Data Mining

RICERCA E SVILUPPO

Inventiamo

La Ricerca e Sviluppo sperimentale comprende attività creative e sistematiche finalizzate ad ampliare il patrimonio di conoscenze e a sviluppare nuove applicazioni tecnologiche, scientifiche e industriali.

Il data mining è il processo di scoperta di modelli, tendenze ed informazioni provenienti da grandi insiemi di dati. Coinvolge l’uso di varie tecniche statistiche, di apprendimento automatico e di sistemi di database al fine di analizzare ed estrarre informazioni utili da dati strutturati o non strutturati.
Il data mining è un potente strumento per l’estrazione di informazioni utili a creare strutture intelligenti e flessibili in grado di adattarsi rapidamente alle esigenze di mercato, riducendo costi, migliorando l’efficienza operativa e consentendo una produzione personalizzata su larga scala.

Ambiti applicativi

Alimentazione

Ottimizzazione nei processi di produzione, distribuzione e commercializzazione di prodotti, fornitura di servizi personalizzati e di alta qualità.

Automotive

Miglioramento nella produzione, sicurezza ed esperienza dei clienti finali che utilizzano i veicoli.

Sostenibilità

Trasformazione radicale del modo in cui vengono progettati, prodotti e distribuiti i beni apportando una maggiore competitività e resilienza nell’ambiente industriale.

Robotica

Elaborazione dei processi di identicazione di tendenze, regole e modelli per rendere i robot più intelligenti, efficienti ed adattabili.

Le tecniche di data mining

Il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili da grandi insiemi di dati attraverso l’uso di varie tecniche e algoritmi.
Le tecniche di data mining possono essere suddivise in diverse categorie, ciascuna con applicazioni specifiche.
Ecco una lista delle principali tecniche:

Classificazione

Tecnica che utilizza algoritmi di apprendimento automatico, per assegnare nuovi dati a categorie predefinite.

Previsione

Tecnica che si avvale di algoritmi di apprendimento automatico per estrarre modelli dai dati storici e utilizzarli per prevedere eventi futuri o valori sconosciuti.

Clustering

Tecnica che identifica una struttura all'interno di un set di dati non etichettati, raggruppando autonomamente insiemi di oggetti aventi caratteristiche simili.

Rilevamento delle anomalie

Identificazione dei dati che si discostano significativamente dal comportamento normale o atteso, all'interno di un set di dati per prevenire eventi dannosi