Der Begriff Data Mining fällt häufig, wenn es um die Speicherung und Verwaltung von Informationen im Big Data Bereich geht. Data Mining dient vielen Unternehmen dabei als Hilfsmittel, indem es die systematische Anwendung computerbasierter Verfahrensweisen zum Auffinden von Mustern, Trends und Zusammenhängen innerhalb großer Datenbestände ermöglicht.

Es baut dabei auf verschiedenen Erkenntnissen aus den Feldern Informatik, Statistik und Mathematik auf, indem es Analysen von Datenbeständen durchführt. Diese Analysen verfolgen insbesondere das Ziel Verbindungen, Muster, Trends und Zusammenhänge zwischen Informationen innerhalb großer Datenbestände ausfindig und nutzbar zu machen.

Data Mining arbeitet rein automatisiert, wodurch sich neben Kosten- auch enorme Zeitvorteile ergeben. Die zur Verfügung gestellten Ergebnisse können Unternehmen anschließend nutzen, um leichter Entscheidungen bezüglich Strategien oder Problembewältigungen zu treffen.

Funktionen

Data Mining wird meist für das Erreichen mehrerer Ziele von Unternehmen angewandt. Um diese gesteckten Ziele zu erreichen muss es eine Vielzahl von Aufgaben erledigen.

Dazu gehören:

Klassifikation: Objektdaten werden nach Klassen unterteilt.

Segmentierung: Zusammenfassung von Merkmalsähnlichen Objekten zu Gruppen.

Prognose: Vorhersage unbekannter bzw. neuer Merkmale.

Abhängigkeitsanalyse: Erkenntnis über Verbindungen und Beziehungen zwischen Merkmalen von Objekten.

Abweichungsanalyse: Identifizierung von Objekten, die in ihren Merkmalen keine Abhängigkeit zu anderen Objekten aufweisen.

Bedeutung für Big Data Bereiche

Während Big Data häufig als Rahmen für Data Mining dient, ist letzteres jedoch nicht tendenziell an dieses gekoppelt. Denn das Data Mining beschreibt lediglich eine Analyse von Datenbeständen auf Merkmale und Zusammenhänge einzelner Objekte. Häufig wird es dabei im Rahmen von großen Datenbanken, wie im Bereich von Big Data, verwendet, kann aber auch für kleinere Datenbestände eingesetzt werden.

Nichtsdestotrotz ist es weitaus häufiger im Abzug auf Big Data zu finden und nutzt dabei die technische Basis zur effektiven Informationsgewinnung aus vorliegenden Datenbeständen. Dafür bedient es sich neben künstlicher Intelligenz auch statistischer Algorithmen. Dadurch ermöglicht es besonders bei oftmals unübersichtlichen großen Datenbanken mehr Struktur und Transparenz zu fördern, sowie relevantere Ergebnisse zu liefern.

Wer kann von Data Mining profitieren?

Data Mining wird in der Praxis bereits in einer Vielzahl von Bereichen angewendet, da es für den Nutzer große Anwendungspotenziale bietet. So ist es aktuell beispielsweise stark vom Finanzwesen, über Marketing bis hin zu Medizin und sogar als Hilfsmittel für Polizeianalysen verbreitet. Aber auch für einen verbesserten Kundenservice bzw. für Risikoanalysen ist das Data Mining zum Beispiel bei Banken und Versicherungen im Einsatz. Es kann ebenfalls dazu genutzt werden das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und ist daher auch im Bereich von Onlinegeschäften sehr beliebt.

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Autor

Externer Doktorand an der Universität Erlangen-Nürnberg am Lehrstuhl für IT-Management. Ich untersuche wie sinnvoll skalierte Agilität im Zuge des digitalen Wandels zur Zukunftsfähigkeit von Unternehmen beitragen kann. Neben der Promotion arbeite ich Vollzeit in einem Unternehmen.

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