Data Mining
Was ist Data Mining?
Data Mining ist ein Teilbereich des Prozesses der automatisierten Suche nach wertvollen Informationen in großen Datenmengen und ein interdisziplinärer Ansatz, welcher Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik nutzt, um rechnergestützte Analysen von Datenbeständen durchzuführen. Zudem werden Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet, damit neue Querverbindungen, Trends und Muster in großen Datenmengen identifiziert werden können. Durch Data Mining werden nützliche Informationen aus großen Datenmengen extrahiert, auf deren Grundlage fundierte Entscheidungen getroffen werden können.
Wie funktioniert Data Mining?
Beim Data Mining gibt es unterschiedliche Ansätze. Die spezifische Vorgehensweise hängt von den zu beantwortenden Fragen und weiteren Faktoren ab.
Vorbereitung
Unabhängig vom Funktionsansatz können Unternehmen vorbereitende Schritte für das Data Mining durchführen:
- Der Entscheidungsträger des Data-Mining-Projektes sollte ein allgemeines Verständnis für das Problem bzw. den Untersuchungsbereich aufbringen.
- Alle relevanten Daten sollten im Vorfeld identifiziert werden
- Die Daten sollten durch die Verantwortlichen aufbereitet werden, um ein Verständnis zu erlangen
- Die (zukünftigen) Data Miner können für ihren Verantwortungsbereich geschult werden
Techniken
Data Mining basiert auf einem Toolkit und somit nicht auf einem festen Prozess. Wir zeigen Ihnen im Folgenden einige Beispiele für verschiedene Techniken.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume bilden Daten auf kategorielle Weise ab, indem komplexe Entscheidungsprozesse in einem übersichtlichen Baumdiagramm dargestellt werden. Jeder Knoten im Baum repräsentiert dabei eine Entscheidung, die getroffen werden muss, um zum nächsten Knoten im Baum zu gelangen. Die Kanten des Baumes stehen für die möglichen Ergebnisse der jeweiligen Entscheidung. Das Modell wird hierbei so trainiert, dass es Entscheidungen auf der Grundlage der vorhandenen Daten treffen kann. Entscheidungsbäume können zur Vorhersage von Ereignissen oder Trends eingesetzt werden, beispielsweise zur Erkennung von Mustern in Verhaltensdaten.
Clustering
Beim Clustering werden Daten in homogene Gruppen aufgeteilt. Dabei werden ähnliche Daten in derselben Gruppe zusammengefasst, während unterschiedliche Daten in verschiedenen Gruppen landen. Durch das Clustering können versteckte Muster und Zusammenhänge in den Daten entdeckt werden, die sonst nicht ersichtlich wären. Clustering-Algorithmen werden beispielsweise in der Klassifizierung von Kunden- oder Verhaltensdaten eingesetzt, um die Daten in aussagekräftige Gruppen aufzuteilen. Durch das Clustering können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die sie bei der Entscheidungsfindung und bei der Optimierung ihrer Prozesse unterstützen können.
Assoziationsanalyse
Mit der Assoziationsanalyse können verborgene Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen Daten entdeckt werden. Hierbei werden Objekte betrachtet, die in grundsätzlich vergleichbarem Informationsumfang vorliegen, wie beispielsweise Artikel auf einer Webseite. Anhand dieser Daten werden in Form von Regeln Aussagen über partielle Strukturen in den Daten getroffen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten können beispielsweise Korrelationen zwischen Produkten identifiziert werden, die in Kombination häufig gekauft werden.
Scoring
Beim Scoring werden Daten auf kontinuierliche Größen abgebildet. Auf Grundlage einer Scoring-Funktion, kann eine Zielgröße basierend auf vorhandenen Daten vorhergesagt und bewertet werden. Diese Funktion kann entweder durch gewichtete Bewertungstabellen oder durch Training auf historischen Daten als lineare oder nichtlineare Regression erstellt werden. Durch die Anwendung der Scoring-Funktion können die Daten bei Bedarf in Klassen eingeteilt werden, indem eine diskrete Teilmenge aus einer großen Menge Informationen gefiltert wird.
ABC-Klassifikation
Bei der ABC-Klassifikation werden Daten in verschiedene Klassen, wie A, B und C, eingeteilt. Die Klassifizierung erfolgt anhand von Schwellwerten und Klassifikationsregeln, die je nach Anwendungsbereich und Zielsetzung unterschiedlich sein können. Die Ergebnisse der Klassifikation werden oft in Form eines ABC-Charts oder einer ABC-Liste dargestellt, um die Daten anschaulich zu visualisieren.
Einsatzgebiete von Data Mining
Data Mining wird heute in sämtlichen Bereichen eingesetzt, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.
CRM und Marketing
Data Mining hat sich in vielen Bereichen als nützlich erwiesen, insbesondere im Marketing und im Customer Relationship Management (CRM), da hier häufig große Datenmengen verwaltet werden. Im Bereich des CRM geht es darum, die Beziehungen eines Unternehmens zu seinen Kunden effizient zu gestalten und mögliche Kundenverhalten vorherzusagen. Eine Möglichkeit hierfür ist das Kunden-Clustering. Kunden werden in Segmente zusammengefasst und dementsprechend mit zugeschnittenen Angeboten versorgt.
Handel
Auch im Handel findet das Data Mining Anwendung. Mithilfe von Warenkorbanalysen können Unternehmen das Kaufverhalten ihrer Kunden untersuchen und gezielt auf deren Bedürfnisse eingehen. Hierbei geht es beispielsweise darum, Anhand von Verkaufsdaten Produkte zu empfehlen, die andere Kunden ebenfalls gekauft haben (z. B. „andere Kunden kauften auch“) und diese dann entsprechend im Verkaufsraum zu platzieren. Aber auch die Verkaufsraumgestaltung und Bestellmengenplanung können durch Data Mining optimiert werden.
Finanzbranche
Data Mining wird in der Finanzbranche – insbesondere von Banken und Versicherungen – oft genutzt, um Risikoanalysen durchzuführen. Ziel ist es, die Kreditwürdigkeit von Kunden zu prüfen und zu bewerten, ob Kunden für bestimmte Versicherungen geeignet sind. Zudem trägt das Data Mining dazu bei, betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu verhindern.
Text Mining
Text Mining extrahiert automatisiert Wissen aus großen Textmengen, um Themen, Meinungen, Stimmungen und Beziehungen in Texten zu identifizieren. Unternehmen nutzen Text Mining, um beispielsweise Feedback von Kunden zu analysieren und Informationen über ihre Produkte oder Dienstleistungen zu erhalten. Auch in der Marktforschung und bei der Analyse von juristischen Dokumenten kommt Text Mining zum Einsatz, um Zusammenhänge und Erkenntnisse automatisiert zu gewinnen.
Was sind die Vorteile von Data Mining?
Data Mining
- erkennt Mustern und Beziehungen in großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen
- stellt Instrumente bereit, um Big Data vollständig auszuschöpfen und in verwertbare Informationen umzuwandeln
- eröffnet weitreichende Möglichkeiten, Daten effizient zu nutzen
- deckt Beziehungen und Muster in scheinbar unzusammenhängenden Informationen auf
- sucht nach Korrelationen mit externen Faktoren
Data Mining mit SAP
Data Mining ist ein bedeutender Aspekt innerhalb des weltweit führenden Anbieters von Unternehmenssoftware SAP. Im Rahmen von dem im SAP NetWeaver BW zur Verfügung stehend Data-Mining-Methoden haben Unternehmen die Möglichkeit, eigene Modelle anzulegen und somit aus den vorhandenen Daten entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen. SAP bietet verschiedene Tools und Anwendungen für Data Mining wie SAP BusinessObjects, SAP Predictive Analytics und SAP HANA, die Unternehmen auf einfache und effektive Weise die Vorteile von Data Mining nutzen lassen. Durch die Anpassung an individuelle Anforderungen können Unternehmen das Potenzial von Data Mining optimal ausschöpfen und wettbewerbsfähiger werden.
FAQs
Was ist Data Mining?
Data Mining ist ein Teilbereich des Prozesses der automatisierten Suche nach wertvollen Informationen in großen Datenmengen und ein interdisziplinärer Ansatz, welcher rechnergestützte Analysen von Datenbeständen durchzuführt. Durch Data Mining werden nützliche Informationen aus großen Datenmengen extrahiert, auf deren Grundlage fundierte Entscheidungen getroffen werden können.
Wie funktioniert Data Mining?
Data Mining kann je nach Endziel mit verschiedenen Techniken durchgeführt werden. Hierzu gehören: Entscheidungsbäume, Clustering, Assoziationsanalysen, Scoring, ABC-Klassifikationen
In welchen Bereichen kann Data Mining eingesetzt werden?
Data Mining wird heute in sämtlichen Bereichen eingesetzt, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen wie zum Beispiel im CRM und Marketing, im Handel, der Finanzbranche und dem Text Mining
