Was ist Data-Mining? – Ein vollständiger Leitfaden

Eine sehr verbreitete Terminologie, die wir gehört haben, ist Data Mining. Es kann jedem als etwas Einzigartiges oder Innovatives in den Sinn kommen. Das Konzept des Data Mining ist jedoch nicht neu, aber es steckt eine Geschichte dahinter. Man kann leicht sagen, dass das Konzept des Data Mining seit über einem Jahrhundert existiert. Es ist jedoch erst in den 1930er Jahren ins Rampenlicht gerückt. Die erste Verwendung erfolgte durch Alan Turing, als er eine universelle Maschine verwendete, um Berechnungen durchzuführen, die von einigen modernen Computern durchgeführt werden.

Seit diesem Tag hat sich der Bereich Data Mining ständig weiterentwickelt, und wir sind weit vorangekommen. Heute sehen wir Organisationen, die die Leistungsfähigkeit von Data Mining und maschinellem Lernen nutzen, um ihre Prozesse in Vertrieb, Betrieb, Marketing und anderen Abteilungen zu automatisieren.

• Data-Mining-Definition
• Geschichte des Data-Mining
• Wie funktioniert Data-Mining?
• Data-Mining-Methoden
• Seine Wichtigkeit
• Vor- und Nachteile von Data Mining
• Anwendungsfälle und Beispiele
• Techniken
• Werkzeug
• Die Zukunft des Data Mining

Was ist Data-Mining?

Es ist nichts anderes als ein Prozess der Analyse einer riesigen Datenmenge und der Gewinnung von Informationen aus dieser Datenmenge, um Unternehmen bei der Lösung geschäftlicher Herausforderungen zu unterstützen, Risiken zu managen und zu mindern und dadurch neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Der Name leitet sich von einer Analogie zur Suche nach Edelsteinen in einem Erzberg ab. Sowohl beim Mining als auch beim Data Mining geht es darum, nach wertvollen Dingen zu suchen, indem große Mengen an Informationen durchsucht werden.

Dieser Prozess wird in mehreren Facetten eines Unternehmens wie Vertrieb, Marketing, Produktentwicklung, Forschung, Schulung und Entwicklung eingesetzt. Wenn es effektiv eingesetzt wird, kann es Wunder bewirken, da es dabei hilft, wertvolle Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen und dadurch effektive Strategien zu generieren, die zu einer verbesserten Leistung und einem höheren Umsatz führen.

Geschichte des Data-Mining

Wenn wir uns die Geschichte ansehen, so stammte einer der ersten Artikel, in dem das Wort „Data Mining“ veröffentlicht wurde, von einem Herrn namens Michael C. Lovell aus dem Jahr 1983. Damals glaubten Lovell und einige andere renommierte Ökonomen, dass diese Methode zu Fehlern führen könnte Schlussfolgerungen.

In den 90er Jahren hatte das Konzept, Werte aus Daten zu extrahieren und Muster zu bilden, jedoch an Popularität gewonnen. Im Jahr 1996 führten Teradata, NCR und eine andere Gruppe von Unternehmen ein Projekt durch, das zur Standardisierung von Data-Mining-Technologien führte. Diese Arbeit umfasste den CRISP-DM-Prozess, der für Cross Industry Standard Process for Data Mining steht. Der gesamte Prozess wurde in sechs Schritte unterteilt, wie z.

1. Betriebswirtschaftliches Verständnis
2. Datenverständnis
3. Datenaufbereitung
4. Modellieren
5. Auswertung
6. Einsatz

Zu Beginn des Jahres 2000 konnten Unternehmen den Wert des Data Mining erkennen, und dieser Prozess nahm exponentiell zu und machte die Branche selbst zu einer äußerst lukrativen Branche.

Wie funktioniert Data-Mining?

Die Grundlagen des Data-Mining-Prozesses bestehen darin, eine Geschäftsfrage zu stellen, nach Daten zu suchen, die bei der Beantwortung dieser Frage helfen, und schließlich diesen Datensatz für die Analyse vorzubereiten. Es muss beachtet werden, dass der Erfolg in den nachfolgenden Phasen vollständig von der Effizienz der Aufgaben abhängt, die in den früheren Phasen erledigt wurden. Wenn die Datenqualität beeinträchtigt ist, kann dies zu einer schlechten Ausgabe führen. Daher müssen alle, die im Data Mining tätig sind, die Datenqualität als HÖCHSTE PRIORITÄT betrachten.

Data-Mining in 5 Schritten

In der Regel folgen Fachleute einer strukturierten Methodik mit wiederholbaren Prozessen, die die gewünschten Ergebnisse liefern. Schauen wir uns diese 5 Schritte an

Schritt 1: Geschäftsverständnis

Hier müssen Sie das Geschäftsziel des Projekts definieren, indem Sie es mit dem aktuellen Geschäftsszenario abbilden. Gleichzeitig müssen Sie auch die Parameter des Projekts definieren.

Schritt 2: Datenverständnis

Sobald die Problemstellung in Schritt 1 definiert ist, ist es wichtig, den richtigen Datensatz zu identifizieren, der bei der Lösung der Problemstellung hilft. Es kann erforderlich sein, dass Sie diese Daten aus mehreren Quellen beziehen.

Schritt 3: Datenaufbereitung

Sobald die Datenquellen identifiziert und Daten gesammelt wurden, bereiten Sie die Daten im erforderlichen Format vor, in Übereinstimmung mit dem Geschäftsziel. Wenn es Probleme wie Datenduplizität oder fehlende Datenpunkte gibt, müssen diese sofort behoben werden.

Schritt 4: Modellierung von Daten

Sobald die Daten vorbereitet sind, können Sie damit beginnen, verschiedene Algorithmen auf diesen Daten auszuführen, um verschiedene Muster zu untersuchen

Schritt 5: Auswertung

Sobald die Datenmodellierung abgeschlossen ist, können Sie mit der Bewertung beginnen, ob diese Ergebnisse (als Ergebnis der Modellierungsübung) Ergebnisse erzielen können oder nicht. Dieser Prozess wird iterativ zusammen mit dem Datenmodellierungsschritt ausgeführt, um sicherzustellen, dass der beste Algorithmus das richtige Ergebnis liefert.

Sobald alle Schritte abgeschlossen sind, wird den Entscheidungsträgern eine Abschlusspräsentation gegeben, um das Ergebnis des Projekts zu zeigen.

Warum ist Data-Mining wichtig?

So sehr Data Mining ein Prozess ist, der von verschiedenen Fachleuten sorgfältig verfolgt wird, ist es wichtig, die Bedeutung von Data Mining zu kennen.

Es ist klar, dass es der Prozess ist, große Datenmengen zu erfassen und aus diesen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Daher steigt die Nachfrage nach Datenanbietern erheblich an, was eine weitere Nachfrage nach Fachleuten wie Datenanalysten und Datenwissenschaftlern schafft.

Da dieser Prozess die Umwandlung von Daten in aufschlussreiche Informationen beinhaltet, hilft er Unternehmen, Entscheidungen zu treffen und Wachstumsstrategien zu definieren. Es ermöglicht Unternehmen, spezifische Marketingkampagnen durchzuführen und bei Vorhersagen zu helfen. Es hilft auch, spezifische Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten, weshalb es wichtig ist, diese Data-Mining-Projekte durchzuführen.

Vorteile des Data-Mining

Wenn wir Unternehmen heute betrachten, werden sie ständig mit Daten mit großen Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen überschwemmt. Im heutigen Geschäftsszenario ist es für Unternehmen keine Wahl mehr, datengesteuert zu sein. Der Erfolg eines Unternehmens ist entscheidend dafür, wie es Informationen aus Daten extrahiert und diese Informationen zu seinem eigenen Vorteil nutzt.

Vereinfacht ausgedrückt gibt Data Mining Unternehmen die Möglichkeit, die Zukunft zu optimieren, indem sie ihre Gegenwart und Vergangenheit analysieren. Es hilft bei der Bereitstellung von Vorhersagen darüber, was möglicherweise als nächstes passieren könnte.

Beispielsweise können Sie durch Data Mining eine Prognose darüber erhalten, welche Kunden potenziell profitable Kunden sind, indem Sie sich frühere Profile anderer Kunden ansehen. Auf diese Weise können Sie sich als Unternehmen auf spezielle Angebote und Deals für solche Kunden konzentrieren, die Ihren ROI wahrscheinlich steigern werden.

Darüber hinaus können Sie auch Data Mining für verwenden

• Steigerung des Umsatzes Ihrer Organisation
• Einblicke in Kundensegmente und deren Vorlieben erhalten
• Neukundengewinnung
• Schaffung von mehr Möglichkeiten für Cross- und Up-Selling
• Verbesserung der Kundenloyalität und Kundenbindung
• Behalten Sie den Überblick über die Betriebsleistung

Durch die Anwendung seiner Techniken können Unternehmen Entscheidungen treffen, die auf Informationen basieren, die aus diesen Daten gewonnen werden. Dank moderner Datenverarbeitungstechnologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Unternehmen große Datenmengen innerhalb von Minuten verarbeiten.

Data-Mining-Herausforderungen

Neben Innovation und Weiterentwicklung gibt es eine Reihe von Herausforderungen, denen diese Methode und diese Branche gegenüberstehen. Einige dieser Herausforderungen sind wie folgt:

• Benutzeroberfläche

  Die Ausgabe von Data Mining kann nützlich sein, wenn sie für den Benutzer lesbar und verständlich ist. Da bei dieser Methode mit großen Datenmengen gearbeitet wird, besteht eine Herausforderung in der Art und Weise, wie die Daten visuell dargestellt werden. Daran müssen die Industrie und ihre Akteure arbeiten.

• Sicherheit & soziale Herausforderung

  Damit jede Organisation eine Entscheidung treffen kann, benötigt sie Daten, die von einem Dienstanbieter geteilt werden. Beim Teilen kommt der Punkt der Datensicherheit hinzu. Es besteht aus Informationen von Einzelpersonen, Kundenprofilen und vielen vertraulichen Daten. In falsche Hände zu geraten, kann verheerend sein.

• Prozessherausforderungen

  Es gibt Herausforderungen, die sich aus der eigentlichen Mining-Methodik ergeben. Fragwürdige Prozesse bringen Herausforderungen mit sich wie:

  1. Verfügbarkeit diverser Datensätze
  2. Management und Kontrolle von Rauschen im Datensatz
  3. Die Vielseitigkeit des gesamten Mining-Prozesses

  Neue Herausforderungen werden immer wieder auftauchen, wenn sich die Branche weiterentwickelt.

Anwendungsfälle und Beispiele für Data Mining

Weltweit gibt es viele Organisationen, die durch die Implementierung von Data-Mining-Tools und -Techniken erstaunliche Ergebnisse erzielen müssen. Sehen wir uns einige Anwendungsfälle und Beispiele an

• Groupon

  Eine primäre Herausforderung des Unternehmens bestand darin, die riesige Menge an Daten, die es bereits hatte, für seinen Einkaufsservice zu verarbeiten. Durch die Implementierung von Data Mining konnte es seine Marketingaktivitäten an den Erwartungen der Kunden ausrichten.

• Dominosteine

  Es gilt als eines der größten Pizzaunternehmen der Welt und sammelt riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus Quellen wie Einzelhandelsgeschäften, Point-of-Sale-Systemen, Social-Media-Kanälen und vielen anderen Quellen. Durch Data Mining konnten sie enorme Einblicke in ihre Kunden gewinnen und dadurch ihre Kundenerfahrung verbessern, was zu einer verbesserten Geschäftsleistung führte.

  Dies sind einige Beispiele für Ihre Referenz. Wenn wir versuchen, tiefer zu graben, wird es viele solcher Anwendungsfälle geben, in denen Data Mining zu erheblichen Veränderungen in allen Unternehmen geführt hat.

Data-Mining-Techniken

Bei einigen der jüngsten Data-Mining-Projekte wurde beobachtet, dass eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken für eine bessere Effizienz verwendet wurden. Einige dieser Techniken sind wie folgt

• Einstufung
• Clustering
• Rückfall
• Äußere
• Sequenzielle Muster
• Vorhersage
• Vereinsordnung

Data-Mining-Tools

Eines ist klar – es ist eine leistungsstarke Methode, die Organisationen buchstäblich verändern kann. Ein mögliches Hindernis bei der Auswahl einer Plattform kann jedoch darin bestehen, eine Plattform zu finden, die die Erwartungen aller Beteiligten erfüllt. Es gibt viele Optionen, die von Open-Source-Plattformen bis hin zu proprietären Lösungen reichen.

Organisationen, die den größtmöglichen Nutzen aus Data Mining ziehen, würden eine Plattform mit den folgenden Parametern wählen:

1. Die Plattform hat einige der Best Practices für die Branche, zu der die Organisation gehört, integriert.
2. Ist in der Lage, den gesamten Lebenszyklus des Data Mining zu verwalten – direkt von der Exploration bis zur Produktion
3. Kann mit anderen Unternehmensanwendungen abgestimmt werden, darunter BI-Systeme, ERP-Anwendungen, CRM-Systeme und andere Finanzsysteme
4. Erfüllt die Anforderungen von IT-Abteilungen, Data Scientists und sogar Analysten. Es liefert auch umfassende Berichte und Dashboard-Elemente für eine bessere Visualisierung.

Viele Data-Mining-Tools verfügen über eine flexible und skalierbare Architektur mit zuordenbaren Datenbanken und offenen APIs, wodurch Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen können.

Die Zukunft des Data Mining

Alles, was wir sagen können, ist, dass die Datenmenge exponentiell zunehmen wird, wodurch die Zukunft des Data Mining so hell wie ein leuchtender Stern wird. Da wir die Entwicklung von Data-Mining-Techniken gesehen haben, werden wir auch Verbesserungen bei Technologien sehen, die Erkenntnisse aus Daten extrahieren. Um ein Beispiel zu nennen: IoT und tragbare Technologien haben Menschen in Datenextraktionsmaschinen verwandelt. Und das ist erst der Anfang.

Abschließende Gedanken

Ein wichtiger Punkt, der hier zu beachten ist, ist, dass es eine beträchtliche Zeit dauert, um den richtigen Satz gültiger Daten zu erhalten. Allerdings dauert es noch länger, aus dem Datensatz aussagekräftige Informationen abzuleiten.

Die Branche selbst wächst enorm und ist ein technologiegetriebener Sektor. Heutzutage benötigt jede Organisation qualitativ hochwertige Daten, die sie für verschiedene Zwecke verwenden kann.

Es gibt viele Dienstleister, die engagiert daran arbeiten.