Data Mining Tools: So generieren auch Sie unverzichtbare Erkenntnisse

Data Mining Tools schürfen das Gold der Digitalisierung – eine Einführung

Die Idee, aus der Untersuchung großer Datenmengen relevante Erkenntnisse abzuleiten, ist gar nicht so neu. Denn Daten selbst sind noch keine Informationen. Vielmehr kommt es darauf an, durch die Untersuchung einer großen Menge an Daten wertvolle Einsichten zu gewinnen. Das Ziel ist es, dadurch das eigene Handeln besser zu steuern, Zielgruppen besser zu erreichen und das Verhalten und die Bedürfnisse von Kunden besser zu verstehen. Die Idee von „Big Data“ und der Begriff des „Data Mining“ – der Untersuchung des Wissensschatzes, der in großen Datenbanken verborgen ist – kamen schon in den 1990er Jahren auf.

Heute sind die Bedingungen jedoch ganz andere als damals: Die fortschreitende Digitalisierung hat in etlichen Unternehmen zu einer Flut an Daten geführt, die im Grunde nur darauf wartet, in Informationen und handhabbares Wissen verwandelt zu werden. Gleichzeitig hat es in den vergangenen zehn, fünfzehn Jahren enorme technologische Fortschritte gegeben, was Rechenleistung und Verarbeitungsgeschwindigkeit angeht. Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) tun heute ein Übriges in Sachen Business Intelligence, um den Traum von der schnellen, automatisierten und bedarfsgerechten Datenanalyse Wirklichkeit werden zu lassen.

Anders gesagt: Data Mining ist heute für jedes Unternehmen, für jede Organisation handhabbar – über unterschiedlichste Branchen hinweg. Einsatzszenarien reichen von Retail und E-Commerce über Financial Services bis hin zur produzierenden Industrie. Gleichzeitig ist auch die Auswahl an problemlos verfügbaren Data Mining Tools groß. Angesichts des enormen Wissensschatzes, der in den bereits riesigen und weiter wachsenden Datenmengen eines Unternehmens schlummert, wäre es fast fahrlässig, wollten Firmen auf die Möglichkeiten verzichten, die ihnen eine gute Data Mining Software eröffnet.

Wozu dient Data Mining Software?

Im Zeitalter der Digitalisierung haben sich Daten zu einem hochrelevanten Rohstoff entwickelt. Nun sind die richtigen Maschinen und Werkzeuge erforderlich, um diesen Rohstoff weiterzuverarbeiten: Data Mining Software. Solche Data Mining Tools verwenden algorithmische Methoden, um besonders große Datenmengen und komplexe Datensätze auswerten zu können. Dabei hat die alte Vorstellung von Big Data längst ihren Schrecken verloren. Heute gilt vielmehr: Je größer und komplexer die Datensätze, desto wahrscheinlicher wird es, dass das automatisierte Data Mining relevante Muster erkennt, ungeahnte Zusammenhänge aufzeigt und bislang verborgene Trends identifiziert. Data Mining Tools verknüpfen Techniken aus Statistik, Mathematik und Informatik mit modernen Technologien wie KI und ML, um aufzudecken, welche impliziten Relationen in großen Datensätzen verborgen sind. Folglich hat Data Mining im engeren Sinn weder mit der Datengenerierung noch mit der Verwaltung der Datensätze zu tun – der zentrale Zweck einer Data Mining Software ist die Datenanalyse. Data Mining will letztlich nur eins: den Anwendern Erkenntnisse verschaffen.

Welche Branchen brauchen Data Mining Tools? – inkl. 6 konkrete Beispiele

Datenanalysen in Gestalt von Data Mining sind heute in praktisch allen Branchen gefragt: vom Telko-Unternehmen bis zum Onlinehändler, vom Bildungswesen bis zur Versicherungswirtschaft. Verborgene Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, kann beispielsweise dazu dienen, den Einfluss demografischer Daten auf Marketing und Vertrieb zu erkennen, die eigenen Preise zu optimieren oder auch zu ermitteln, welchen Einfluss Wettbewerbsangebote, wirtschaftliche Rahmendaten und Risiken oder auch Entwicklungen in den Sozialen Medien auf die eigenen Umsätze, Margen, Geschäftsmodelle, Prozesse und auf die Kundenloyalität haben. Folgende sechs Praxisbeispiele verdeutlichen den Nutzen von Data Mining Tools in konkreten Branchen:

1. Retail – online und stationär
   Einzelhandelsunternehmen verfügen oft über große Kundendatenbanken – im Onlinehandel ist dies ohnehin so. All diese Informationen über die eigenen Kunden sind ein riesiger Schatz. Hier hilft Data Mining Software, die Kundenbeziehungen zu intensivieren, Marketingkampagnen perfekt zu steuern und Umsätze so genau wie nie zuvor zu prognostizieren. Data Mining gestattet eine weit genauere Kundensegmentierung und Kundenkommunikation – es wird viel einfacher, Kunden und Kundinnen genau das anzubieten, was sie wirklich interessiert.
    
2. Technologie-, Medien- und Telekommunikationsunternehmen
   Data Mining kann in Märkten, die nur schwer durchschaubar scheinen, wichtige Einsichten liefern. So nutzen Telko-, Medien- und Tech-Unternehmen Datenanalysen dazu, riesige Mengen an eigenen Kundendaten auszuwerten. Mithilfe von Data Mining Algorithmen sind sie in der Lage, den Kundenbedarf besser zu verstehen und das Kundenverhalten für die Zukunft besser vorherzusagen. Der positive Effekt: Die eigenen Angebote werden erfolgreicher und zielsicherer, Umsätze und Margen steigen.
    
3. Banking und Vermögensberatung
   Banken verfügen über Abermillionen von Transaktionsdaten aus Abermillionen von Geschäftsvorgängen ihrer Kunden. Automatische Datenanalysen können hier entscheidend helfen, Zusammenhänge zu erkennen und die wirklichen Kundeninteressen besser zu verstehen. Data Mining Software hilft Finanzinstituten aber auch, Marktrisiken besser einzuschätzen und Maßnahmen zu regulatorischer Compliance umzusetzen, etwa bei Know-your-Customer-Prozessen oder in der Geldwäsche- und Betrugsprävention.
    
4. Produzierende Industrie
   In der Fertigungsindustrie dienen Data Mining Tools dazu, die Beschaffungsstrategie mit den Bedarfsprognosen abzugleichen. Data Mining hilft bei der Qualitätssicherung ebenso wie beim frühzeitigen Erkennen sich anbahnender Probleme. Datenanalysen gestatten auch sogenannte Predictive-Maintenance-Ansätze: Die Verschleißprozesse an Fertigungsanlagen werden dank Data Mining Algorithmen besser vorhersehbar. So lassen sich nicht nur Aufwände für Wartungsvorgänge besser einschätzen – sondern auch die optimalen Wartungsintervalle bestimmen, die die Uptime einer Fertigungsanlage maximieren.
    
5. Bildungswesen
   Im Bildungswesen kann Data Mining dazu dienen, den Lernfortschritt auf optimale Weise zu erfassen. Die Analyse aller Daten zu den bisherigen Lernfortschritten eines Schülers erlaubt es, seine weitere Entwicklung zu prognostizieren. So werden auch Interventionen möglich, bevor sich gravierende Defizite verfestigen. Die automatisierte Analyse von Schülerdaten erlaubt es Pädagogen, das zu erwartende Leistungsniveau vorherzusagen und rechtzeitig solche Schüler und Schülergruppen zu identifizieren, mit denen sie sich intensiver beschäftigen müssen. Zudem lassen sich auf längere Frist Lehrpläne und Lernkonzepte zielgerichtet optimieren.
    
6. Versicherungswirtschaft
   Eine Analyse mit leistungsfähigen Data Mining Tools hilft Versicherern dabei, komplexe Zusammenhänge im Kontext von regulatorischer Compliance, Betrugsversuchen, Risikomanagement und Abwanderungsgefahren zu erkennen. Ebenso setzen Versicherer Data Mining dazu ein, ihre Produkte und Preise zu optimieren, die Loyalität bestehender Kunden gezielt zu verbessern und neue Kundensegmente zu erschließen.

Diese Beispiele verdeutlichen das immense Potenzial, das ein Data Mining Tool mit seinen Analysen für die Anwender im Unternehmen eröffnet.

6 analytische Kernfunktionen einer Data Mining Software

Die Analysefunktionen, die ein Data Mining Tool liefert, lassen sich prinzipiell in sechs verschiedene Kategorien gliedern. Wenn ein einzelnes Tool nicht alle der hier beschriebenen Funktionen bereitstellen sollte, ist es doch oft möglich, einen Best-of-Breed-Ansatz zu verfolgen und verschiedene Tools mit jeweils eigenen Stärken und Funktionsschwerpunkten zu kombinieren – sofern dies im konkreten Anwendungsfall erforderlich ist.

1. Klassifikations-Funktion
   Hier ordnet der Data Mining Algorithmus einzelne Datenobjekte in vordefinierte Klassen, wie etwa: Haustiere oder Küchengeräte. In der Regel sind diese Klassen neu, und das Datenobjekt war zuvor nicht in diese Klasse eingeordnet. Recht häufig wird die sogenannte Entscheidungsbaumanalyse zu dieser Art der Klassifikation benutzt.
    
2. Clusteranalyse
   Hier dient das Data Mining Tool dazu, Datenobjekte zusammenzufassen, ohne dass es dafür vordefinierte Klassen gäbe. Das heißt, der Algorithmus identifiziert völlig neue, bislang nicht vermutete Häufungen von Ähnlichkeiten zwischen Objekten und sortiert sie dann anhand dieser Aspekte in entsprechende Cluster. Weil diese Cluster nicht vordefiniert sind, können sie je nach den Eigenschaften der untersuchten Datenobjekte völlig neue und überraschende Muster und Zusammenhänge aufzeigen.
    
3. Abweichungsanalyse
   Hier macht sich der Algorithmus auf die Suche nach Datenobjekten, die den Regeln, die es für verwandte Objekte eigentlich geben sollte, widersprechen. Mit der Identifikation solcher Ausreißer wird es wiederum möglich, auf interessante Ursachen für diese unerwarteten Abweichungen zu stoßen.
    
4. Assoziationsanalyse
   Bei der Assoziationsanalyse deckt die Data Mining Software Korrelationen zwischen voneinander unabhängigen Datenobjekten – dies können zwei oder auch mehr Objekte sein. Interessant ist hier, dass sie – obwohl sie in keinem direkten und vordergründigen Zusammenhang stehen – doch gehäuft gemeinsam auftreten.
    
5. Regressionsanalyse
   Die Regressionsanalyse offenbart, welche Beziehung es zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen gibt. Hier kann es beispielsweise um den Zusammenhang zwischen dem Absatz eines bestimmten Produkts einerseits (als abhängiger Variable) und dem Kundeneinkommen und dem Preis andererseits (als zwei unabhängigen Variablen) gehen. Ziel der Regressionsanalyse ist es, Prognosen über das Verhalten der abhängigen Variablen zu gestatten – etwa in Gestalt einer Absatzprognose für das Produkt.
    
6. Predictive Analytics
   Wie der englische Name verrät, besteht auch bei Predictive Analytics der Zweck in einer Prognose. Als übergeordnete Aufgabe will Predictive Analytics zukünftige Trends vorhersagen. Dabei dient eine Variable als sogenannter Prädikator. Diese Form der prognostizierenden Datenanalyse durch ein Data Mining Tool zielt entweder auf einzelne Personen oder auch auf größere Gruppen.

Welche Funktionen für Ihr Business relevant sind, sollten Sie im Zuge der Auswahl der für Ihren Zweck optimalen Data Mining Software gut durchdenken.

Die wichtigsten Technologien für das Data Mining

Data Mining Tools nutzen heute verschiedenste Technologien und Algorithmen und bündeln sie für ihren Zweck der Analyse großer Datenmengen. Data Mining hat durchaus einen interdisziplinären Charakter – Statistik, Mathematik, Informatik, Künstliche Intelligenz und Machine Learning greifen hier ineinander. Zum Glück müssen Anwender aber keine Datenwissenschaftler sein, um von einer Data Mining Software zu profitieren. So wird ein gutes Tool nicht nur umfangreiche Analysemöglichkeiten liefern, sondern auch vielfältige Visualisierungsoptionen. Dennoch lohnt bei der Wahl des richtigen Data Mings Tools – oder für die sinnvolle Kombination mehrerer Tools – gleichsam ein Blick unter die Motorhaube. Im Folgenden sind einige der Technologien aufgeführt, die für konkrete Ansprüche an das Data Mining relevant sein können. Manche Lösungen stellen ganze Data Mining Suiten dar, die all diese Technologieansätze gleich bedarfsgerecht kombinieren.

1. Statistik-Software
   Hier geht es um die Unterstützung gängiger statistischer Verfahren, wie etwa Korrelationsanalyse oder Regressionsanalyse.
    
2. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
   KI-Technologie gestattet es, Muster und Regeln zu erkennen. Besonders trifft dies auf Tools für das Maschinelle Lernen zu, die sich auch neuronaler Netze bedienen. In diesem Zusammenhang spielt das sogenannte „Unüberwachte Lernen“ als Sonderform des Machine Learnings ein wichtige Rolle, denn hier wird nach neuen Mustern und Beziehungen in unkategorisierten Daten gesucht – was den Automatisierungsgrad der Data Mining Software maximiert und den menschlichen Aufwand minimiert.
    
3. Clusteranalyse-Technologie
   Hier geht es darum, Häufungen von Attributen zu finden und die entsprechenden Datenobjekte mit genau diesen Eigenschaften in sogenannte Cluster zu gruppieren.
    
4. Natural Language Processing
   Moderne Technologie zum automatisierten Verstehen und Verarbeiten natürlicher –menschlicher – Sprache ist eine Errungenschaft des KI-Zeitalters. Die KI-basierte NLP-Technologie erlaubt eine Sonderform des Data Mining, die als Text-Mining bezeichnet wird. Hier ist die Besonderheit, dass die Informationen, die zu analysieren sind, nicht in Gestalt von Daten vorliegen, sondern in Form natürlichsprachlicher Texte. Dies können beispielsweise interne Unternehmensdokumente, Publikationen von Wettbewerbern oder auch Fachartikel sein.
    
5. Datenvisualisierungs-Technologie
   Um die Analyseergebnisse eines Data Mining Tools sinnfällig und operativ handhabbar zu machen, sind geeignete Visualisierungen enorm hilfreich. Tatsächlich hat sich hier sogar der Begriff des „Visuellen Data Minings“ eingebürgert. Data Mining Tools mit entsprechenden Dashboards und vielfältigen Visualisierungsmöglichkeiten vergrößern prinzipiell den Nutzen der Software, weil sie so wertvolle Analyseergebnisse einer größeren Anwendergruppe leichter zugänglich machen.

Fazit: Die Zeit für Data Mining Tools ist jetzt

Heute ist die Technologie so weit, die alte Idee, durch die Analyse sehr großer Datenmengen all diese Daten in Informationen zu verwandeln und aus ihnen wertvolle Einsichten und Erkenntnisse zu gewinnen, Realität werden zu lassen. Die Technologie des Data Mining ist heute für alle Organisationen – vom Wirtschaftsunternehmen bis zur öffentlichen Hand – verfügbar. Auf den Einsatz einer guten Data Mining Software zu verzichten, ist beinahe fahrlässig. Trends, Muster, ungeahnte Zusammenhänge: Um sie zu erkennen, gilt es, den gigantischen und stetig wachsenden Datenschatz zu heben, den uns die Digitalisierung beschert. Sicherlich: Für den Erfolg eines Data Mining Projekts spielen auch Faktoren wie die verfügbaren Datenquellen, die eigenen Ressourcen und das Know-how in der Organisation eine Rolle. Aber dank oft vielfältiger Reporting- und Visualisierungsmöglichkeiten gilt, dass moderne Data Mining Tools durch ihre automatisierten Datenanalysen genau dort Einsichten und Erkenntnisse liefern können, wo sie benötigt werden: in den Fachabteilungen. Es kommt nur darauf an, diese Möglichkeiten jetzt zu nutzen.