Reporting e Datamining

Reporting

La reportistica ci permette di rappresentare in modo sintetico lo stato di un'azienda.

I dati grezzi contenuti ed archiviati correttamente da un’azienda danno vita a degli output (attraverso degli appositi software) chiamati report. Il report è una relazione aziendale, un testo informativo di facile lettura, all’interno del quale sono presenti una serie di indicazioni tecniche o dati statistici. Queste informazioni sono utili per avere una visione aggiornata e continua di un’organizzazione e per intervenire su eventuali criticità riscontrate nella lettura dello stesso.

Non vi è una metodologia unica per la redazione di un report, ma esistono delle piccole accortezze da utilizzare nella scrittura o impostazione dello stesso:

• adottare un linguaggio semplice ed efficace;
• adottare un carattere che faciliti la lettura, evitando grandezze inferiori a 12;
• utilizzare la formattazione speciale (grassetto, corsivo e sottolineato) solo quando strettamente necessario (parole chiave, parti o frasi rilevanti);
• qualora fossero previste tabelle, presentarle in maniera chiara e di facile lettura;
• qualora fossero presenti grafici, renderli immediatamente leggibili, rendendo palese quanto
• rilevato ed esplicitando in maniera logica il collegamento alla tabella da cui è stato estratto.

Data Mining

Il data mining ha per oggetto l'estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati (attraverso metodi automatici o semi-automatici) e l'utilizzazione industriale o operativa di questo sapere.

Quindi il data mining altro non è che l’analisi matematica eseguita su database di grandi dimensioni.

Ora il data mining ha una duplice valenza:

• Estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile;
• Esplorazione ed analisi, eseguita in modo automatico o semiautomatico, su grandi quantità di dati allo scopo di scoprire pattern (schemi) significativi.

In entrambi i casi i concetti di informazione e di significato sono legati strettamente al dominio applicativo in cui si esegue data mining, in altre parole un dato può essere interessante o trascurabile a seconda del tipo di applicazione in cui si vuole operare.