Was ist Data Mining?

Data Mining ist keine neue Erfindung, die mit dem digitalen Zeitalter kam. Das Konzept existiert bereits seit über einem Jahrhundert, rückte aber erst in den 1930er Jahren stärker in den Fokus der Öffentlichkeit. Eines der ersten Beispiele für Data Mining stammt aus dem Jahr 1936, als Alan Turing die Idee einer universellen Maschine vorstellte, die ähnliche Berechnungen wie moderne Computer durchführen konnte.

Seitdem haben wir einen langen Weg zurückgelegt. Unternehmen nutzen heute Data Mining und maschinelles Lernen, um ihre Vertriebsprozesse zu verbessern und Finanzdaten für Investitionszwecke zu interpretieren. Infolgedessen sind Data Scientists für Unternehmen auf der ganzen Welt unverzichtbar geworden, da sie versuchen, mit Data Science größere Ziele als je zuvor zu erreichen.

Data Mining ist der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Geschäftsinformationen zu entdecken, die Unternehmen helfen, Probleme zu lösen, Risiken zu mindern und neue Chancen zu nutzen. Dieser Zweig der Datenwissenschaft leitet seinen Namen von den Ähnlichkeiten zwischen der Suche nach wertvollen Informationen in einer großen Datenbank und dem Abbau eines Berges nach Erzen ab. Beide Prozesse erfordern das Durchsieben enormer Mengen an Material, um verborgenen Wert zu finden.

Data Mining kann Geschäftsfragen beantworten, die traditionell zu zeitaufwendig waren, um sie manuell zu lösen. Durch den Einsatz verschiedener statistischer Techniken zur Analyse von Daten können Anwender Muster, Trends und Beziehungen erkennen, die sie sonst vielleicht übersehen würden. Sie können diese Erkenntnisse anwenden, um vorauszusagen, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird, und Maßnahmen ergreifen, um die Geschäftsergebnisse zu beeinflussen.

Data Mining wird in vielen Bereichen der Wirtschaft und Forschung eingesetzt, darunter Vertrieb und Marketing, Produktentwicklung, Gesundheitswesen und Bildung. Richtig eingesetzt, kann Data Mining einen großen Vorteil gegenüber der Konkurrenz bieten, indem es Ihnen ermöglicht, mehr über Kunden zu erfahren, effektive Marketingstrategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und Kosten zu senken.

Schlüsselkonzepte des Data Mining

Um die besten Ergebnisse mit Data Mining zu erzielen, ist eine Reihe von Werkzeugen und Techniken erforderlich. Einige der am häufigsten verwendeten Funktionen sind:

• Datenbereinigung und -aufbereitung – Ein Schritt, bei dem Daten in eine Form umgewandelt werden, die für die weitere Analyse und Verarbeitung geeignet ist, wie z. B. das Erkennen und Entfernen von Fehlern und fehlenden Daten.

• Künstliche Intelligenz (KI) – Diese Systeme führen analytische Aktivitäten durch, die mit menschlicher Intelligenz assoziiert werden, wie z.B. Planen, Lernen, Schlussfolgern und Problemlösen.

• Assoziationsregel-Lernen – Diese Tools, auch bekannt als Warenkorbanalyse, suchen nach Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz, wie z.B. die Bestimmung, welche Produkte typischerweise zusammen gekauft werden.

• Clustering – Ein Prozess der Partitionierung eines Datensatzes in eine Menge sinnvoller Unterklassen, die als Cluster bezeichnet werden, um dem Benutzer zu helfen, die natürliche Gruppierung oder Struktur in den Daten zu verstehen.

• Klassifizierung – Diese Technik ordnet Elemente in einem Datensatz Zielkategorien oder -klassen zu, mit dem Ziel, die Zielklasse für jeden Fall in den Daten genau vorherzusagen.

• Datenanalyse – Der Prozess der Auswertung digitaler Informationen in nützliche Geschäftsinformationen.

• Data Warehousing – Eine große Sammlung von Geschäftsdaten, die einem Unternehmen bei der Entscheidungsfindung helfen. Es ist die grundlegende Komponente der meisten groß angelegten Data-Mining-Anstrengungen.

• Maschinelles Lernen – Eine Computerprogrammierungstechnik, die statistische Wahrscheinlichkeiten verwendet, um Computern die Fähigkeit zu geben, zu „lernen“, ohne explizit programmiert zu werden.

• Regression – Eine Technik, die verwendet wird, um eine Reihe von numerischen Werten, wie z.B. Verkäufe, Temperaturen oder Aktienkurse, auf der Grundlage eines bestimmten Datensatzes vorherzusagen.

Vorteile von Data Mining

Daten strömen in einer Vielzahl von Formaten in nie dagewesener Geschwindigkeit und Menge in Unternehmen. Ein datengetriebenes Unternehmen zu sein, ist keine Option mehr; der Erfolg des Unternehmens hängt davon ab, wie schnell Sie Erkenntnisse aus Big Data gewinnen und diese in Geschäftsentscheidungen und -prozesse einfließen lassen können, um bessere Aktionen im gesamten Unternehmen zu erzielen. Bei der großen Menge an Daten, die es zu verwalten gilt, kann dies jedoch wie eine unüberwindbare Aufgabe erscheinen.

Data Mining ermöglicht es Unternehmen, die Zukunft zu optimieren, indem sie die Vergangenheit und die Gegenwart verstehen und genaue Vorhersagen darüber treffen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird.

Data Mining kann Ihnen zum Beispiel sagen, welche potenziellen Kunden aufgrund früherer Kundenprofile wahrscheinlich zu profitablen Kunden werden und welche am ehesten auf ein bestimmtes Angebot reagieren werden. Mit diesem Wissen können Sie Ihren Return on Investment (ROI) erhöhen, indem Sie Ihr Angebot nur denjenigen Interessenten unterbreiten, die wahrscheinlich reagieren und zu wertvollen Kunden werden.

Sie können Data Mining nutzen, um fast jedes geschäftliche Problem zu lösen, das Daten beinhaltet, einschließlich:

• Ertragssteigerung.
• Kundensegmente und Vorlieben verstehen.
• Neukunden gewinnen.
• Cross-Selling und Up-Selling verbessern.
• Kunden binden und Loyalität erhöhen.
• Den ROI von Marketing-Kampagnen erhöhen.
• Betrug erkennen.
• Kreditrisiken identifizieren.
• Betriebliche Leistung überwachen.

Durch die Anwendung von Data-Mining-Techniken können Entscheidungen auf echter Business-Intelligenz beruhen – und nicht auf Instinkt oder Bauchgefühl – und liefern konsistente Ergebnisse, die Unternehmen einen Vorsprung vor der Konkurrenz verschaffen.

Da große Datenverarbeitungstechnologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz immer leichter zugänglich sind, können Unternehmen jetzt in Minuten oder Stunden statt in Tagen oder Wochen Terabytes von Daten durchforsten, was ihnen hilft, innovativ zu sein und schneller zu wachsen.

Wie Data Mining funktioniert

Ein typisches Data-Mining-Projekt beginnt damit, die richtige Geschäftsfrage zu stellen, die richtigen Daten zu sammeln, um sie zu beantworten, und die Daten für die Analyse vorzubereiten. Der Erfolg in den späteren Phasen hängt davon ab, was in den früheren Phasen geschieht. Deshalb müssen Data Miner die Qualität der Daten sicherstellen, die sie als Input für die Analyse verwenden.

Data-Mining-Fachleute erzielen in der Regel zeitnahe, zuverlässige Ergebnisse, indem sie einen strukturierten, wiederholbaren Prozess befolgen, der die folgenden sechs Schritte umfasst:

1. Geschäftsverständnis – Entwicklung eines gründlichen Verständnisses der Projektparameter, einschließlich der aktuellen Geschäftssituation, des primären Geschäftsziels des Projekts und der Erfolgskriterien.
2. Datenverständnis – Bestimmen der Daten, die zur Lösung des Problems benötigt werden, und Sammeln dieser Daten aus allen verfügbaren Quellen.
3. Datenaufbereitung – Aufbereiten der Daten im geeigneten Format zur Beantwortung der Geschäftsfrage, Beheben von Datenqualitätsproblemen wie fehlenden oder doppelten Daten.
4. Modellierung – Verwenden von Algorithmen zur Identifizierung von Mustern in den Daten.
5. Auswertung – Bestimmen, ob und wie gut die von einem bestimmten Modell gelieferten Ergebnisse zum Erreichen des Geschäftsziels beitragen. Oft gibt es eine iterative Phase, um den besten Algorithmus zu finden, um das beste Ergebnis zu erzielen.
6. Deployment – Die Ergebnisse des Projekts den Entscheidungsträgern zur Verfügung stellen.

Während dieses Prozesses ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Domänenexperten und Data-Minern unerlässlich, um die Bedeutung der Data-Mining-Ergebnisse für die untersuchte Geschäftsfrage zu verstehen.

Data-Mining-Anwendungsfälle und -Beispiele

Unternehmen aus allen Branchen erzielen mit Data Mining transformative Ergebnisse:

• Groupon richtet Marketing-Aktivitäten aus – Eine der größten Herausforderungen von Groupon ist die Verarbeitung der riesigen Datenmengen, die das Unternehmen für seinen Shopping-Service verwendet. Täglich verarbeitet das Unternehmen mehr als ein Terabyte an Rohdaten in Echtzeit und speichert diese Informationen in verschiedenen Datenbanksystemen. Data Mining ermöglicht es Groupon, Marketingaktivitäten besser auf die Vorlieben der Kunden abzustimmen, indem es 1 Terabyte an Kundendaten in Echtzeit analysiert und dem Unternehmen hilft, Trends zu erkennen, sobald sie entstehen.

• Air France KLM geht auf die Reisevorlieben der Kunden ein – Die Fluggesellschaft nutzt Data-Mining-Techniken, um eine 360-Grad-Kundensicht zu erstellen, indem sie Daten aus Reisesuche, Buchungen und Flugbetrieb mit Web, Social Media, Call Center und Flughafen-Lounge-Interaktionen integriert. Sie nutzen diese tiefen Kundeneinblicke, um personalisierte Reiseerlebnisse zu schaffen.

• Bayer hilft Landwirten bei der nachhaltigen Nahrungsmittelproduktion – Unkraut, das die Ernte schädigt, ist seit Beginn der Landwirtschaft ein Problem für Landwirte. Eine geeignete Lösung ist die Anwendung eines Schmalbandherbizids, das genau die Unkrautart auf dem Feld effektiv abtötet und dabei so wenig unerwünschte Nebenwirkungen wie möglich hat. Aber um das zu erreichen, müssen die Landwirte zuerst das Unkraut auf ihren Feldern genau identifizieren. Mit Hilfe von Talend Real-time Big Data entwickelte Bayer Digital Farming WEEDSCOUT, eine neue Anwendung, die Landwirte kostenlos herunterladen können. Die App nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Fotos von Unkräutern in einer Bayer-Datenbank mit Unkrautfotos abzugleichen, die Landwirte einschicken. Sie gibt dem Landwirt die Möglichkeit, die Auswirkungen seiner Handlungen, wie z. B. die Wahl der Saatgutsorte, die Ausbringungsrate von Pflanzenschutzmitteln oder den Erntezeitpunkt, genauer vorherzusagen.

• Domino’s hilft Kunden, die perfekte Pizza zu backen – Der größte Pizzahersteller der Welt sammelt 85.000 strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, einschließlich Point-of-Sales-Systemen und 26 Supply-Chain-Zentren, und über alle seine Kanäle, einschließlich Textnachrichten, Social Media und Amazon Echo. Dieses Maß an Einblicken hat die Unternehmensleistung verbessert und gleichzeitig ein One-to-One-Kauferlebnis über alle Touchpoints hinweg ermöglicht.

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Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Data-Mining-Funktionen datengesteuerten Unternehmen helfen können, die Effizienz zu steigern, Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Rentabilität zu verbessern.

Die Zukunft des Data Mining

Die Zukunft für Data Mining und Data Science sieht rosig aus, da die Datenmenge nur noch wachsen wird. Bis 2020 wird unser kumuliertes digitales Datenuniversum von 4,4 Zettabyte auf 44 Zettabyte anwachsen. Außerdem werden wir jede Sekunde 1,7 Megabyte an neuen Informationen für jeden Menschen auf dem Planeten erzeugen.

Genauso wie sich die Data-Mining-Techniken aufgrund der Verbesserungen in der Technologie weiterentwickelt und verbessert haben, haben sich auch die Technologien zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus den Daten weiterentwickelt. Einst konnten nur Organisationen wie die NASA ihre Supercomputer für die Datenanalyse nutzen – die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung von Daten waren einfach zu hoch. Jetzt machen Unternehmen alle möglichen interessanten Dinge mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Deep Learning mit Cloud-basierten Data Lakes.

Das Internet der Dinge und die Wearable-Technologie beispielsweise haben Menschen und Geräte in datengenerierende Maschinen verwandelt, die unbegrenzte Erkenntnisse über Menschen und Organisationen liefern können – wenn Unternehmen die Daten schnell genug sammeln, speichern und analysieren können.

Bis zum Jahr 2020 wird es etwa >20 Milliarden verbundene Geräte im Internet der Dinge (IoT) geben. Die dadurch erzeugten Daten werden in der Cloud verfügbar sein, wodurch ein dringender Bedarf an flexiblen, skalierbaren Analysewerkzeugen entsteht, die Massen von Informationen aus unterschiedlichen Datensätzen verarbeiten können.

Cloud-basierte Analyselösungen machen es für Unternehmen praktischer und kostengünstiger, auf massive Daten und Rechenressourcen zuzugreifen. Cloud Computing hilft Unternehmen dabei, Daten aus Vertrieb, Marketing, Web, Produktions- und Inventarsystemen und anderen Quellen schnell zu sammeln, zusammenzustellen und aufzubereiten, zu analysieren und darauf zu reagieren, um die Ergebnisse zu verbessern.

Open-Source-Data-Mining-Tools bieten den Anwendern außerdem ein neues Maß an Leistung und Flexibilität, da sie analytische Anforderungen auf eine Art und Weise erfüllen, wie es viele herkömmliche Lösungen nicht können, und umfangreiche Analysten- und Entwickler-Communities bieten, in denen Anwender Projekte gemeinsam bearbeiten können. Darüber hinaus sind fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz jetzt für fast jedes Unternehmen mit den richtigen Mitarbeitern, Daten und Werkzeugen erreichbar.

Data-Mining-Software und -Tools

Es besteht kein Zweifel, dass Data Mining das Potenzial hat, Unternehmen zu transformieren; die Implementierung einer Lösung, die die Anforderungen aller Beteiligten erfüllt, kann jedoch häufig die Auswahl der Plattform verzögern. Die große Auswahl an Optionen, die Analysten zur Verfügung stehen, einschließlich Open-Source-Sprachen wie R und Python und mit vertrauten Werkzeugen wie Excel, in Kombination mit der Vielfalt und Komplexität von Werkzeugen und Algorithmen, kann den Prozess weiter erschweren.

Unternehmen, die den größten Nutzen aus Data Mining ziehen, wählen typischerweise eine Plattform, die:

• Best Practices für ihre Branche oder Art des Projekts berücksichtigt. Unternehmen des Gesundheitswesens haben beispielsweise andere Anforderungen als E-Commerce-Unternehmen.

• Managt den gesamten Data-Mining-Lebenszyklus, von der Datenexploration bis zur Produktion.

• Passt zu den Unternehmensanwendungen, einschließlich BI-Systemen, CRM-, ERP-, Finanz- und anderer Unternehmenssoftware, mit denen sie für eine maximale Investitionsrendite zusammenarbeiten muss.

• Integriert mit führenden Open-Source-Sprachen und bietet Entwicklern und Datenwissenschaftlern die Flexibilität und die Werkzeuge für die Zusammenarbeit, um innovative Anwendungen zu erstellen.

• Erfüllt die Anforderungen von IT, Datenwissenschaftlern und Analysten und bedient gleichzeitig die Berichts- und Visualisierungsanforderungen von Geschäftsanwendern<

Die Talend Big Data Platform bietet eine komplette Suite von Datenmanagement- und Datenintegrationsfunktionen, die Data-Mining-Teams helfen, schneller auf die Anforderungen des Unternehmens zu reagieren.

Basierend auf einer offenen, skalierbaren Architektur und mit Tools für relationale Datenbanken, Flat-Files, Cloud-Apps und Plattformen ergänzt diese Lösung Ihre Data-Mining-Plattform, indem sie mehr Daten in kürzerer Zeit nutzbar macht – was sich in einer schnelleren Zeit bis zu Erkenntnissen und Wettbewerbsvorteilen niederschlägt.

Getting Started with Data Mining

Da Unternehmen weiterhin mit riesigen Mengen an internen und externen Daten überschwemmt werden, brauchen sie die Möglichkeit, dieses Rohmaterial zu verwertbaren Erkenntnissen zu destillieren, und zwar in der Geschwindigkeit, die ihr Geschäft erfordert.

Unternehmen in jeder Branche verlassen sich auf Talend, wenn es darum geht, die Erkenntnisse aus Data Mining zu beschleunigen. Unsere moderne Datenintegrationsplattform ermöglicht es Anwendern, in Teams intelligenter und schneller zu arbeiten. Sie können End-to-End-Datenintegrationsjobs zehnmal schneller entwickeln und bereitstellen als manuelle Programmierung, und das zu 1/5 der Kosten anderer Lösungen.

Werfen Sie einen Blick darauf, wie Sie mit den Big-Data-Tools von Talend loslegen können.