Was versteht man unter Data Mining?

Definition von Data Mining

Was versteht man unter Data Mining? Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um den Prozess, Erkenntnisse aus der Analyse großer Datenmengen zu gewinnen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen oder aus einer einzigen Datenbank stammen, und die Erkenntnisse können manuell oder automatisiert generiert werden. Es gibt viele Wege, um zu aussagekräftigen Ergebnissen zu gelangen – abhängig von Faktoren wie verfügbaren Ressourcen, den Fähigkeiten in Machine Learning/künstlicher Intelligenz, der Datenkomplexität, dem Datenvolumen sowie der Qualifikation und Erfahrung des Personals. Der Prozess umfasst eine tiefgehende Analyse der Daten, um Muster und zugrunde liegende Zusammenhänge zu erkennen – mit dem Ziel, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Data Mining in Big Data

In den vergangenen zwanzig Jahren hat die Nutzung von Data Mining stark zugenommen, da immer mehr Datenquellen eine Big-Data-Umgebung geschaffen haben. Big Data bezeichnet riesige Datenmengen, die häufig in kontinuierlichen Strömen aus verschiedenen Quellen und mit hoher Geschwindigkeit entstehen. In den frühen Tagen der Business Intelligence wurden Datentabellen oft von Geräten exportiert und manuell aufbereitet, um Erkenntnisse zu gewinnen. Doch mit der zunehmenden globalen Vernetzung erreichen Daten heute ein Volumen, das manuell kaum noch zu bewältigen ist – insbesondere, wenn sie sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten bestehen.

Data Mining ist ein Prozess, der Big Data nutzbar macht. Ohne Data Mining würden Unternehmen auf Terabytes an Daten aus unterschiedlichsten Quellen sitzen – wie z. B. von Internet-of-Things-(IoT-)Geräten, Datenbanken, sozialen Unternehmensnetzwerken, Marketing-E-Mails, Sensoren, Website-Nutzungsdaten und vielen weiteren, jeweils mit eigenen Metadaten. Eine manuelle Auswertung solcher Datenmengen ist physisch unmöglich. Data-Mining-Techniken nutzen daher Algorithmen, um in diesen riesigen Datensätzen Muster zu erkennen und daraus Handlungsempfehlungen für Teams abzuleiten.

Ein einfaches Beispiel dafür ist das Online-Shopping für Einzelhändler. Dabei werden die Kaufhistorien der Kunden in einer umfangreichen Datenbank zusammengeführt. Ein Algorithmus durchsucht diese Daten nach Korrelationen – wie z. B. nach Kunden, die ausschließlich eine bestimmte Hundefuttermarke kaufen. Anschließend analysiert er, welche ergänzenden Produkte, wie Nahrungsergänzungen oder Leckerlis, diese Kunden ebenfalls erwerben. Sobald Muster erkennbar werden, kann diese Information an das Marketingteam weitergegeben werden, um gezielte Aktionen und personalisierte Angebote zu dieser Marke zu entwickeln.

Funktionsweise von Data Mining

Der vorherige Abschnitt erläutert Data Mining im Gesamtzusammenhang – im nächsten Schritt wird der konkrete Ablauf des Data-Mining-Prozesses im Detail betrachtet. Sowohl automatisierte Prozesse als auch menschliche Analysen spielen eine zentrale Rolle, um das volle Potenzial von Data Mining auszuschöpfen. Fachkräfte definieren dabei die Rahmenbedingungen und Regeln, während Machine Learning und künstliche Intelligenz große Datenmengen analysieren. Im Allgemeinen folgt der Prozess dem folgenden Ablauf:

1. Ziele: Was ist das konkrete Ziel Ihres Data-Mining-Prozesses? Die Abstimmung dieses Ziels mit allen Stakeholdern ist der wichtigste Schritt im gesamten Prozess. Wird das Ziel nicht klar und sorgfältig definiert, muss der gesamte Aufwand unter Umständen verworfen und neu gestartet werden.
2. Datenaufbereitung: Die Datenaufbereitung kann viele Schritte umfassen – von der Auswahl geeigneter Datenquellen über die Festlegung einheitlicher Formate bis hin zur Bereinigung der Datensätze von Anomalien und Störfaktoren.
3. Modellerstellung: Anschließend entwickeln Data Scientists das Modell und trainieren es iterativ. In vielen Fällen werden mehrere Modelle erstellt und getestet, um den optimalen Ansatz zur Zielerreichung zu finden. Die Bewertung dieser Modelle erfordert eine umfassende Validierung, beispielsweise mithilfe von Techniken wie Kreuzvalidierung oder der Analyse der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic).

Sobald das Data-Mining-Modell erstellt ist, kann es auf die Datensätze angewendet werden. Dabei ist eine aktive Überwachung entscheidend, um sicherzustellen, dass keine unerwarteten Abweichungen auftreten und das Modell bei Bedarf angepasst oder verfeinert werden kann. Wenn alles wie geplant funktioniert, sollten die resultierenden Daten die festgelegten Qualitäts- und Validitätsstandards erfüllen und damit für Fachanwender bereitstehen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Anwendungsfälle für Data Mining

Neben dem oben genannten Beispiel aus dem Einzelhandel kann Data Mining in vielen weiteren Branchen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Data-Mining-Techniken gezielt auf branchenspezifische Anforderungen angewendet werden können.

Data Mining für das Gesundheitswesen

Data Mining kann das Gesundheitswesen grundlegend verändern, indem es Prozesse für Leistungserbringer und Patienten gleichermaßen verbessert und beschleunigt. Für medizinische Einrichtungen ermöglicht Data Mining eine schnellere und gezieltere Forschung, eine bessere Auswertung betrieblicher Daten zur optimalen Personalplanung sowie die frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten bei Versicherungs- und Dokumentenbetrug. Für Patienten hilft Data Mining, Muster zu identifizieren, die präventive Maßnahmen unterstützen – sodass Gespräche und Behandlungen bereits beginnen können, bevor Erkrankungen akut werden. Zudem lassen sich verborgene Zusammenhänge erkennen, wie z. B. bei Nebenwirkungen, was ein tieferes Verständnis dafür schafft, wie Therapien individuell auf den Gesundheitszustand eines Patienten wirken könnten.

Data Mining für die Fertigung

In der Fertigungsindustrie werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette Daten generiert – von der Materialbeschaffung über die Montage und Qualitätskontrolle bis hin zu Lieferterminen und Rücksendungen aufgrund von Produktionsfehlern. Data Mining ermöglicht die Analyse einzelner Prozessschritte ebenso wie eine ganzheitliche Betrachtung des gesamten Ablaufs. So können Teams Herausforderungen sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene gezielt angehen.

Beispielsweise kann Data Mining aufzeigen, dass ein bestimmter Zulieferer zwar längere Lieferzeiten hat, dafür aber weniger Qualitätsmängel aufweist – wodurch sich das Risiko rechtfertigen lässt, da sich Verzögerungen durch parallele Abläufe ausgleichen lassen. Umgekehrt kann die Analyse zeigen, dass ein anderer Lieferant zwar pünktlich liefert, jedoch durch eine höhere Fehlerquote den Gesamtprozess stärker beeinträchtigt. Data Mining schafft diese Zusammenhänge transparent und ermöglicht so Entscheidungen, die den gesamten Produktionsprozess optimieren, anstatt isolierte Einzelmaßnahmen zu treffen.

Data Mining für Finanzdienstleistungen

Data Mining bietet Finanzdienstleistern zahlreiche Vorteile – sowohl für interne Abläufe als auch für die Customer Experience. Auf operativer Ebene kann Data Mining Prozesse in Bereichen wie Personalwesen, Marketing oder IT optimieren. Besonders im Finanzsektor hilft es, IT-Risiken zu reduzieren, da Verfügbarkeit und Sicherheit hier oberste Priorität haben.

Auf Kundenseite verbindet Data Mining Schutzmechanismen mit einem verbesserten Serviceerlebnis. Durch die Analyse von Transaktionsmustern lassen sich verdächtige Aktivitäten erkennen – wie z. B. ungewöhnliche Käufe nach geografischer Lage, Uhrzeit oder Kategorie. Solche Auffälligkeiten können automatisch an Betrugserkennungsteams weitergeleitet werden, um eine Prüfung einzuleiten. Für Endkunden wiederum ermöglichen die gewonnenen Erkenntnisse personalisierte Marketingmaßnahmen, zum Beispiel gezielte Angebote für Refinanzierungen oder Immobilienkredite (HELOC).

Data Mining für Unternehmen

Jede Abteilung eines Unternehmens – von internen Geschäftsbereichen bis hin zum Kundenservice – kann von Data Mining profitieren. Erfolgreiches Data Mining beginnt mit einer leistungsstarken Infrastruktur, die es ermöglicht, zahlreiche Datenquellen mit hoher Geschwindigkeit zu nutzen. Erfahren Sie mit Oracle Cloud Infrastructure kostenlos, wie sie die Grundlage für effektives Data Mining schafft.