Che cos'è un agente di data mining?

Un agente di data mining è un programma informatico pseudo-intelligente progettato per scovare tipi specifici di dati, insieme a modelli di identificazione tra quei tipi di dati. Gli agenti di data mining sono in genere utilizzati per rilevare le tendenze nei dati, avvisando le organizzazioni in merito ai cambiamenti di paradigma, in modo da poter attuare strategie efficaci per trarre vantaggio o minimizzare il danno da alterazioni nelle tendenze. Oltre ai modelli di lettura, gli agenti di data mining possono anche "estrarre" o "recuperare" i dati rilevanti dai database, avvisando gli utenti finali della presenza di informazioni selezionate.

Concettualizza un agente di data mining come un tipo molto limitato di dipendente virtuale. In effetti, un agente di data mining non è altro che un dipendente incaricato di ordinare i record dei dipendenti per eseguire uno o più lavori molto specifici. Ad esempio, un agente di data mining potrebbe essere programmato per monitorare i prezzi delle azioni per una specifica gamma di società, gettando una bandiera rossa se nota qualche deviazione sostanziale dalle tendenze storiche. Gli agenti di data mining sono un po 'come un allarme antincendio; lanciano segnali solo se qualcosa sta realmente accadendo nel sistema.

In questo modo, un agente di data mining agisce per risparmiare tempo prezioso per i dipendenti, poiché non è più necessario assegnare questi ruoli di monitoraggio elementari a dipendenti specifici. Ciò libera ore di lavoro all'interno dell'organizzazione, consentendo ai dipendenti di spostare la loro attenzione altrove fino a quando gli agenti di data mining non li avvertiranno che vale la pena osservare qualcosa nel sistema. Senza l'uso di agenti di data mining, i singoli dipendenti dovrebbero osservare e registrare i cambiamenti nei sistemi esaminati su base giornaliera.

Inoltre, gli agenti di data mining possono essere utilizzati per setacciare i record del database, recuperando le informazioni specifiche richieste che altrimenti sarebbero noiose o difficili da recuperare per un essere umano. Ad esempio, un agente di data mining può facilmente e instancabilmente setacciare milioni di record per trovare qualcosa di noioso come "Tutte le vendite superiori a 50 dollari dal 1 ° gennaio 2001 al 25 marzo 2009." Mentre un essere umano potrebbe stancarsi e commettere errori durante una ricerca particolarmente lunga e noiosa, un agente di data mining non mancherà mai di recuperare il suo obiettivo dichiarato.

Sebbene utili, gli agenti di data mining hanno i loro limiti. Con l'attuale stato della tecnologia di intelligenza artificiale, è difficile per un dispositivo di data mining rilevare modelli nascosti o complessi in modo più efficace di un essere umano esperto. Pertanto, mentre gli agenti di data mining hanno il loro posto in osservazioni strette o ristrette con parametri specificamente definiti, non sono adatti a modelli altamente dettagliati o che richiedono un tocco di intuizione umana.