici, metereologici, fisici o comunque scientifici. Ci sono poi imprenditori che impiegano queste tecnologie di estrazione per decidere quale approccio utilizzare nell’organizzazione delle proprie risorse umane. E naturalmente, ci sono i grandi colossi del Web, per i quali i dati utente stanno diventando sempre più preziosi, poiché consentono di individuare quali utenti siano bersagli perfetti per pubblicità mirate.
Mentre in Rete si diffonde a tamburo battente il dettame “Do Not Track” - uno slogan che sembra un comandamento - mentre un nuovo sondaggio rivela che il 70% degli utenti (statunitensi) si dice fortemente preoccupato che le aziende del Web condividano o vendano i loro dati, sull’Olimpo di Internet tutte le divinità ( Google compreso) si stanno attrezzando per dotare la propria utenza di un bottone che permetta di interrompere il tracciamento dei dati personali.
Ma come funziona il data mining, e perché i nostri dati fanno tanta gola?
immagine: ˙Cаvin 〄
