Data Mining: Definition, Vorteile und Beispiele

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Data Mining ist keine Erfindung des digitalen Zeitalters. Das zugrundeliegende Konzept besteht bereits seit über einem Jahrhundert, rückte aber in den 1930er-Jahren stärker in den Fokus der Öffentlichkeit. Eines der ersten Beispiele für Data Mining stammt aus dem Jahr 1936: Der britische Wissenschaftler Alan Turing präsentierte die Idee von einer universellen Maschine, die ähnliche Berechnungen wie moderne Computer durchführen konnte.

Seitdem fanden weitreichende Entwicklungen statt – inzwischen nutzen Unternehmen den Prozess des Data Mining sowie maschinelles Lernen, um ihre Vertriebsprozesse zu verbessern und Finanzdaten für Investitionszwecke zu interpretieren.

Wie Data Mining zu definieren ist, welche Vorteile sich aus dem Verfahren ergeben und wie internationale Unternehmen davon profitieren können, erfahren Sie im Folgenden.

Was ist Data Mining?

Data Mining bezeichnet Datenanalysen sowie die halbautomatische Auswertung riesiger Datenmengen. Es werden diverse statistische Methoden angewandt, um in Datenbanken Beziehungen, Muster und Trends erkennbar zu machen, die andernfalls verborgen blieben. Derartige Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Probleme zu lösen, Risiken zu reduzieren und neue Chancen zu ergreifen. Darüber hinaus lassen sich mithilfe von Data Mining zukünftige Entwicklungen voraussagen – und auf Grundlage dieser Prognosen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Der Begriff Data Mining (dt. Daten-Abbau) hat sich für die Data Science (Datenwissenschaft) aufgrund der Ähnlichkeiten zum Bergbau etabliert. Während bei Letzterem gezielt Bodenschätze wie Kohle und Eisenerz abgebaut werden, soll der digitale Prozess des Data Mining wertvolle und relevante Informationen zutage fördern. In beiden Fällen gilt es, zunächst große Mengen an Material zu sichten, um darunter verborgene Schätze zu finden.

Sowohl in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft als auch in der Forschung wird Data Mining eingesetzt – zum Beispiel im Vertrieb und Marketing, in der Produktentwicklung, im Gesundheits- und Bildungswesen. Bei richtiger Anwendung können sich Unternehmen mithilfe von Data Mining bedeutende Vorteile gegenüber der Konkurrenz erarbeiten: Mithilfe des Data-Mining-Verfahrens lernen sie ihre Kunden besser kennen, können ihre Marketingstrategie deren Bedürfnissen anpassen und somit langfristig ihren Umsatz zu steigern.

Data-Mining-Methoden – Bestandteile der Datenwissenschaft

Um die besten Ergebnisse mit Data Mining zu erzielen, bedarf es einer Reihe von Methoden und Tools. Einige der bedeutendsten werden im Folgenden vorgestellt:

Data Cleansing und Datenaufbereitung : Hierbei werden Daten in eine Form (z. B. in einen spezifischen Dateityp) konvertiert, die sich für die weitere Analyse und Verarbeitung eignet. Fehlende und beschädigte Daten sollen im Laufe dieses Prozesses erkannt und ggf. entfernt werden.
Künstliche Intelligenz : Systeme dieser Art führen analytische Aktivitäten aus, die mit menschlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden, wie z. B. Planen, Lernen, Schlussfolgern und das Lösen von Problemen.
Assoziationsanalyse: Im Rahmen von Association Rule Learning, auch bekannt als Warenkorbanalyse, wird nach Beziehungen zwischen Variablen innerhalb eines Datensatzes gesucht. Anhand dieser lässt sich beispielsweise feststellen, welche Produkte üblicherweise zusammengekauft werden.
Clustering: Datensätze werden jeweils in mehrere sinnvolle Cluster aufgeteilt. Nutzer können die Strukturen von Datenbanken somit schneller erfassen und verstehen.
Klassifizierung: Bei dieser Methode werden einzelne Elemente eines Datensatzes Zielkategorien oder -klassen zugeordnet. Dadurch soll zukünftig die Zielklasse für Daten genau vorhergesagt werden können.
Datenanalyse: Der Prozess, digitale Informationen zu evaluieren, sodass diese für Business-Intelligence-Zwecke genutzt werden können.
Data Warehousing : Eine große Sammlung von Geschäftsdaten, die Unternehmen und Organisationen bei der Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Hierbei handelt es sich um die grundlegende Komponente der meisten groß angelegten Data-Mining-Projekte.
Machine Learning: Eine Programmierungstechnik, die auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basiert. Computern wird damit die Fähigkeit verliehen, eigenständig zu „lernen“, anstatt dass ihnen „Wissen“ einzeln aufgespielt werden muss.
Regression: Eine Technik, die verwendet wird, um eine Reihe numerischer Werte, wie z. B. Verkäufe, Temperaturen oder Aktienkurse, auf Grundlage eines bestimmten Datensatzes vorherzusagen.

Data Mining – Gründe und Vorteile im Überblick

Daten in zahlreichen verschiedenen Formaten strömen in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit in Unternehmen ein. Daraus gehaltvolle Informationen zu extrahieren sowie diese sinnvoll zu verwalten, mag zunächst wie eine unlösbare Aufgabe erscheinen. Abhilfe schafft jedoch Data Mining: Mit den einzelnen Methoden lassen sich Erkenntnisse aus Big Data gewinnen, die bessere Entscheidungen und Maßnahmen im gesamten Unternehmen ermöglichen. So lässt sich mit Data Mining nahezu jedes Problem im geschäftlichen Umfeld lösen. Daraus ergeben sich folgende Vorteile:

Steigerung des Umsatzes
Verständnis von Kundensegmenten und -präferenzen
Akquise neuer Kunden
Optimierung von Cross-Selling und Up-Selling
Stärkere Bindung von Kunden und Erhöhung der Loyalität
Steigerung des ROI von Marketing-Kampagnen
Aufdecken von Betrug
Identifizierung von Kreditrisiken
Überwachung der betrieblichen Leistung

Ein weiterer, genereller Vorteil von Data Mining besteht darin, dass Geschäftsentscheidungen auf echter Business Intelligence beruhen anstatt auf Instinkt bzw. eigenem Bauchgefühl. Zudem ergibt sich eine deutliche Zeitersparnis: Die Technologien zur Verarbeitung großer Datenmengen, wie z. B. maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, werden immer mehr Unternehmen einfach zugänglich. Sie benötigen nur noch wenige Minuten oder Stunden, um Terabytes von Daten zu durchforsten – und nicht, wie zuvor üblich, mehrere Tage oder sogar Wochen.

Vorteil durch Data Mining – Beispiel

Grundsätzlich ermöglicht Data Mining Unternehmen, optimierte Handlungsmaßnahmen zu erarbeiten, indem zunächst Daten aus der Vergangenheit sowie der Gegenwart evaluiert werden. Dadurch lassen sich Vorhersagen treffen, wie sich einzelne Geschäftsfelder in der Zukunft konkret entwickeln werden.

So lässt sich unter Einsatz von Data-Mining-Methoden beispielsweise erkennen, welche Interessenten zu profitablen und langfristigen Kunden heranwachsen könnten. Als Grundlage dienen dabei die früheren Kundenprofile (gefüllt mit Daten aus der Vergangenheit). Sie sagen aus, welche Kunden am ehesten auf ein spezifisches, zukünftiges Angebot reagieren werden. Bieten Unternehmen vor allem dieser Personengruppe ihr Produkt oder ihre Dienstleistung an, können sie ihren Return on Investment (ROI) planbar und nachhaltig steigern.

Wie funktioniert Data Mining?

Für gewöhnlich beginnt ein Data-Mining-Projekt damit, dass relevante, geschäftsbezogene Fragen gestellt werden, die das jeweilige Unternehmen mithilfe der Methoden beantworten möchte. Dazu werden die entsprechenden Daten gesammelt und für die Analyse vorbereitet. Hierbei ist die Datenqualität entscheidend – denn wie erfolgreich der Data-Mining-Prozess verläuft, hängt davon ab, was in den frühen Phasen geschieht. Demnach können Daten von geringer Qualität zu schlechten bzw. unbrauchbaren Ergebnissen führen.

Data-Mining-Experten erzielen in der Regel schnelle und zuverlässige Ergebnisse, indem sie einem strukturierten, wiederholbaren Prozess folgen, der die folgenden sechs Schritte umfasst:

Geschäftsverständnis: Entwicklung eines tiefgreifenden Verständnisses der Projektparameter, einschließlich der aktuellen Geschäftssituation, des primären Geschäftsziels des Projekts sowie der Erfolgskriterien
Datenverständnis: Bestimmen der Daten, die zur Lösung des Problems benötigt werden und Sammeln der Daten aus allen verfügbaren Quellen
Datenaufbereitung: Aufbereiten und Konvertieren der Daten in das geeignete Dateiformat, die zur Beantwortung der Geschäftsfragen erforderlich sind, sowie Behebung von Datenqualitätsproblemen, wie z. B. fehlende oder doppelte Daten
Mustererkennung: Einsatz von Algorithmen, um Muster in den Daten zu identifizieren
Auswertung: Feststellen, ob und wie gut die von einem bestimmten Modell gelieferten Ergebnisse zum Erreichen des Geschäftsziels beitragen. Oftmals gibt es eine iterative Phase, um den besten Algorithmus zu finden und somit das beste Ergebnis zu erzielen
Zusammenfassung: Bereitstellen der Projektergebnisse für Entscheidungsträger

Während dieses Prozesses ist eine enge Zusammenarbeit zwischen fachlichen Experten und denjenigen, die den Prozess des Data Mining ausführen, unerlässlich. Nur so lässt sich die Bedeutung der Data-Mining-Ergebnisse für die untersuchten geschäftlichen Fragen vollständig nachvollziehen.

Data-Mining-Beispiele – wie Unternehmen die Methoden anwenden

Internationale Unternehmen jeglicher Branche gewinnen mithilfe von Data Mining relevante Erkenntnisse, die ihnen zu weiterem Erfolg verhelfen. Je nach Ausrichtung des Unternehmens können unterschiedliche Fragen im Raum stehen, die es mit exakten Daten zu beantworten gilt. Zu welchen Zwecken und wie Data-Mining-Methoden in der Praxis angewendet werden, zeigt sich anhand der folgenden Beispiel-Unternehmen.

Data-Mining-Beispiel #1 – Groupon

Das US-amerikanische Unternehmen Groupon betreibt Websites mit Rabattangeboten. Eine der größten Herausforderungen besteht in der Verarbeitung riesiger Datenmengen, die für den E-Commerce-Marktplatz benötigt werden. Täglich verarbeitet das Unternehmen mehr als ein Terabyte an kundenbezogenen Rohdaten in Echtzeit und speichert diese Informationen in verschiedenen Datenbanksystemen. Data Mining ermöglicht es Groupon, die Bedürfnisse seiner Kunden exakt zu erfassen und seine Marketingaktivitäten noch besser darauf abzustimmen. Auch Trends und zukünftige Entwicklungen lassen sich mithilfe von Data Mining erkennen und ermöglichen es Groupon, sein Marketing zu optimieren.

Data-Mining-Beispiel #2 – Air France KLM

Die Fluggesellschaft Air France KLM geht auf die Reisepräferenzen ihrer Kunden ein. Sie nutzt Data-Mining-Methoden, um 360-Grad-Kundenansichten zu erstellen, indem sie Daten aus Reisesuchen, Buchungen und Flugbetrieb mit Web, Social Media, Call Center und Flughafen-Lounge-Interaktionen einbezieht und durchforstet. Die tiefgehenden Einblicke, die Air France KLM durch Data Mining erhält, nutzt die Airline, um personalisierte Reiseerlebnisse zu schaffen.

Data-Mining-Beispiel #3 – Domino’s Pizza

Domino’s möchte für seine Kunden die perfekte Pizza backen und setzt dabei ebenfalls Data Mining ein. Dazu sammelt das größte Pizzaunternehmen der Welt Daten aus 85.000 strukturierten und unstrukturierten Datenquellen, einschließlich Point-of-Sales-Systemen und 26 Supply-Chain-Zentren. Domino’s nutzt dafür alle Kanäle – u. a. Textnachrichten, Social Media und Amazon Echo. Zusammenhänge, die zwischen den zahlreichen Daten bestehen und die mithilfe von Data Mining sichtbar werden, ermöglichen es Domino’s, seine Unternehmensleistung weiter zu optimieren.

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

Die Zukunft des Data Mining

Es zeichnet sich bereits ab, dass Data Mining sowie Data Science in der Zukunft noch wichtiger werden. Denn die Datenmengen im geschäftlichen Umfeld nehmen stark zu – immer mehr Unternehmen benötigen intelligente Data-Mining-Methoden, um Daten zu analysieren und relevante Informationen herauszuarbeiten.

Während früher ausschließlich Organisationen wie die NASA Datenanalysen auf Super-Computern durchführen konnten, ist dies heute Unternehmen aller Art möglich. Zuvor waren die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung derartig großer Datenmengen einfach zu hoch. Heute ist dies nicht mehr der Fall. Viele Unternehmen nutzen Data-Mining-Verfahren und setzen dabei auf Machine-Learning-Technologien, künstliche Intelligenz sowie Deep Learning mit cloudbasierten Data Lakes.

Insbesondere das Internet der Dinge generiert unzählige, in Cloudsystemen verfügbare Daten. Es hat Geräte sowie Menschen – mithilfe von Wearables – in datengenerierende Maschinen verwandelt. Dadurch entsteht ein größerer Bedarf an flexiblen, skalierbaren Data Mining Tools, womit sich große Mengen von Informationen aus unterschiedlichen Datensätzen verarbeiten lassen.

Data Mining Tools – Software für bessere Analysen und Ergebnisse

Data Mining hat das Potenzial, Unternehmen zu transformieren. Voraussetzung dafür ist eine funktionsstarke Data Mining Software, die die Anforderungen aller Beteiligten erfüllt. Insbesondere dieser Anspruch kann jedoch dazu führen, dass sich die Auswahl verzögert. Denn das Angebot ist vielfältig und jedes Tool bringt andere Vor- und Nachteile mit sich:

Cloudbasierte Analyse-Tools machen es Unternehmen leicht, auf umfangreiche Daten- und Rechenressourcen zuzugreifen. Zudem sind sie kostengünstiger. Cloud Computing unterstützt Unternehmen dabei, Daten aus Vertrieb, Marketing, Internet, Produktions- und Inventarsystemen und anderen Quellen schnell zu sammeln, aufzubereiten und zu analysieren.
Open Source Data Mining Tools bieten Anwendern ein neues Maß an Leistung und Flexibilität. Sie erfüllen analytische Anforderungen auf eine Art und Weise, wie es viele herkömmliche Lösungen nicht können. Zudem sind sie mit großen Analytiker- und Entwickler-Communities verbunden, in denen Nutzer gemeinsam an Projekten arbeiten können. Darüber hinaus sind fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und KI mittlerweile für fast jedes Unternehmen erreichbar.

Grundsätzlich gibt es jedoch einige Kriterien, die bei der Entscheidung für ein Data Mining Tool hilfreich sein können. So ist bekannt, dass Unternehmen, die einen großen Nutzen aus Data Mining ziehen, i. d. R. eine Plattform wählen, die …

… Best Practices der jeweiligen Branche einbezieht. So haben etwa Unternehmen des Gesundheitswesens andere Anforderungen als E-Commerce-Unternehmen.
… den gesamten Data-Mining-Lebenszyklus verwaltet, von der Datenexploration bis zur Produktion.
… zu den restlichen Unternehmensanwendungen passt, einschließlich BI-Systemen, CRM-, ERP-, Finanz- und anderer Unternehmenssoftware, mit denen sie für eine maximale Investitionsrentabilität zusammenarbeiten muss.
… mit etablierten Open-Source-Sprachen kompatibel ist und Entwicklern und Datenwissenschaftlern flexibles Arbeiten ermöglicht sowie die richtigen Tools für die Zusammenarbeit bereitstellt, um damit innovative Anwendungen zu erstellen.
… die Anforderungen der IT, der Datenwissenschaftler und der Analytiker erfüllt und gleichzeitig den Reporting- und Visualisierungsansprüche der Geschäftsanwender nachkommt.

Die Talend Big Data Platform ist eine vollständige Suite inklusive Datenmanagement- und Datenintegrationsfunktionen, um Data Mining Teams dabei zu helfen, schneller auf die Anforderungen des Unternehmens zu reagieren.

Intelligente Data Mining Software von Talend

Unternehmen werden geradezu überschwemmt mit riesigen Mengen interner und externer Daten. Es ist daher empfehlenswert, Data Mining Software einzusetzen. Mit dieser lassen sich aus dem umfangreichen Rohmaterial die wichtigsten Erkenntnisse ziehen – und zwar in dem Tempo, das das jeweilige Unternehmen vorgibt.

Unabhängig von der Branche verlassen sich zahlreiche Unternehmen auf die intelligenten und flexiblen Tools von Talend – auch, wenn es darum geht, mit Data Mining schnelle und präzise Ergebnisse zu erlangen. Unsere moderne Plattform für Datenintegration ermöglicht es Nutzern beispielsweise, effizient in Teams zusammenzuarbeiten.

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