Was ist ein Data Mining-Projekt?

Ein Data Mining-Projekt wird in der Regel von den Geschäftsführern oder Analysten initiiert. Der Zweck von Data Mining besteht darin, Muster oder Trends in großen Datenmengen zu identifizieren. Ein Data-Mining-Projekt zur Ermittlung von Kundeneinkaufstrends kann beispielsweise dazu beitragen, den Entscheidungsprozess im Zusammenhang mit der Einführung eines neuen Produkts, Kundenpräferenzen und Prioritäten zu informieren.

Jedes Data Mining-Projekt erfordert eine Kombination von Mitarbeitern aus verschiedenen Bereichen der Organisation. Der Projektmanager ist in der Regel jemand mit Fachkenntnissen in den Bereichen Business Intelligence-Tools, Data Mining und Data Warehouse-Support. Die Fachexperten werden aus den verschiedenen Tätigkeitsbereichen der Organisation rekrutiert. Beispielsweise würden Mitarbeiter aus Marketing, Vertrieb und Debitorengeschäft einen Mehrwert für das Projekt erbringen. Zu den in das Projekt einbezogenen Mitarbeitern im Bereich der Informationstechnologie gehörten System- und Geschäftsanalysten.

Für die Unterstützung eines Data Mining-Projekts gelten zwei Hauptanforderungen: Software und Fähigkeiten. Es gibt eine breite Palette von Business Intelligence-Software, die die zur Unterstützung des Data Mining erforderlichen Tools bereitstellt. Im Allgemeinen müssen die Transaktionsdaten identifiziert und in das Data Warehouse verschoben werden. Nachdem die relationale Datenbankstruktur erstellt wurde, werden mit den Data Mining-Tools benutzerdefinierte Abfragen, Datenwürfel und Berichte erstellt.

Mitarbeiter, die an einem Data Mining-Projekt arbeiten, benötigen Kenntnisse in den Bereichen Statistik, Informationstechnologie, Datenmanagement und Datenintegrität. Die in dieser Art von Projekten verwendete Software ist sehr komplex und es sind Benutzerschulungen erforderlich, um die bereitgestellten Funktionen nutzen zu können. Für viele Unternehmen müssen die mit einem Data Mining-Projekt verbundenen Kosten sorgfältig gegen die möglichen Vorteile dieser Technologie abgewogen werden.

Ein Data Mining-Projekt besteht aus vier Phasen: einem Anforderungsdokument, dem Definieren von Benutzerspezifikationen, dem Implementieren der Datenbank sowie dem Schreiben von Abfragen und Berichten. Das Anforderungsdokument wird vom Projektmanager auf der Grundlage von Gesprächen mit dem Projektsponsor erstellt. In diesem Dokument werden der Projektumfang, die Ressourcen, der Zeitrahmen und das Lieferdatum klar angegeben. Es ist weit verbreitet, dass vom Projektsponsor und der Führungsebene Unterschriften verlangt werden, um sicherzustellen, dass die Geschäftsleitung das Projekt genehmigt hat.

Benutzerspezifikationen werden häufig von einem Team von Geschäftsanalysten und Endbenutzern erstellt. Dieser Prozess erfordert in der Regel eine Reihe von Besprechungen, eine Überprüfung der Dokumentation und eine Bearbeitung. Je kollaborativer der Prozess ist, desto zufriedenstellender sind die Endergebnisse. Die Zusammenarbeit führt zu einem erweiterten Verständnis der Benutzerperspektive durch die Geschäftsanalysten.

Das Lastenheft und das Anforderungsdokument werden dem Business Intelligence-Systemteam zur Verfügung gestellt, das für die Erstellung der Datenbankstruktur, die Extraktion der erforderlichen Daten und die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern verantwortlich ist, um die zur Unterstützung dieser Initiative erforderliche Infrastruktur einzurichten. Dieser Aspekt des Projekts erfordert Zeit, Software und Hardware. In vielen Organisationen wird dem Projektträger zu diesem Zeitpunkt eine Kosten-Nutzen-Analyse vorgelegt, damit die Finanzierung sichergestellt werden kann.

Die tatsächlichen Abfragen und Berichte basieren auf den Benutzeranforderungen und müssen vor der Implementierung von den Geschäftsanalysten getestet werden. Sehen Sie sich die Kerngeschäftsfunktionen und aktuellen Berichte an, um festzustellen, welche Informationen erforderlich sind, und ermitteln Sie, ob Data Mining ein geeignetes Tool ist, um diese Anforderungen zu erfüllen.

ANDERE SPRACHEN

War dieser Artikel hilfreich? Danke für die Rückmeldung Danke für die Rückmeldung

Wie können wir helfen? Wie können wir helfen?