Data Mining

Was ist Data Mining?

Bei Data Mining handelt es sich um eine Art der explorativen Datenanalyse. In dem Prozess werden große Datensätze mithilfe mathematischer und statistischer Algorithmen untersucht, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Dabei kommen häufig Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz und Machine Learning zum Einsatz.

Was sind die Ziele von Data Mining?

Die Zielsetzungen von Data Mining können vielfältig sein. Häufig wird Data Mining für folgende Ziele genutzt:

• Identifikation von Mustern und Trends: Data Mining hilft bei der Identifikation von Mustern und Trends in großen Datenbeständen, die andernfalls möglicherweise unentdeckt bleiben.
• Identifikation von Beziehungen: Data Mining kann darüber hinaus dabei helfen, Relationen zwischen verschiedenen Variablen des Datensatzes zu erkennen.
• Identifikation von Abweichungen: Durch Data Mining können Datenpunkte identifiziert werden, die von den übrigen Daten abweichen. So lassen sich in bestimmten Bereichen auch Betrugsversuche erkennen.
• Ergebnisprognose: Durch die Analyse historischer Daten kann Data Mining dabei helfen, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse und Ereignisse zu treffen.
• Prozessoptimierung: Die Erkenntnisse, die aus den bereits genannten Punkten gewonnen werden, können dabei helfen, Prozess zu optimieren, indem Schwachstellen identifiziert und Möglichkeiten zur Verbesserung aufgezeigt werden.

Welche Techniken werden im Data Mining angewendet?

Im Data Mining werden verschiedene Methoden eingesetzt, um die genannten Ziele zu erreichen:

• Die Klassifikation wird verwendet, um Daten in vordefinierte Kategorien einzuordnen. Gängige Verfahren bei der Klassifikation sind unter anderem das Aufstellen von Entscheidungsbäumen oder die Nutzung neuronaler Netze, mittels derer komplexe Muster in Daten zu identifizieren und auf neue Daten anzuwenden.
• Clustering wird genutzt, um ähnliche Daten oder Eigenschaften zu identifizieren. Allerdings werden in diesem Fall keine Kategorien vordefiniert.
• Assoziationsregeln werden angewendet, um Zusammenhänge und Assoziationen zwischen verschiedenen Variablen in den Daten zu identifizieren. So können beispielsweise Zusammenhänge zwischen Produkten erkannt werden, die Kunden oft gemeinsam kaufen.
• Bei der Prognose werden Vorhersagen für die Zukunft anhand vergangener Erkenntnisse getroffen.

Wo wird Data Mining angewendet?

Die Bereiche, in denen Data Mining genutzt wird, sind ebenso vielseitig wie die Zielsetzungen. Folgende Anwendungsbereiche sind besonders beliebt:

Marketing

Eines der Hauptanwendungsfelder von Data Mining ist das Marketing und innerhalb dessen vor allem das Customer Relationship Management (CRM). So kann es zum Beispiel bei der Segmentierung von Kundengruppen helfen, indem es bestimmte Gemeinsamkeiten von Kunden identifiziert. Anhand dessen lassen sich gezielte Marketingmaßnahmen durchführen, um die jeweiligen Kundengruppen möglichst individuell und effektiv anzusprechen.

Darüber hinaus lassen sich durch Data Mining Cross- und Up-Selling Möglichkeiten zu identifizieren und somit den Umsatz zu steigern. Gleichermaßen besteht die Möglichkeit, abwanderungswillige Kunden zu erkennen und sie durch proaktive Maßnahmen zu halten.

Gesundheitswesen

In der Medizin kann Data Mining auf viele Weisen unterstützend wirken. So können durch die Analyse der medizinischen Daten eines Patienten Risikofaktoren für Krankheiten identifiziert werden, um resultierend daraus Präventivmaßnahmen ergreifen zu können. Zudem können durch Data Mining generelle Gründe für Krankheiten sowie die (Nicht-)Wirksamkeit von Medikamenten nachvollzogen werden, was wiederum die zukünftige Entwicklung von Medikamenten erleichtert.

Finanz- und Versicherungswesen

Ein weiteres Anwendungsgebiet stellt der Bereich Finanzen und Versicherungen dar. In diesem kann Data Mining unter anderem dabei helfen, Betrugsversuche zu erkennen, indem verdächtige Transaktionen oder Versicherungsansprüche identifiziert werden.

Data Mining kann darüber hinaus dabei helfen, die Kreditwürdigkeit eines Kunden zu analysieren, um somit die Risiken eines Kreditausfalls zu minimieren. Ähnlich kann auch im Falle von Versicherungen vorgegangen werden.

Welche Herausforderungen birgt Data Mining?

Data Mining kann in vielen Bereichen ein nützliches Instrument darstellen. Nichtsdestotrotz gibt es auch einige Herausforderungen, die mit der Nutzung von Data Mining verbunden sind:

• Datenqualität: Für eine erfolgreiche Analyse ist eine hohe Datenqualität entscheidend. Sind diese zum Beispiel unvollständig oder fehlerhaft, kann dies letztlich zu falschen Ergebnissen und Interpretationen der Daten führen.
• Datenschutz: Sobald personenbezogene Daten analysiert werden, muss die Privatsphäre der Personen möglichst gut geschützt sein.
• Datenmenge und -komplexität: Die Menge an verfügbaren Daten wächst stetig und kann schnell unüberschaubar werden. Ebenso steigt damit oft die Komplexität der Daten, wodurch eine Analyse erschwert werden kann.
• Interpretation: Für einen erfolgreichen Einsatz von Data Mining ist die richtige Interpretation der Daten entscheidend, um die richtigen Schlüsse aus der Analyse zu ziehen und anhand dessen zu reagieren.