Was ist Data Mining? Wie es funktioniert, Techniken und Beispiele

Brittany Kaiser, ehemalige Direktorin für Geschäftsentwicklung bei Cambridge Analytica, erklärte in Netflix' The Great Hack, dass Daten mittlerweile wertvoller als Öl sind.

Und genau wie Öl, Gold, Erz und andere natürliche Ressourcen gibt es in Daten einen verborgenen Wert, der mit Machine-Learning-Software abgebaut und extrahiert werden muss. Dieser Prozess wird als Data Mining bezeichnet.

Data Mining nutzt Datensammlung, Data Warehouses und Computerverarbeitung, um Muster, Trends und andere Wahrheiten über Daten aufzudecken, die nicht sofort sichtbar sind, unter Verwendung von Machine Learning, Statistik und Datenbanksystemen.

Obwohl dieser Begriff relativ neu ist (erst in den 1990er Jahren geprägt), wird er immer häufiger verwendet, da Organisationen in allen Branchen ihn nutzen, um weitere Einblicke zu gewinnen, wie sie ihre Geschäfte verbessern können.

Warum ist Data Mining nützlich?

Das Vorhandensein von strukturierten und unstrukturierten Daten liefert Ihnen nicht unbedingt die Erkenntnisse oder das Wissen, das Sie benötigen. Hier kommt Data Mining ins Spiel, da es Ihnen ermöglicht, Muster und Beziehungen in großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu entdecken.

Data Mining ist nützlich, weil es Ihnen ermöglicht:

• Das chaotische und sich wiederholende Rauschen, das Ihre Daten enthalten, zu minimieren
• Relevante Datenpunkte zu entdecken und sie zu nutzen, um wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen
• Die Geschwindigkeit der fundierten Entscheidungsfindung mit entscheidenden Dateneinblicken zu erhöhen
• Predictive Analytics zu nutzen, um historische Datenmuster zu finden und zukünftige Ereignisse vorherzusagen

Data Mining untersucht die historischen Daten eines Unternehmens während des Datenanalyseprozesses, um vergangene Leistungen oder zukünftige Prognosen zu betrachten. Dies führt zu schnelleren, effizienteren Entscheidungen.

Zum Beispiel kann ein Unternehmen durch Data Mining erkennen, welche Kunden bestimmte Produkte zu bestimmten Zeiten des Jahres kaufen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um diese Kunden zu segmentieren. Die Kundensegmentierung ist wichtig für die Zielsetzung von Verkaufs- und Marketingkampagnen – was zu höheren Gewinnen führen kann, aber auch auf einen oder zwei potenzielle Trends hinweisen kann.

Zusätzlich zur automatisierten Entscheidungsfindung ist Data Mining auch ein wichtiges Werkzeug, da es Trends für Ihr Unternehmen basierend auf historischen Informationen und aktuellen Bedingungen genau vorhersagen und prognostizieren kann. Es hat auch die Fähigkeit, eine effizientere Nutzung und Zuweisung von Ressourcen zu ermöglichen, sodass Unternehmen planen und automatisierte Entscheidungen treffen können, um die Kostenreduktion zu maximieren.

Wie funktioniert Data Mining?

Data Mining beinhaltet das Erkunden und Analysieren großer Informationsmengen, um bedeutungsvolle Muster und Trends zu entdecken. Es ist im Wesentlichen ein fünfstufiger Prozess.

1. Eine Organisation sammelt Daten mit Datenextraktionssoftware und lädt sie in ein Data Warehouse.
2. Diese Daten werden entweder auf internen Servern oder in der Cloud gespeichert und verwaltet. Datenvisualisierungstools nutzen diesen Schritt, um die Eigenschaften der Daten zu erkunden und sicherzustellen, dass sie die Ziele des Unternehmens unterstützen.
3. Versammeln Sie die Geschäftsanalysten, Managementteams und IT-Profis in Ihrer Organisation, um auf die Daten zuzugreifen und zu bestimmen, wie sie organisiert werden sollen.
4. Anwendungssoftware-Tools sortieren die Daten basierend auf den Ergebnissen und verwenden Datenmodellierung und mathematische Modelle, um Muster in den Daten zu finden.
5. Die Daten werden in einem lesbaren und teilbaren Format präsentiert, wie z.B. einem Diagramm oder einer Tabelle, erstellt mit Business-Intelligence-Plattformen, und über den täglichen Geschäftsbetrieb hinweg als einzige Quelle der Wahrheit geteilt.

Durch diesen Prozess zu gehen, hilft niemandem, wenn die gesammelten Daten unberührt bleiben. Das richtige Business-Intelligence-Tool bricht die Daten auf eine granulare Ebene herunter, sodass Ihr Team in die Daten eintauchen kann, um Prognosen, Strategien und umsetzbare Erkenntnisse zu erstellen.

Data-Mining-Techniken

Data Mining verwendet verschiedene Techniken wie Assoziationsregeln, Clustering, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, prädiktive Analyse und K-Nearest Neighbor (KNN), um nützliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

• Assoziationsregeln oder Warenkorbanalyse finden Beziehungen zwischen Variablen in einem großen Datensatz. Die Analyse dieser Beziehung hilft Unternehmen zu verstehen, wie verschiedene Datenpunkte einander beeinflussen und welchen ganzheitlichen Effekt sie zusammen erzeugen. Zum Beispiel können E-Commerce-Unternehmen Assoziationsregeln verwenden, um die Beziehung zwischen Gesamtumsatz und Produkten, die Verbraucher zusammen kaufen, zu verstehen. Sie können diese Erkenntnis nutzen, um Produkte zu platzieren, Cross-Selling zu betreiben und personalisierte Empfehlungen an Kunden zu geben.
• Klassifikation ist eine weitere Data-Mining-Technik, die vordefinierte Klassen verwendet, um Daten zu kategorisieren. Sie funktioniert, indem sie die gemeinsamen Faktoren zwischen verschiedenen Datenpunkten beschreibt. Zum Beispiel verwendet die Spam-Erkennung Klassifikationsalgorithmen, um vorherzusagen, ob eine neue Nachricht Spam ist oder nicht, basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit früheren Spam-Nachrichten.
• Clustering erstellt Cluster ähnlicher Datenpunkte basierend auf ihren Attributen. Es erfordert keine vordefinierten Labels wie die Klassifikation. Stattdessen zielen Clustering-Modelle darauf ab, Daten so zu segmentieren, dass jeder Cluster ähnliche Datenpunkte enthält. Zum Beispiel wird ein Clustering-Modell Begriffe wie Smartphone, Kopfhörer und Ohrhörer gruppieren und sie unter einer Gruppe namens Smart Devices zusammenfassen.
• Entscheidungsbäume zerlegen numerische und kategorische Daten in kleinere Teilmengen basierend auf einer Liste von Kriterien, die Sie festlegen. Diese Data-Mining-Technik entscheidet die Teilmengen basierend auf dem Wert der Eingaben und stellt die Ergebnisse in einer Baumstruktur dar. Jeder Knoten im Baum repräsentiert eine Entscheidung, während jeder Zweig ein Ergebnis dieser Entscheidung zeigt.
• KNN-Algorithmus segmentiert Datenpunkte basierend auf ihrer Nähe zu anderen Datenpunkten. Diese Technik geht davon aus, dass Datenpunkte, die näher beieinander liegen, tendenziell ähnlicher sind als Datenpunkte mit erheblichem Abstand zueinander. Der KNN-Algorithmus ist eine überwachte Lerntechnik, die Organisationen verwenden, um die Merkmale einer Gruppe basierend auf einzelnen Datenpunkten vorherzusagen.
• Neuronale Netze, auch bekannt als künstliche neuronale Netze, verwenden Knoten oder Neuronen, die Eingaben, Ausgaben und Gewichte enthalten, um Daten zu verarbeiten. Jeder Knoten erzeugt ein Ausgangssignal, nachdem er Eingangssignale empfangen und verarbeitet hat. Die Verbindungen zwischen den Neuronen lernen Datenmuster und -beziehungen während des Modelltrainingsprozesses.
• Prädiktive Analyse teilt zukünftige Ergebnisse oder Ereignisse basierend auf der Analyse historischer Daten mit. Organisationen verwenden diese Data-Mining-Methode, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ihre Angebote zu personalisieren, die Betriebseffizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen schneller zu treffen.
• Prescriptive Modeling liefert eine oder mehrere empfohlene Maßnahmen, nachdem unstrukturierte Daten geparst, gefiltert und transformiert wurden. Diese Technik betrachtet sowohl interne als auch externe Variablen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
• Text Mining, oder Textanalyse-Software, ist eine Erweiterung des Data Mining, die Natural Language Processing (NLP) verwendet, um Informationen aus textlastigen unstrukturierten Daten zu extrahieren. Diese Strategie innerhalb des Data Mining wird von Fluggesellschaften verwendet, um verlorenes Gepäck zu finden, von Finanzteams innerhalb des Aktienmarktes, um aktuelle Nachrichten zu verfolgen, und ermöglicht es Gesundheitsfachleuten, die medizinischen Aufzeichnungen ihrer Patienten zu kategorisieren.

Hier ist ein Beispiel, wie Text Mining funktioniert:

Textlastige Daten müssen zunächst gesammelt und einheitlich formatiert werden. Text wird aus allem von HTML- und XML-Dateien bis hin zu Word-Dokumenten und PDF-Dateien mit Textanalyse-Software entnommen. Dann werden eingebettete Bilddateien gelöscht, da sie im Hinblick auf Text Mining keinen Wert haben.

Als nächstes wird aller Text, der als „Rauschen“ gilt, eliminiert. Dazu gehören Wörter wie „von“, „ein“, „der“ und so weiter.

Wörter, die Synonyme sind, werden vereinheitlicht. Numerische Werte und Prozentsätze werden auf ihre eigene Weise extrahiert und formatiert. Phrasen, Schlüsselbegriffe, Satzstrukturen und andere Nuancen der menschlichen Sprache werden ebenfalls aufgeschlüsselt. Jetzt sollte alles so nah wie möglich an strukturierten Daten sein.

Data-Mining-Prozess

Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining (CRISP-DM) hat einen sechsstufigen, flexiblen Arbeitsablauf entwickelt, den Datenteams nutzen können, um Data-Mining-Aufgaben zu beschleunigen. Die Einhaltung dieser Data-Mining-Phasen ermöglicht es Datenanalysten, eine Struktur für ihre Arbeit zu haben und sich an vorbereitende Schritte zu halten.

Nachfolgend sind die sechs CRISP-DM-Phasen aufgeführt, die Sie für Data Mining befolgen können.

1. Geschäftliches Verständnis: Analysten müssen damit beginnen, das Projektziel und den Umfang zu verstehen, bevor sie Daten bereinigen, extrahieren oder analysieren. Beginnen Sie mit Fragen wie: Was sind die Ziele dieser Data-Mining-Aktivität? Welche Stärken, Schwächen, Chancen und Bedrohungen zeigt die SWOT-Analyse? Wie ist die aktuelle Geschäftssituation und wie sieht Erfolg aus?

2. Datenverständnis umfasst das Sammeln relevanter strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen. In dieser Phase müssen Sie auch das Endergebnis bestimmen, das Sie erreichen möchten, und wie Sie planen, Daten zu speichern. Berücksichtigen Sie auch, wie Datensammlung, -speicherung und -sicherheit den Data-Mining-Prozess beeinflussen können. Am Ende möchten Sie möglicherweise eine explorative Analyse durchführen, um vorläufige Datenmuster aufzudecken.

3. Datenvorbereitung: Diese Data-Mining-Phase umfasst die Verwendung von Datenvorbereitungstools, um den Datensatz zu finalisieren. Während der Datenvorbereitung müssen Sie den Datensatz auf Ausreißer, Eingabefehler und andere Fehler überprüfen. Idealerweise sollten Sie auch bewerten, ob der Datensatz unnötig überdimensioniert ist, was den Berechnungsprozess behindern könnte.

4. Datenmodellierung: Sobald Sie den endgültigen Datensatz haben, können Sie beginnen, geeignete Datenmodellierungs- und Analysetechniken auszuwählen. Ihre Wahl eines Datenmodells hängt weitgehend von den Beziehungen oder Mustern ab, die Sie finden möchten. Datenanalysten können zur Datenvorbereitungsphase zurückkehren, falls sie sich entscheiden, ein Modell zu verwenden, das mehr Variablen erfordert, als sie derzeit haben.

5. Bewertung: Diese Phase des Data-Mining-Prozesses umfasst das Testen des von Ihnen erstellten Modells und das Messen, ob es erfolgreich liefern kann, was Sie benötigen. Basierend auf den Testergebnissen müssen Sie möglicherweise das Modell optimieren. Die Bewertungsphase ist ein entscheidender Kontrollpunkt, der Ihnen hilft zu verstehen, ob Sie auf dem richtigen Weg sind, um Geschäftsziele mit dem Datenmodell zu erreichen.

6. Bereitstellung: Die letzte Phase des Data-Mining-Prozesses umfasst die Bereitstellung des Modells innerhalb oder außerhalb der Organisation. Idealerweise sollten Sie einen Rollout-Plan erstellen, um verschiedenen Zielgruppen das Ziel des Data-Mining-Modells, seine Funktionsweise und wie es Geschäftsprobleme löst, zu vermitteln.

Data-Mining-Anwendungen

Unternehmen in verschiedenen Branchen wenden sich dem Data Mining zu, um Erkenntnisse zu gewinnen, die früher unmöglich waren. Nachfolgend einige Beispiele, wie Data Mining Unternehmen zum Besseren verändert.

Data Mining im Marketing

Unternehmen in der Marketingbranche nutzen Data Mining, um große Datenmengen zu analysieren und die Marketingsegmentierung zu verbessern. Beispielsweise macht es Data Mining möglich, das Verhalten ihrer Kunden als direkte Korrelation dieser Parameter zu erraten, wenn man Parameter wie Alter, Geschlecht, Standort oder andere demografische Informationen der Kunden betrachtet.

Es ist auch möglich, Data Mining im Marketing zu verwenden, um vorherzusagen, welche Ihrer Benutzer sich von Ihren E-Mail-Kampagnen oder Diensten abmelden werden, was sie basierend auf ihren Suchanfragen interessiert und was Ihre Mailingliste enthalten sollte, um eine höhere Antwortrate zu erzielen.

Data Mining im Einzelhandel

Denken Sie daran, wie Amazon Ihnen eine Auswahl an Produkten zeigt, basierend auf dem, wonach Sie gesucht oder was Sie in der Vergangenheit gekauft haben. Das ist Data Mining in Aktion. Oder denken Sie an ein Produktteam, das eine Idee für ein neues Paar Laufschuhe präsentieren möchte. Sie könnten sagen, dass Herrenschuhe mit schwarzer Verpackung besser verkauft werden als mit blauer Verpackung. Um dies zu beweisen, verwenden sie ein Data-Mining-Tool, um die historische Unterstützung ihrer Theorie zu zeigen.

Wir sehen auch, dass Data Mining in Supermärkten verwendet wird. Dank gemeinsamer Kaufmuster können Supermärkte Produktassoziationen identifizieren, um Einblicke zu gewinnen, wie bestimmte Artikel in den Gängen und Regalen platziert werden sollten (auf Augenhöhe oder im oberen Regal, zum Beispiel). Sie können auch Data Mining verwenden, um zu verstehen, welche Angebote von ihren Kunden am meisten geschätzt werden, um den Umsatz an der Kasse zu steigern.

Data Mining im Bankwesen

Banken wenden Data-Mining-Techniken auf Kreditbewertungen und intelligente Anti-Betrugssysteme an, um Transaktionen, Kaufmuster und die finanziellen Daten ihrer Kunden zu analysieren. Sie können es auch verwenden, um mehr über die Online-Präferenzen oder -Gewohnheiten ihrer Kunden zu erfahren, um den Ertrag von Marketingkampagnen zu optimieren und Compliance-Verpflichtungen zu untersuchen.

Ein Beispiel dafür wäre, wenn eine Bank Data Mining verwendet, um zu sehen, dass ein Kunde die Mehrheit seiner Einkäufe online tätigt. Aufgrund dieser Informationen könnte die Bank entscheiden, das Kreditkartenlimit vor einem großen Einkaufstag wie Black Friday oder Memorial Day zu erhöhen.

Data Mining im Gesundheitswesen

Die medizinische Industrie ist vielleicht am meisten von Data Mining profitieren, da sie es verwenden, um genauere Diagnosen zu ermöglichen. Wenn ein Arzt oder ein medizinischer Praktiker alle Informationen eines Patienten hat, wie medizinische Aufzeichnungen, Behandlungsmuster und körperliche Untersuchungen, können sie effektivere Behandlungen für Krankheiten verschreiben.

Data Mining ermöglicht es auch denen im medizinischen Bereich, Gesundheitsressourcen effektiver und kostengünstiger zu verwalten, da es Risiken identifizieren und die Dauer von Krankenhausaufenthalten für ihre Patienten besser vorhersagen kann. Dies würde eine bessere Zuweisung von Krankenhausbetten und anderen wichtigen Ressourcen während des Krankenhausaufenthalts eines Patienten ermöglichen.

Data Mining in der Versicherungsbranche

Mit weiteren Einblicken in die Analytik können Versicherungsunternehmen Data Mining nutzen, um komplexe Probleme zu lösen, die mit Betrug, Compliance, Risikomanagement und Kundenabwanderung einhergehen. Versicherungsunternehmen können auch Data Mining verwenden, um Produkte über ihre Geschäftslinien und ihre bestehende Kundenbasis besser und genauer zu bepreisen.

Data Mining in der Fertigung

Wenn Data Mining in der Fertigung eingesetzt wird, können Lieferpläne besser mit Nachfrageprognosen abgestimmt werden, und die Problemerkennung wird zu ihrem Vorteil genutzt, was wesentliche Teile der Branche sind. Darüber hinaus kann Data Mining in der Fertigung den Verschleiß von Produktionsanlagen sowie die Wartung vorhersagen, sodass Unternehmen die Betriebszeit maximieren und ihre Produktionslinie im Zeitplan halten können.

Data Mining im Bildungswesen

Wenn es um Bildung und Data Mining geht, können Lehrer die Leistung der Schüler vor Beginn des Unterrichts vorhersagen. Es ermöglicht Lehrern, Interventionsstrategien zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Schüler auf Kurs bleiben. Wenn Pädagogen auf Schülerdaten zugreifen, Leistungsebenen vorhersagen und feststellen können, welche Schüler zusätzliche Aufmerksamkeit benötigen, können alle erfolgreich sein.

Vor- und Nachteile von Data Mining

Es ist klar, dass Data Mining eine entscheidende Technologie im allgemeinen Geschäft ist. Organisationen, die Data Mining verwenden, verbessern den Betrieb, quantifizieren Geschäftsprobleme, um Lösungen zu finden, und entdecken verborgene Trends. Es gibt jedoch immer noch einige Herausforderungen und Hürden, die Sie während des Prozesses erleben können.

Vorteile von Data Mining

Nachfolgend sind die Vorteile aufgeführt, die Organisationen mit Data Mining erleben.

• Verbesserung der Rentabilität und Effizienz: Data Mining sorgt für eine effiziente Datensammlung und -analyse unter Verwendung zuverlässiger Datenquellen. Darüber hinaus ist der Data-Mining-Prozess gut strukturiert, sodass Organisationen systematisch Probleme identifizieren, relevante Daten sammeln und Lösungen formulieren können. Diese prozessorientierte Lösungsfindung hilft Unternehmen, Probleme effizient zu lösen und Gewinne zu steigern.
• Quantifizierung und Lösung von Geschäftsproblemen: Es stimmt, dass Data Mining je nach organisatorischer Reife und anderen Faktoren sehr unterschiedlich aussehen kann. Allerdings kann jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, Data Mining mit neuen oder alten Anwendungen nutzen, um Geschäftsprobleme zu identifizieren, quantifizierbare Beweise zu schaffen und sie zu lösen.
• Entdeckung verborgener Trends: Data Mining ermöglicht es Organisationen, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Mit anderen Worten, Data Mining ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu entdecken, die sie sonst nicht bemerkt hätten.

Herausforderungen von Data Mining

Data Mining hat auch Herausforderungen. Sie können auf schlechte Datenqualität, Datenschutzbedenken und mehr stoßen.

• Schlechte Datenqualität: Schlechte Datenqualität resultiert oft aus falsch platzierten oder falschen Datenwerten. Datenqualitätsverlust kann auch durch menschliche Fehler oder Softwarefehler auftreten.
• Redundante Daten: Ein weiteres häufiges Problem ist die redundante Datenintegration aus unmarkierten Quellen. Redundante Daten können in vielen Formen auftreten, einschließlich numerischer Daten, Mediendateien, Geolokationen und mehr.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken: Data Mining ist auch anfällig für Sicherheits- und Datenschutzbedenken. Private und staatliche Organisationen stoßen oft auf das Hindernis eines sicheren, datenschutzgeschützten Data Mining, da oft sensible und private Informationen gesammelt werden, um Kundenprofile und Benutzerverhalten zu verstehen.

Zukunft des Data Mining

Text Mining ist das Hier und Jetzt, aber die Zukunft des Data Mining wird sich auch auf andere Formen unstrukturierter Daten konzentrieren. Zum Beispiel können Daten aus Bildern und Videos für die Wissensentdeckung abgebaut werden. Es gibt bereits einige Rahmenwerke, die sich auf Bild-, Video- und Audiomining konzentrieren, aber sie befinden sich noch in einem sehr frühen Stadium. Dies wird als Multimedia Data Mining bezeichnet.

Semantic Web Mining wird ebenfalls häufiger vorkommen und es Forschern ermöglichen, tiefere Bedeutungen zu finden, die in den Daten im Web verborgen sind. Das semantische Web ist im Wesentlichen eine Erweiterung des World Wide Web, bei der Daten auf Websites so strukturiert und getaggt sind, dass sie für Maschinen leichter lesbar sind.

Es gibt auch Ubiquitous Data Mining, das das Mining von Daten von mobilen Geräten beinhaltet, um Informationen über den Benutzer zu erhalten. Während diese Methode noch in Arbeit ist und Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Kosten erleben wird, wird sie viele Möglichkeiten für eine Vielzahl von Unternehmen eröffnen, zu untersuchen, wie Menschen mit Computern interagieren.

Weitere Elemente des Data Mining, die wir in der Zukunft sehen werden, sind Geographical Data Mining, das die Analyse von Informationen aus Bildern, die aus dem Weltraum aufgenommen wurden, beinhaltet. Diese Art des Data Mining wird hauptsächlich verwendet, um Aspekte wie Entfernung und Topographie für Navigationsanwendungen zu zeigen. Es gibt auch Time Series Data Mining, eine Strategie, die verwendet wird, um zyklische und saisonale Trends zu untersuchen. Es wird auch von Einzelhandelsunternehmen verwendet, um einen besseren Blick auf die Kaufmuster und das Verhalten der Kunden zu werfen.

Keine Datenmenge ist zu groß

Von Business Intelligence bis hin zu Big Data Analytics würden alle Daten, die Unternehmen sammeln, ohne Wissensentdeckung keinen Zweck erfüllen.

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends von Rohdaten zu visualisieren, die möglicherweise nicht sofort sichtbar sind. Welche Erkenntnisse auch immer aufgedeckt werden, sie führen zu schnelleren, fundierteren Entscheidungen. Dies ist sowohl für Unternehmen als auch für die Kunden, die sie bedienen, von Vorteil.

Nur die Zeit wird zeigen, wie wir als Gesellschaft neue Wege finden, um Daten zu minen und umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken, die zu neuen Wegen führen, Geschäfte zu machen.

Gehen Sie einen Schritt weiter, wenn Sie entdecken, wie Sie Business Analytics nutzen können, um erfolgreich zu sein.

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Jahr 2020 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.