Was ist Data Mining?

Data Mining umfasst alle systematischen Prozesse, um Zusammenhänge oder Abhängigkeiten in Datensätzen zu erkennen, die wiederum für geschäftliche Anwendungen genutzt werden können.

Data Mining verbindet Erkenntnisse und Methoden aus verschiedensten Fachbereichen, wie der Mathematik, der Informatik oder der Statistik. In der Wissenschaft ist es ein unverzichtbarer Bestandteil bei groß angelegten Umfragen oder Experimenten, um die gewonnenen Resultate auch datentechnisch belegen zu können oder Muster in den Versuchsdaten erkennen zu können. Da große Datenmengen mittlerweile auch in vielen Unternehmen anfallen, werden solche Methoden auch immer mehr im geschäftlichen Umfeld genutzt.

Warum ist Data Mining wichtig?

Viele Unternehmen greifen heute bereits auf Business Analytics zurück und visualisieren ihre Daten mithilfe von Business Intelligence Tools, wie Power BI oder Tableau. Darüber lassen sich gut die Veränderungen von Kenngrößen wie Umsatz, Gewinn oder Lagerbestände im Blick halten. Jedoch lassen sich mit reinem Business Intelligence keine abschließenden Aussagen darüber treffen, wie sich diese Änderungen erklären lassen.

Data Mining hilft dabei die offensichtlichen Änderungen in den Daten erklärbar zu machen und die Hintergründe zu verstehen, die vielleicht selbst für die beteiligten Personen auf den ersten Blick nicht eindeutig erscheinen. Zum Beispiel könnte man Algorithmen nutzen, um herauszufinden, ob eine beobachtete Umsatzsteigerung schlussendlich auf eine Marketing-Kampagne, die gesenkten Preise oder doch auf die Modernisierung des Web Shop Frontends zurückzuführen ist. Mögliche positive Zusammenhänge zwischen den drei Maßnahmen lassen sich nur über dedizierte Data Mining Methoden herausfinden.

Arten von Data Mining

Je nachdem welche Art von Daten untersucht werden sollen, gibt es verschiedene Herangehensweisen und Algorithmen, die genutzt werden können. Dies ist auch maßgeblich davon abhängig, welcher Zusammenhang in den Daten besteht oder zumindest vermutet wird:

Klassifizierung: Wenn einzelne Datenpunkte zu verschiedenen Kategorien zugeordnet werden sollen, helfen Algorithmen, wie Decision Trees oder Random Forests. Sie sind in der Lage, die Klassifzierungsregeln und -merkmale selbstständig aus den Daten zu lernen.
Clustering: Dieses Verfahren ist relativ ähnlich zur Klassifizierung jedoch nicht dasselbe. Beim Clustering werden einzelne Datensätze Cluster zugeordnet, wenn sie gemeinsame Charakteristiken haben. Beim k-Means Clustering beispielsweise, muss lediglich die Anzahl der zu suchenden Cluster vorgegeben werden und der Algorithmus macht dann selbstständig die Zuordnung.
Regression: Bei dieser Methode wird versucht mithilfe des Datensatzes neue Datenpunkte anhand von gegebenen Variablen zu errechnen. Dadurch lässt sich beispielsweise herausfinden, wie groß der Einfluss einer Variablen auf das zu erklärende Element ist. Beispiele hierfür sind die lineare oder die logistische Regression.
Neural Networks: Diese Algorithmen versuchen sich die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zunutze zu machen, um komplexe Zusammenhänge aus Datensätzen zu erlernen und auf neue Daten anzuwenden. Je nachdem wie diese Netzwerke im Detail aufgebaut sind, unterscheidet man verschiedene Arten, wie beispielsweise ein Convolutional Neural Network oder ein Recurrent Neural Network.

Vorteile von Data Mining

Innerhalb des geschäftlichen Umfelds gibt es einige Vorteile, die mithilfe von Data Mining erreicht werden können:

Effektive Marketing- und Vertriebsstrategien: Mithilfe von Data Mining kann das Verhalten des Kunden besser verstanden oder gewisse Kundensegmente gebildet werden. Dadurch lassen sich Maßnahmen im Marketing oder Vertrieb besser auf die Kunden zuschneiden und führen so auch zu höheren Erfolgsquoten.
Schnellerer Kundenservice: Durch gezielte Analyse der eingehenden Service Anfragen können Prozesse im Kundenservice automatisiert und die menschlichen Kollegen damit entlastet werden. Dadurch können aufkommende Fragen des Kunden direkt beantwortet und lange Wartezeiten vermieden werden.
Verhinderung von Produktionsausfällen: Die Auswertung von Produktionsdaten können zu Algorithmen führen, die bereits frühzeitig mögliche Probleme und bevorstehende Ausfälle im Produktionsprozess erkennen. Wenn diese bereits vor Auftreten bekannt sind, können gezielte Reparaturen oder Eingriffe den Ausfall der Maschine verhindern.
Einsparung von Kosten: Durch eine Auswertung der Geschäftsprozesse lassen sich Ineffizienzen und kostenintensive Prozessschritte erkennen und optimieren. Dadurch können möglicherweise Wartezeiten oder Fehler vermieden werden, was zu einer Kosteneinsparung führt.

Das solltest Du mitnehmen

Data Mining umfasst alle systematischen Prozesse, um Zusammenhänge oder Abhängigkeiten in Datensätzen zu erkennen.
Es geht dabei über die reine Business Intelligence hinaus, indem es versucht Erklärungen für die Datenänderungen zu finden.
Zu den verschiedenen Arten von Data Mining zählen unter anderem die Klassifizierung, verscheidene Arten der Regression oder Neuronale Netzwerke.