Was sind Data Mining-Anwendungen?

Data Mining-Anwendungen sind Computersoftwareprogramme oder -pakete, mit denen Muster aus gespeicherten Daten extrahiert und identifiziert werden können. Eine Data Mining-Anwendung oder ein Data Mining-Tool ist normalerweise eine Softwareschnittstelle, die mit einer großen Datenbank interagiert, die Kunden- oder andere wichtige Daten enthält. Data Mining wird von Unternehmen und öffentlichen Stellen in großem Umfang für Zwecke wie Marketing, Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten und wissenschaftliche Forschung eingesetzt.

Insbesondere für Geschäftsanwendungen wie Customer Relationship Management (CRM) steht eine Vielzahl von Data Mining-Anwendungen zur Verfügung. Diese Anwendungen ermöglichen Marketing-Managern, das Verhalten ihrer Kunden zu verstehen und das potenzielle Verhalten potenzieller Kunden vorherzusagen. Ein Beispiel für die Art von Aufgabe, die eine Data Mining-Technik unterstützen kann, ist die Vorhersage der zukünftigen Clientbindung. Beispielsweise kann ein Unternehmen entscheiden, die Preise zu erhöhen, und mithilfe von Data Mining vorhersagen, wie viele Kunden aufgrund eines bestimmten prozentualen Anstiegs des Produktpreises möglicherweise verloren gehen.

Data Mining-Anwendungen sind häufig auf die spezifischen Anforderungen einer Branche zugeschnitten oder sogar auf eine einzelne Organisation zugeschnitten. Dies liegt daran, dass die Muster in den Daten sehr spezifisch sein können. Anwendungen für das Banking-Data-Mining müssen beispielsweise möglicherweise das Konsumverhalten der Kunden nachverfolgen, um ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen, die möglicherweise betrügerisch sind. In einem anderen Beispiel könnte eine Data Mining-Anwendung von einer Regierungsbehörde verwendet werden, um Assoziationen zwischen Personen zu erkennen, die an terroristischen Aktivitäten beteiligt sein könnten.

Pattern Mining ist ein Begriff, der manchmal zur Erkennung branchenspezifischer Muster in bestimmten Datentypen verwendet wird. Unter Verwendung dieser Technik können Data-Mining-Zuordnungsregeln ermittelt werden, die eine Wahrscheinlichkeit dafür ergeben, dass ein Merkmal oder Verhalten mit einem anderen verknüpft ist. Ein Beispiel für eine Data Mining-Zuordnungsregel, die von einer Data Mining-Anwendung erkannt wird, die Daten für einen Supermarkt analysiert, könnte beispielsweise das Wissen sein, dass Nudeln und Soße zu 90% zusammen gekauft werden.

Der Wert von Data Mining-Anwendungen in Unternehmen wird häufig als extrem hoch eingeschätzt. Einige Unternehmen haben über Jahre hinweg große Datenmengen gespeichert, doch ohne eine geeignete Data Mining-Anwendung fehlen die sehr wertvollen Informationen, die in ihren vorhandenen Daten enthalten sein können. Die Installation und Verwendung von Data Mining-Anwendungen kann manchmal eine Investition sein, die sich schnell auszahlt, indem ein Unternehmen seine vorhandenen Informationen für mehr Kunden, mehr Verkäufe oder mehr Gewinne nutzt.