Data Mining bezeichnet Datenanalysen sowie die halbautomatische Auswertung riesiger Datenmengen. Es werden verschieden statistische Methoden angewandt, um in Datenbanken Beziehungen, Muster und Trends erkenntlich zu machen, die andernfalls versteckt blieben. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Probleme zu lösen, Risiken zu reduzieren und neue Chancen zu ergreifen. Darüber hinaus lassen sich mithilfe von Data Mining zukünftige Entwicklungen voraussagen – und auf Grundlage dieser Prognosen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.
Data-Mining-Experten erzielen in der Regel schnelle und zuverlässige Ergebnisse, indem sie einem wiederholbaren Prozess folgen, der folgende sechs Schritte umfasst:
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Geschäftsverständnis: Entwicklung eines tiefgreifenden Verständnisses der Projektparameter, einschließlich der aktuellen Geschäftssituation, des primären Geschäftsziels des Projekts sowie der Erfolgskriterien
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Datenverständnis: Bestimmen der Daten, die zur Lösung des Problems benötigt werden und Sammeln der Daten aus allen verfügbaren Quellen
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Datenaufbereitung: Aufbereiten und Konvertieren der Daten in das geeignete Dateiformat, die zur Beantwortung der Geschäftsfragen erforderlich sind, sowie Behebung von Datenqualitätsproblemen, wie z. B. fehlende oder doppelte Daten
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Mustererkennung: Einsatz von Algorithmen, um Muster in den Daten zu identifizieren
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Auswertung: Feststellen, ob und wie gut die von einem bestimmten Modell gelieferten Ergebnisse zum Erreichen des Geschäftsziels beitragen. Oftmals gibt es eine iterative Phase, um den besten Algorithmus zu finden und somit das beste Ergebnis zu erzielen
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Zusammenfassung: Bereitstellen der Projektergebnisse für Entscheidungsträger
Sowohl in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft als auch in der Forschung wird Data Mining eingesetzt – zum Beispiel im Vertrieb und Marketing, in der Projektentwicklung, im Gesundheits- und Bildungswesen. Bei korrekter Anwendung können sich Unternehmen mithilfe von Data Mining bedeutende Vorteile gegenüber der Konkurrenz erarbeiten:
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Steigerung des Umsatzes
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Verständnis von Kundensegmenten und -präferenzen
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Akquise neuer Kunden
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Optimierung von Cross-Selling und Up-Selling
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Stärkere Bindung von Kunden und Erhöhung der Loyalität
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Steigerung des ROI von Marketing-Kampagnen
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Aufdecken von Betrug
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Identifizierung von Kreditrisiken
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Überwachung der betrieblichen Leistung
