Data Mining: Definition, Nutzen und Anwendungen

Sie haben Ihre Daten gesammelt. Aber haben Sie sie auch aufbereitet, organisiert und nach Prioritäten geordnet? Jetzt müssen Sie noch mehr tun, um diese Rohdaten in eine Quelle für strategische Informationen zu verwandeln.

Diese Phase der Datenexploration ist besser bekannt als data mining. 

Der Unterschied zwischen einem frisch geschliffenen Rohdiamanten und dem kostbaren Stein, der die Kreation eines renommierten Juweliers schmückt, besteht in der Fähigkeit des Diamantenhändlers, die verschiedenen Facetten des Edelsteins zum Leben zu erwecken. Diese Analogie beschreibt genau, worum es beim data mining geht. Der Diamantenschleifer muss eine präzise Geste, eine strenge Arbeitsweise und eine bemerkenswerte Technik an den Tag legen; data mining basiert auf der gleichen Methode der Strenge.

Das Prinzip? Aus einem Rohstoff, der meist aus großen Datenmengen besteht, wird das wertvollste Erz herausgeholt: Wissen.

Kenntnisse über einen Markt, einen Kunden, einen Wirtschaftszweig... Data mining ist eine anspruchsvolle Disziplin, die es Ihnen ermöglicht, Fragen zu beantworten oder Probleme von unterschiedlicher Komplexität präzise zu lösen. Dank data mining sind Sie in der Lage aufkommende Trends zu erkennen sich auf den Weg der Vorhersage zu begeben, um die Erwartungen eines Marktes oder verschiedener Kundenprofile zu antizipieren.

Die Methodik des Data Mining

Mithilfe von statistisch basierten Ansätzen und Algorithmen können wir mit data mining Anomalien zu erkennen, Muster zu generieren und Korrelationen in großen Datenbeständen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Um dies zu erreichen, muss man jedoch eine bestimmte Methodik anwenden.

Zu Beginn müssen Sie die verfügbaren Daten feinkörnig kategorisieren. In dieser ersten Phase können Sie Korrelationen zu identifizieren. Im Framework eines data mining können verschiedene Analysetechniken eingesetzt werden. Um nach Trends zu suchen und so sicherzustellen, dass Sie immer mit einem Markt Schritt halten (und ihm sogar voraus sind!), werden Sie zum Beispiel die Cluster verwenden.

Diese statistische Methode besteht darin, die Elemente eines Datenbestands nach dem Grad ihrer Ähnlichkeit zu gruppieren. Ziel ist es, ähnliche Gruppen nach bestimmten Kriterien zu ermitteln. Je größer die Gruppe, desto stärker ist der Trend!

Andererseits kann das data mining auf der Methode der Anomalie , um ungewöhnliche Phänomene zu identifizieren. Mit dieser data mining werden beispielsweise Verhaltensweisen aufgedeckt, die nicht mit den anderen Daten übereinstimmen. Diese Technik ist zum Beispiel im Bankensektor sehr verbreitet, um potenziellen Betrug zu erkennen.

Was sind die Vorteile von Data Mining?

Wenn Sie sich auf den anspruchsvollen, aber vielversprechenden Weg des data mining begeben, können Sie viele interne Abläufe rationalisieren und ein breites Spektrum an Projekten abschließen. Durch den Einsatz von data mining können Sie:

• Gewinnen Sie ein besseres Verständnis der Erwartungen Ihrer Kunden, um Ihre Geschäftsstrategie zu definieren und anzupassen,
• Definition von Modellen zur Vorwegnahme von Verhaltensänderungen oder Markttrends,
• Evaluieren und konsolidieren Sie Ihre Marketingstrategien,
• Risiken im Zusammenhang mit einer Operation vorhersehen
• Optimieren Sie Ihre Kundenbindungsstrategien und reduzieren Sie die Abwanderung,
• Definition einer F&E-Roadmap in Bezug auf Kunden- oder Nutzer ...

Data mining öffnet den Weg zu einer breiten Palette von Optimierungen Ihrer internen Prozesse. Es stellt Daten in den Mittelpunkt all Ihrer Projekte, als Wissensbasis, die es Ihnen ermöglicht, nicht nur an Relevanz, sondern auch an Genauigkeit zu gewinnen!

Um ein kohärentes data mining zu erstellen, gibt es jedoch eine wesentliche Voraussetzung. Sie müssen sich immer von einem klar definierten Unternehmensziel leiten lassen. Wie der Diamantenschleifer, der einen wertvollen Stein zu schleifen beginnt, müssen Sie wissen, auf welche Facette Sie das Licht richten müssen, um das Wissen herauszuholen!

Data Mining: Für welche Zwecke?

Data mining dürfte sein volles Potenzial in vielen Tätigkeitsbereichen und für ein breites Spektrum von Anwendungen entfalten.

In der medizinischen und pharmazeutischen Forschung beispielsweise ist data mining von erheblichem Wert, da es die Nutzung großer Datenmengen ermöglicht. Im Marketing ist es ebenfalls sehr wertvoll, weil es die Positionierung, die Ansprache, die Verpackung und die Vertriebskanäle besser auf die Entwicklungsstrategie des Unternehmens abstimmen kann. Im Einzelhandel (ob physischer oder elektronischer Handel) trägt data mining dazu bei, den Kunden besser kennenzulernen, um eine außergewöhnliche Customer-Experience zu bieten. Auch in der Industrie wird data mining in großem Umfang eingesetzt, sowohl bei der Suche nach einer Optimierung der Produktionsabläufe als auch bei der Entwicklung einer vorausschauenden Wartung.

Wie Sie sehen, hat jede Branche und jedes Unternehmen seine eigene Art und Weise, das kostbare Erz, das Daten sind, zu erforschen und zu nutzen. Worauf warten Sie also noch?

Über Actian Corporation

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