Zuletzt aktualisiert: September 22, 2021

Du arbeitest in einem Unternehmen und möchtest deine Geschäftsprozesse so optimieren, dass du deine Kosten minimierst und Gewinne maximierst? Dies und ähnliches können Gründe für die Anwendung von Data Mining-Strategien sein. Denn mithilfe von Data Mining kannst du versteckte Muster in dir vorliegenden Daten finden, die dir helfen deine Unternehmensziele zu erfüllen.

In diesem Artikel erklären wir dir alles zum Thema Data Mining 2021 und zukünftige Trends des Data Mining. Nach dem Lesen bist du auf dem neusten Stand und kennst dich gut mit dem Thema Data Mining aus.

Das Wichtigste in Kürze

  • Bei Data Mining handelt es sich um die Anwendung statistischer Verfahren zur möglichst automatischen Ermittlung empirischer Zusammenhänge zwischen vorliegenden Daten.
  • Die bei dem Sammeln von Daten durch Data Mining erkannten Muster werden als Data Mining-Modelle bezeichnet. Diese können durch Formen des Clustering, Empfehlungen, Prognosen und weitere Analysen zur Prozessoptimierung angewendet werden.
  • Data Mining wird in vielen relevanten Branchen angewendet, so etwa der Finanzbranche und in Unternehmen. Mithilfe dieser Prozesses können Informationen aus einem vorhandenen Datenüberfluss gesammelt und schließlich gewinnbringend genutzt werden.

Glossareintrag: Der Begriff Data Mining im Detail erklärt

Nachfolgend haben wir für dich die wichtigsten Fakten zum Thema Data Mining zusammengefasst und erklärt. Dies wird dir dabei helfen, dir schnell einen Überblick verschaffen zu können.

Was ist Data Mining?

Bei Data Mining handelt es sich um die Anwendung von Methoden und Algorithmen zur möglichst automatischen Ermittlung empirischer Zusammenhänge zwischen Planungsobjekten. Die hierfür notwendigen Daten werden in einer hierfür aufgebauten Datenbasis bereitgestellt (1).

So können versteckte Muster in Datenbeständen aufgedeckt werden und neue Erkenntnisse gewonnen und Trends ermittelt werden. So ist es etwa möglich zu ermitteln, welche Produkte ein Konsument typischerweise zusammenkauft oder welche Faktoren Kundentreue beeinflussen.

Auch kann Data Mining helfen, ein Unternehmen besser zu verstehen und liefert Hinweise, wie mehr Umsatz erzielt, welche Kosten erspart werden können und welche die erfolgreichsten Investitionen sind (2).

Wie funktioniert Data Mining?

Bei Data Mining können mithilfe statistischer Verfahren neue Muster in komplexen Datenmengen erkannt werden. Der Data-Mining-Prozess besteht aus sechs Schritten:

  1. Geschäftsverständnis: Zunächst müssen Projektziele festgelegt und definiert werden, wie Data Mining dabei hilfreich ist, ein solches Ziel zu erreichen. Es handelt sich um die Planungsetappe, in der sowohl Zeitpläne, Handlungen und Rollen festgelegt werden.
  2. Datenverständnis: In dieser Phase werden alle vorhandenen Daten erfasst und über spezielle Datenvisualisierungstools untersucht. So wird suchergestellt, dass sie dazu beitragen, Geschäftsziele zu erreichen.
  3. Datenvorbereitung: Anschließend werden Daten bereinigt und fehlende Daten hinzugefügt. Dies kann je nach Datenmenge Zeit beanspruchen. Deshalb weshalb verteilte Systeme in modernen Datenbankverwaltungssystemen verwendet, die die Geschwindigkeit und Sicherheit erhöhen, dass keine Daten verloren gehen.
  4. Datenmodellierung: Mithilfe mathematischer Modelle werden Muster in den Datensätzen ermittelt.
  5. Auswertung: Hier findet die Übereinstimmung der Ergebnisse mit den Unternehmenszielen statt, um zu bestimmen, ob diese unternehmensweit eingesetzt werden sollten.
  6. Bereitstellung: Umsetzung der Ergebnisse im alltäglichen Betrieb.

Eine Unterform des Data Mining ist Text Mining. Hierbei wird Wissen aus Texten genutzt um Hypothesen aufzustellen.

Was sind typische Aufgaben von Data Mining?

Die in dem Verfahren des Data Mining erkannten Muster können ebenfalls gesammelt werden. Dies nennt sich Data Mining-Modell. Data Mining-Modelle können auf verschiedene Szenarien angewendet werden (4). Einige dieser möchten wir dir in diesem Abschnitt vorstellen:

  1. Clustering: Beim Clustering werden Kunden oder Geschehnisse in verschiedene Gruppen unterteilt. Diese teilen jeweils bestimmte Merkmale. Es werden dann Affinitäten und Wahrscheinlichkeiten vorhergesagt und Gruppen sollen so möglichst homogen sein.
  2. Empfehlungen: Hierbei handelt es sich um die Ermittlung von Produkten, die wahrscheinlich gemeinsam konsumiert werden. Anschließend werden auf Basis dieser Daten Empfehlungen erstellt.
  3. Prognose: Es handelt sich um Vorhersagen und Abschätzungen von Verkäufen oder Ausfallzeiten.
  4. Suchen nach Sequenzen: Hierbei wird die Kundenauswahl in einem Einkaufswagen analysiert und mögliche zukünftige Ereignisse vorhergesagt.
  5. Risiko: Die besten Kunden werden für Werbeaktionen ausgewählt. Zudem werden Wahrscheinlichkeiten zu Diagnosen und anderen Ergebnissen zugewiesen.
  6. Abhängigkeitsanalyse: Mithilfe der Abhängigkeitsanalyse können Beziehungen zwischen Merkmalen oder verschiedenen Objekten ermittelt werden.
  7. Abweichungsanalyse: Mithilfe der Abweichungsanalyse können Merkmale ermittelt werden, die den Abhängigkeiten anderer Merkmale nicht entsprechen. So lassen sich etwa auch die Ursachen für Abweichungen ermitteln.

Data Mining-Modelle sind komplex und auf die verschiedensten Situationen anwendbar.

Warum wird Data Mining durchgeführt?

Heutzutage liegen Unternehmen eine Vielzahl an Daten vor. Doch nicht immer werden diese Daten so genutzt, dass sie gewinnbringend für ein Unternehmen sein können. Es fehlt somit trotz Überfluss an Daten an Informationen.

Data Mining ist ein essenzielles Tool um Informationen in einer Überflut von Daten zu gewinnen. Hiermit können versteckte Muster entdeckt und so Prozesse optimiert werden. (Bildquelle: Unsplash/Scott Graham)

Hier kann Data Mining ansetzen, indem es mithilfe von statistischen Verfahren hilft, Daten zu gruppieren, zu analysieren und schließlich so zu nutzen, dass Unternehmensziele erreicht werden können. Letztlich können so etwa Kundenbedürfnisse und Unternehmensergebnisse optimiert werden.

Welche Vorteile hat Data Mining?

Data Mining bringt eine Vielzahl an Vorteilen mit sich. Generell können Daten genutzt werden, um Informationen aus ihnen zu entnehmen und Ergebnisse zu optimieren. Einige konkrete Vorteile haben wir dir hier aufgelistet:

  • Genaue Vorhersage und Prognose: Data Mining hilft, die Planung zu erleichtern da es Prognosen liefert. Dies kann etwa bei der Bedarfsplanung essenziell sein, da so nur so viel bestellt wird wie auch wirklich benötigt wird.
  • Kostenminimierung: Aufgrund einer effizienteren Planung können ebenfalls Kosten gesenkt werden. Mithilfe von genauen Prognosen können automatisierte Entscheidungen geplant und getroffen werden, die so maximal die Kosten reduzieren.
  • Automatisierte Entscheidungsfindung: Data Mining ist ein maschineller Prozess, der fortlaufend Daten analysiert. Durch diese Automatisierung werden Verzögerungen durch menschliche Einschätzungen vermieden. So können etwa Banken einen Betrug direkt erkennen, Überprüfungen einleiten und persönliche Daten abspeichern um Kunden vor Identitätsdiebstahl zu schützen.

Was sind Einsatzgebiete des Data Mining?

Data Mining wird in den verschiedensten Branchen eingesetzt, um Unternehmensergebnisse zu optimieren (3). Einige dieser stellen wir dir in den folgenden Absätzen vor.

Marketing

Die Branche in der Data Mining am häufigsten eingesetzt wird ist das Marketing. Unternehmen verfügen über große Datenmengen bezüglich ihres Kundenmanagements und sehen hier somit ein hohes Potential diese zu nutzen um Unternehmensziele zu erreichen.

Beim Customer Relationship Management (CRM) geht es um Beziehungen zwischen Unternehmen und ihren Kunden. Mithilfe von Data Mining können Kundengruppen ermittelt werden, die die gleichen Bedürfnisse teilen. So können Kunden segmentiert werden. Dies nennt sich Kundenclustering.

Auf diese Weise kann ein Unternehmen seine Produktpalette auf Kundengruppen anpassen oder gezielte Werbeaktionen durchführen. So etwa Kundenmailings, bei denen eine hohe Antwortquote von Interesse ist.

Handel

Im Handel wird Data Mining für Warenkorbanalysen verwendet und so untersucht, was Kunden häufig zusammen kaufen. Dies kennt man unter dem „andere Kunden kauften auch“ etwa bei Amazon. Denkbar ist hier auch eine Bestellmengenplanung.

Im Bereich des Handels werden mithilfe von Data Mining Warenkörbe analysiert. (Bildquelle: 123rf / Suwannar Kawila)

Finanzsektor und Versicherungen

Auch Banken und Versicherungen nutzen Data Mining um zu analysieren ob ein Kunde kreditwürdig ist oder zum Aufdecken von Betrugsversuchen. So können verschiedene Fragen des Unternehmens beantwortet werden, etwa ob das Unternehmen Kunden eine Versicherung anbieten soll oder nicht.

Pharmaindustrie

Auch in der Pharmaindustrie spielt Data Mining eine besondere Rolle. Hier kann etwa die Entwicklung von Medikamenten durch solche Prozesse zukünftig noch deutlich verbessert werden. Es wird insbesondere daran gearbeitet, zu analysieren wie Krankheiten entstehen und welche Medikamente bei Patienten wirken und bei anderen nicht.

Transport und Verkehr / Logistik

In der Logistik wird Data Mining genutzt um den Verkehr zu optimieren (5). Dies kann beispielsweise eine Reduzierung der Ausfallrate von Fahrzeugen beinhalten. Auch die Beschaffung von Ersatzfahrzeugen fällt in diese Sparte.

Neben diesen Branchen verwenden auch weitere Branchen Data Mining um ihr Unternehmensergebnis zu optimieren.

Was sind die Herausforderungen, Probleme und Grenzen von Data Mining?

Wenn das Data Mining gut durchdacht wird und Modelle nach Planung durchgeführt werden, bringt es wertvolle Erkenntnisse und Konkurrenzvorteile mit sich. Nichtsdestotrotz ist Data Mining auch mit gewissen Herausforderungen und Problemen verbunden.

Eine Schwierigkeit besteht darin, dass jede Problemstellung die mit Data Mining umgesetzt werden soll zunächst manuell definiert werden muss. Hierbei kann es zu Abschätzungsfehlern kommen, denn die Definition von Problemen basiert auf Vorannahmen und Vorstellungen und Zielen. Diese verfälschen möglicherweise das Ergebnis des Data Minings.

Auch die zunehmende Menge und Komplexität von Daten behindert den Data Mining-Prozess. Die Herausforderungen bestehen hier prinzipiell in dem Volumen, der Vielfalt und Richtigkeit der Daten und der Schnelligkeit, mit der neue Daten erstellt, gesammelt und gespeichert werden. Data Mining hat das Ziel, diese Komplexität zu verringern und den Wert der Daten zu erschließen.

Eine Überanpassung von Modellen kann auftreten, wenn natürliche Fehler innerhalb einer Stichprobe und nicht anhand der Trends der Gesamtheit erklärt werden. Solche Modelle ist oftmals zu Komplex und nutzen zu viele Variablen, um eine Prognose zu erzielen.

Die Herausforderung besteht darin, dass zu viele Variablen das Risiko einer Überanpassung mit sich bringen. Zu wenige Variablen dagegen können Modelle irrelevant werden lassen. Es muss also eine optimale Anzahl an Variablen gefunden werden, um ihre Vorhersagekraft mit Genauigkeit in Einklang zu bringen.

Unternehmen müssen zudem Modelle skalieren und im gesamten Unternehmen anwenden, da die Datengeschwindigkeit deren Menge und Vielfalt noch erhöht. Es fallen somit hohe Kosten im Unternehmen an für Investitionen in eine Datenverarbeitungsinfrastruktur und die Rechenleistung, also in Server, Computer und Software. Denn nur so kann Data Mining von Vorteil sein.

Die hohe Datenvielfalt hat ebenfalls zu einer Ausweitung des Speichers auf Cloud-Services mit sich gebracht. Dies bringt zwar einige Vorteile, birgt jedoch auch Sicherheit- und Datenschutzrisiken. Deshalb müssen Unternehmen zusätzlich interne Regeln und Beschränkungen für die Nutzung und Verarbeitung von Kundendaten entwickeln.

Hier stellt sich also die Frage, in wieweit Data Mining in die Privatsphäre von Personen eingreift. Denn Data Mining ist ein Werkzeug, das Kundendaten analysiert und verarbeitet. Für eine vertrauensvolle Beziehung mit Kunden ist es unabdinglich, Richtlinien zum Nutzen dieser Daten zu entwickeln und den Kunden bereitzustellen.

Was sind gute Data Mining-Tools?

Auch Tools für Data Mining sind mittlerweile in einer Vielzahl vorhanden. Unterschiedliche Tools können auch miteinander kombiniert werden, da sie oftmals kompatibel sind. Dies ist jedoch nicht immer nötig.

Damit du dir einen Überblick verschaffen kannst, stellen wir dir hier einige der beliebtesten Data Mining-Tools vor:

  • RapidMiner: sehr beliebt, kostenlos, auch für Anfänger nutzbar, kompatibel mit WEKA und R, Vorreiter in Predictive Analysis (Java Windows, macOS, Linux)
  • WEKA: bekannt für Machine-Learning Funktion, Clustering, Assoziation, Regression, Klassifizierung, jedoch Verarbeitungsschwierigkeiten bei großer Datenmenge (Java Windows, macOS, Linux)
  • KNIME: kostenfrei, hoher Funktionsumfang, Integrative Datenanalyse, Predictive Analysis, verwendet in pharmazeutischer Forschung und Bankensektor (Java Windows, macOS, Linux)
  • SAS: führendes Tool für große Unternehmen, kostspielig, Prognosen und interaktive Datenanalyse, verwendet in Pharmabereich, Bankensektor, Business Intelligence (SAS-Sprache Windows, macOS, Linux)

In den folgenden Abschnitten stellen wir dir diese Tools noch etwas genauer vor.

RapidMiner

Eines der beliebtesten Data Mining-Tools ist RapidMiner. Es ist kostenlos erhältlich und auch ohne fortgeschrittene Programierkenntnisse einfach zu verwenden. Aus diesem Grunde wird es oftmals von Start-ups benutzt.

RapidMiner hat als Programmiersprache Java und verwendet über 500 Operatoren mit unterschiedlichen Ansätzen um Muster zwischen Daten aufzuzeigen. So gibt es etwa Optionen für Data-Mining, Text Mining, Web Mining oder auch Stimmungsnalysen. Das Programm kann zusätzlich Excel-Tabellen und weitere Dateien importieren.

Es ist kompatibel mit WEKA und R und unterstützt alle Schritte des Data Mining-Prozesses. RapidMiner besteht aus drei kostenlosen Modulen: RapidMiner Studio, Server und Radoop. Jedes dieser Module führt andere Techniken des Data-Mining aus.

RapidMiner ist Vorreiter in der Vorhersage von Entwicklungen auf Basis der gesammelten Daten und kann auf Windows, macOS und Linux verwendet werden.

WEKA

WEKA steht für Waikato Environment for Knowledge Analysis und ist eine Open-Source-Software, die von der University of Waikato entwickelt wurde. Es basiert auf Java und kann genau wie RapidMiner auf Linux, Windows und macOS benutzt erden.

WEKA ist bekannt für seine Machine-Learning Funktionen. Mit diesem Programm können Data Mining Aufgaben wie Clustering, Assoziation und Regression durchgeführt werden. Besonders gut ist WEKA zudem in der Klassifikation neuroyaler Netze, von Algorithmen und von Entscheidungsbäumen.

WEKA kann bei einer hohen Anzahl an Daten allerdings Verarbeitungsschwierigkeiten haben. Dies ist als großer Nachteil zu erachten. Jedoch bietet das Programm eine Kommandozeile an um große Datenmengen besser zu managen.

KNIME

KNIME steht für Konstanz Information Miner und wurde von der Universität Konstanz entwickelt. Es ist kostenfrei zugänglich und sehr beliebt bei Entwicklern. KNIME basiert auf Java und wurde mit Eclipse aufbereitet.

Auffällig bei KNIME ist sein Funktionsumfang von 1000 Modulen und vorgefertigten Anwendungspaketen zur Ermittlung verborgener Muster und Datenstrukturen. Insbesondere muss hier die integrative Datenanalyse hervorgehoben werden, in der KNIME Vorreiter ist. Es erlaubt die Integration einer Vielfalt an Verfahren des Data Minings.

KNIME wird unter anderem auch in der pharmazeutischen Forschung und dem Finanzdatensektor verwendet. In der Business Intelligente ist KNIME bekannt für Predictive Analysis und wird auch von weniger fortgeschrittenen Nutzern verwendet. Dank einer kurzen Einarbeitungszeit gilt KNIME auch als gutes Instrument für Neueinsteiger.

SAS

SAS steht für Statistical Analysis System und wurde von dem SAS Institute entwickelt. Es ist das führende Data Mining-Tool für Business-Analysen und im Vergleich zu den anderen genannten Tools als kostenintensivste.

Nur mit einer Lizenz einer öffentlichen Einrichtung ist SAS kostenfrei.

SAS ist besonders gut geeignet für die Durchführung von Prognosen und bei der interaktiven Datenvisualisierung, die sich bestens für große Präsentationen eignet. Auch ist es bekannt als hervorragendes Tool aufgrund einer sehr hohen Skalierbarkeit. Es kann somit seine Leistung durch ein Hinzufügen anderer Ressourcen proportional steigern.

SAS wird prinzipiell im Pharmabereich, Bankensektor und im Business Intelligence Bereich genutzt. Als Programm welches über eine eigene Business-Intelligence-Software verfügt ist es besonders herausragend auf dem Markt.

Was sind die zukünftigen Trends im Data Mining?

Aufgrund der hohen Geschwindigkeit, mit der Daten Zunehmen, hat Data Mining zukünftig ein hohes Potential. Zukünftige Trends im Data Mining werden wir dir in diesem Abschnitt vorstellen.

  • Sprachstandardisierung: Um es Nutzern zu ermöglichen, bequem zwischen verschiedenen Mining-Plattformen zu interagieren bedarf es einer einheitlichen Sprache für alle Plattformen. Es ist deshalb nur wahrscheinlich, dass zukünftige Trends Richtung einer Standardsprache gehen werden.
  • Wissenschaftliches Data Mining: Nicht nur in der Unternehmenswelt sondern auch in der wissenschaftlichen und akademischen Forschung sowie in der Wirtschaft wird Data Mining für Prognosen verwendet.
  • Erhöhte Rechengeschwindigkeit: aufgrund der höheren Komplexität und zunehmenden Datengröße erfordern Data Mining-Tools schnellere Computer und effizientere Methoden zur Datenanalyse. Berechnungen können für Computer zu komplex werden.
  • Web Mining: Web Mining bezieht sich auf die Nutzung des Internets. Hier sollen Muster und Trends aufgedeckt werden ebenso wie im Falle des Data Mining. Es verwendet die gleichen Techniken wie das Data Mining. Hier wird zwischen drei Typen unterschieden: Content Mining, Struktur und Usage Mining. Es kann etwa verwendet werden um zu analysieren wie Kunden auf Webseiten navigieren um die Plattform zu optimieren, Kundenerfahrungen zu verbessern und Verkäufe zu erhöhen.

Neben diesen zukünftigen Trends gibt es sicherlich noch weitere. Fest steht, dass Data Mining in der Zukunft eine essenzielle Rolle spielen wird.

Fazit

Data Mining ist ein essenzielles Tool welches versteckte Muster in Datensätzen ermittelt. Hierdurch können versteckte Informationen zur Optimierung von Arbeitsvorgängen, Unternehmenszielen und Gewinnen genutzt werden.

Data Mining birgt jedoch auch Herausforderungen und Risiken. Eines hiervon ist das zunehmende Datenschutzrisiko von Privatpersonen, deren Informationen im Zuge des Data Minings genutzt werden. Hier ist es essenziell adäquate Richtlinien festzulegen um private Informationen zu schützen.

Schon jetzt wird Data Mining in verschiedenen Branchen genutzt und auch zukünftig wird Data Mining eine essenzielle Rolle spielen.

Weiterführende Literatur: Quellen und interessante Links

[1] https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/data-mining-28709

[2] http://www.wirtschaftslexikon24.com/d/data-mining/data-mining.htm

[3] https://www.tableau.com/de-de/learn/articles/what-is-data-mining

[4] https://news.microsoft.com/de-at/microsoft-erklart-was-ist-data-mining-definition-funktionen/

[5] https://www.ifad.de/services/data-mining-alt/typische-anwendungsbereiche/

Bildquelle: Markus Spiske / unsplash

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