Einleitung            Data Mining & Predictive Analytics                         Business Intelligence                


Für fast alle Entscheidungen in Unternehmen werden Daten benötigt. Information als Produktionsfaktor gewinnt heute immer mehr an Bedeutung. Während kleine Unternehmen oftmals noch überschaubare Datenbestände verwalten müssen, produzieren und sammeln große internationale Unternehmen mehr Daten innerhalb einer Woche, als ein Mensch in seinem Leben lesen könnte. Dieses Datenwachstum führt dazu, dass Unternehmen „den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen“, da diese Datenmengen selbst für große Unternehmen ohne maschinelle Unterstützung einfach nicht mehr handhabbar sind. Immer mehr Daten bedeuten deswegen immer weniger Information. Aus diesem Grund dürfen Daten nicht nur gesammelt werden, sondern müssen konsistent und nutzbar aufbereitet werden. Hier spricht man vom so genannten „data warehousing“. Data Warehouses sind integrierte Datenbestände, die eine Schicht zwischen den analytischen und operativen Informationssystemen eines Unternehmens bilden. Um schließlich einen Nutzen aus diesen Daten generieren zu können müssen die Daten analysiert, verstanden und in entscheidungsunterstützende Informationen umge-wandelt werden. Dies ist die Aufgabe von „Data Mining“.


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Der Begriff Data Mining ist eine Anlehnung an ein bekanntes Bild aus dem Bergbau (Mining). Dort werden unter großem technologische m Aufwand enorme Gesteinsmengen abgebaut und aufbereitet, um Edelmetalle und -steine zu fördern. Beim Data Mining wird ähnlich wie beim Bergbau versucht, in großen Datenmengen unter Mithilfe entsprechender Methoden neue, nicht-triviale Strukturen, Trends und Zusammenhänge zu finden. Der Begriff „Data Mining“ kann dabei ins Deutsche mit „Datenmustererkennung“ übersetzt werden.

Data Mining vereinigt eine Vielzahl teilweise sehr unterschiedlicher Ideen und Techniken aus den Fachdisziplinen Statistik und Datenanalyse, künstliche Intelligenz, Datenbanktheorie und -praxis, maschinelles Lernen, Muster- und Regelerkennung. Im Idealfall erfolgt der Prozess des Data Mining zur Erkennung dieser Muster und Zusammenhänge vollautomatisch. So vermitteln es zumindest häufig die Medien und Hersteller von Data Mining-Werkzeugen. Von diesem Idealzustand sind wir heute aber noch weit entfernt, so dass man besser von teilweise automatisch spricht. Es darf hier nicht die falsche Vorstellung entstehen, dass Data Mining gleichzusetzen ist mit „eine Menge an Daten in einen Trichter werfen, um automatisch relevante Zusammenhänge zu bekommen“. Der Data Mining-Prozess erfolgt i. d. R. in mehreren Stufen, interaktiv und vor allem iterativ, bei dem der Anwender häufig Entscheidungen auf Basis subjektiv bewerteter Informationen treffen muss. Während zuvor noch von großen Datenmengen gesprochen wurde auf die Data Mining angewendet werden kann, so darf hier nicht das Missverständnis entstehen, dass Data Mining nicht durchaus auch auf kleine Datenbestände angewendet werden kann, um bedeutungsvolle Muster zu entdecken. Häufig werden in der Literatur die Begriffe Data Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD) synonym verwendet. Auf der ersten internationalen KDD-Konferenz 1995 in Montreal wurde jedoch festgelegt, dass der Begriff KDD den gesamten Prozess der Wissensextraktion aus Datenquellen umschreibt, Data Mining dagegen nur für den Entdeckungsprozess des KDD-Prozesses verwendet werden soll. Konkrete Problemstellungen die man mit Data Mining lösen kann betreffen typischerweise die Klassifikation (Erkennen von Zusammenhängen in Daten), die Vorhersage (Prognose von Verhalten), das Clustering (Auffinden von Strukturen in Daten) und die Regelgenerierung (Auffinden von Regeln).

Predictive Analytics unterstützt  Unternehmen beim Vorhersehen von Veränderungen und damit beim Planen und Ausführen von Strategien zur Ergebnisverbesserung. Durch die Anwendung von Predictive Analytics auf bereits vorhandene Daten kann das Unternehmen unerwartete Muster und Beziehungen entdecken und Leitmodelle für die Interaktionen mit den Klienten vor Ort entwickeln. Das bedeutet, man kann umsatzstarke Kunden besser binden, bestehenden Kunden zusätzliche Services verkaufen, effizienter erfolgreiche Produkte entwickeln oder Betrug wie Risiko aufdecken und minimieren. Predictive Analytics verleiht Unternehmen das Wissen, um vorauszusehen, und die Kraft, um zu handeln.

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Für unsere Business Intelligence Lösungen nutzen wir die weltweit führende Open Source Data Mining Software RapidMiner. Laut einer 2008 durchgeführten Umfrage des bedeutendsten Web-Portals im Bereich Data Mining und Wissensentdeckung, KDnuggets.com, unter 347 Data Mining Experten ist RapidMiner das weltweit am weitesten verbreitetste Open Source Data Mining Tool, die am zweit-häufigsten eingesetzte Software zur Datenanalyse insgesamt und die führende deutsche Data Mining Lösung. Auch gemäß einer Studie der TU Chemnitz, die beim internationalen Data-Mining-Cup 2007 (DMC-2007) vorgestellt wurde, ist RapidMiner die führende Open Source Data Mining Software und schneidet in einer Vergleichsstudie unter den wichtigsten Open Source Data Mining Tools sowohl hinsichtlich der Technologie als auch der Anwendbarkeit am besten ab. Im Rahmen des Innovationspreises 2008 hat die Initiative Mittelstand RapidMiner als eines der innovativsten Open Source Produkte ausgezeichnet. Die Entdeckung ungenutzten Firmenwissens aus vorhandenen Datenbeständen oder aus dem World Wide Web ermöglicht informierte Entscheidungen, Prozessoptimierungen und Vorhersagen. Das Anwendungsspektrum der Data-Mining-Software RapidMiner ist breit und deckt die Bereiche Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM), Direktmarketing, Optimierung von Versand- und Mailing-Aktionen, automatische lernfähige E-Mail-Weiterleitung, Warenkorbanalysen, Produktempfehlungssysteme, Up- und Cross-Selling, Transaktionsanalyse, Betrugserkennung und -vermeidung, Kreditausfallprognose, Wirtschaftsprüfung, Steuerprüfung, präventive Wartung von Maschinen im Produktionsbereich, Ausfallprognose und -vermeidung, Last- und Verbrauchsprognosen, Analyse finanzieller Zeitreihen, Wertpapierkurs- und Wechselkursprognosen, Informationsextraktion aus Web-Seiten, automatisches Filtern von Nachrichten und Sortieren elektronischer Dokumente, automatisierte Online-Marktforschung und Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis, Opinion Mining) in Web-Blogs und Internet-Diskussionsforen ebenso wie die interaktive explorative Analyse von Daten mit Hilfe zwei- und dreidimensionaler Visualisierung ab. RapidMiner kann Daten aus den verschiedensten Datenbanken und Textdateien ebenso verarbeiten wie Excel-Sheets und unstrukturierte Daten aus Web-Seiten und Textdokumenten sowie Audiodaten und andere Zeitreihen.

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Die hier erwähnten Fragestellungen, Untersuchungsansätze und Methoden sind nur ein Auszug aus möglichen Forschungsprojekten. Wichtig ist, über jedes Projekt zu sprechen und das Problem zu verstehen. Deshalb: Kontaktieren Sie uns! Mit unserem Forschungsnetzwerk gibt es zu jeder Problemstellung eine günstige Lösung.