Data Mining: Wie Unternehmen Daten nutzen, um nützliche Muster und Trends zu finden

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist ein Verfahren, das von Unternehmen verwendet wird, um Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln. Durch den Einsatz von Software zur Suche nach Mustern in großen Datenmengen können Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren, um effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und Kosten zu senken. Data Mining hängt ab von effektive Datenerhebung, Lagerungund Computerverarbeitung.

So funktioniert Data Mining

Data-Mining beinhaltet die Untersuchung und Analyse großer Informationsblöcke, um aussagekräftige Muster und Trends zu ermitteln. Es kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden, z. B. für Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Entdeckung eines Betruges, Spam-E-Mail-Filterung oder sogar um die Stimmung oder Meinung der Benutzer zu erkennen.

Der Data-Mining-Prozess gliedert sich in fünf Schritte. Zunächst sammeln Unternehmen Daten und laden sie in ihre Data Warehouses. Anschließend speichern und verwalten sie die Daten entweder auf internen Servern oder in der Cloud. Business-Analysten, Managementteams und IT-Experten greifen auf die Daten zu und legen fest, wie sie diese organisieren möchten. Dann sortiert die Anwendungssoftware die Daten basierend auf den Ergebnissen des Benutzers, und schließlich präsentiert der Endbenutzer die Daten in einem einfach zu teilenden Format, wie beispielsweise einem Diagramm oder einer Tabelle.

Data Warehousing- und Mining-Software

Data-Mining-Programme analysieren Beziehungen und Muster in Daten basierend auf den Anforderungen der Benutzer. Beispielsweise kann ein Unternehmen Data-Mining-Software verwenden, um Informationsklassen zu erstellen. Stellen Sie sich zur Veranschaulichung vor, ein Restaurant möchte mithilfe von Data Mining bestimmen, wann es bestimmte Spezialitäten anbieten soll. Es betrachtet die gesammelten Informationen und erstellt Klassen basierend darauf, wann Kunden besuchen und was sie bestellen.

In anderen Fällen finden Data Miner Informationscluster basierend auf logischen Beziehungen oder betrachten Assoziationen und sequenzielle Muster, um Rückschlüsse auf Trends im Verbraucherverhalten zu ziehen.

Die Lagerhaltung ist ein wichtiger Aspekt des Data Mining. Warehousing bedeutet, dass Unternehmen ihre Daten in einer Datenbank oder einem Programm zentralisieren. Mit einem Data Warehouse kann eine Organisation Datensegmente ausgliedern, damit bestimmte Benutzer sie analysieren und verwenden können.

In anderen Fällen können Analysten jedoch mit den gewünschten Daten beginnen und eine Data Warehouse basierend auf diesen Spezifikationen. Unabhängig davon, wie Unternehmen und andere Einheiten ihre Daten organisieren, verwenden sie diese zur Unterstützung der Entscheidungsfindungsprozesse des Managements.

Beispiel für Data Mining

Lebensmittelgeschäfte sind bekannte Anwender von Data-Mining-Techniken. Viele Supermärkte bieten kostenlos an Kundenkarten an Kunden, die ihnen Zugang zu reduzierten Preisen gewähren, die Nichtmitgliedern nicht zur Verfügung stehen. Die Karten machen es für Geschäfte leicht zu verfolgen, wer was wann und zu welchem ​​Preis kauft. Nach der Analyse der Daten können Geschäfte diese Daten dann nutzen, um Kunden auf ihre Kaufgewohnheiten zugeschnittene Coupons anzubieten und zu entscheiden, wann sie Artikel zum Verkauf anbieten oder zum vollen Preis verkaufen.

Data Mining kann Anlass zur Sorge geben, wenn ein Unternehmen nur ausgewählte Informationen verwendet, die nicht repräsentativ für die gesamte Stichprobengruppe sind, um eine bestimmte Hypothese zu beweisen.