Was ist ein Data Mining-System?
Ein Data Mining-System ist ein systematischer Ansatz zum Sammeln, Organisieren und Analysieren von Datensätzen. Das Auffinden von Mustern und Beziehungen in den gesammelten Daten ist das Ziel von Data Mining. Die entdeckten Muster und Beziehungen unterstützen Unternehmen bei der Vorhersage zukünftiger Trends auf der Grundlage vergangener Muster. Während diese Muster für Vorhersagezwecke nützlich sein können, treten ungenaue Muster auf, wenn die für die Analyse verwendeten Rohdaten verfälscht oder falsch klassifiziert sind oder nicht die erforderlichen Stichproben enthalten, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Um ein Data Mining-System auf zuvor erfasste Daten anzuwenden, muss ein strukturelles Design erstellt werden. Die Daten werden dann durch die Architektur gefiltert. Wenn eine Soundarchitektur vorhanden ist, zeigen die gefilterten Daten Muster und signifikante Beziehungen zwischen den Daten. Vor der Weiterentwicklung von Data Mining-Systemen wurden Daten gesammelt und dem Benutzer so wie sie sind zur Verfügung gestellt. Ein ordnungsgemäß entworfenes Data Mining-System wendet jedoch die vom Benutzer definierten Ziele oder Geschäftsmodelle auf die Daten an und bietet eine Analyse der relevantesten Informationen. Nach einer weiteren Destillation durch das System können diese Informationen verwendet werden, um zukünftige Aktivitäten zu planen und den möglichen Erfolg oder Misserfolg dieser Aktivitäten zu messen.
Durch die Konzentration auf Data Mining arbeiten verbraucherorientierte Unternehmen mit höherer Effizienz. Da ein Data-Mining-System beispielsweise die Analyse von Datentrends ermöglicht, kann dies in der Lebensmittelindustrie eine Analyse zwischen Produkttypen in Bezug auf einen bestimmten Käufertyp sein. Das Erkennen dieser Trends ermöglicht es dem Unternehmen, Kaufzyklen basierend auf den Beziehungen in dieser Gruppe vorherzusagen. Wenn beispielsweise ein örtliches Lebensmittelgeschäft über sein Data-Mining-System feststellte, dass berufstätige Mütter häufig dienstags vorbeikamen, um Tiefkühlpizza zu kaufen, konnten sie diese Gruppe ansprechen, indem sie die Tiefkühlpizza dienstags auf die Vorderseite der Tiefkühlkostauslage stellten. Diese kleine Aktion hat das Potenzial, den Gewinn des Lebensmittelladens zu steigern.
Die Anwendungen für Data Mining-Systeme sind vielfältig. Von der Überwachung von Terroristen bis zur Verbesserung des Videospiels ermöglicht Data Mining Verbesserungen bei Prozessen und Strategien, die sich direkt auf die Benutzererfahrung mit dem Produkt oder der Dienstleistung auswirken. Eine große Anzahl von Unternehmen setzt Data Mining ein, um die Gewinne zu steigern, indem sie auf bestimmte Kunden abzielen, die mit größter Wahrscheinlichkeit bestimmte Artikel kaufen. Diese Unternehmen konzentrieren sich dann darauf, diese Kunden zum Einkaufen in den Laden zu locken. Dies ermöglicht es dem Unternehmen natürlich, noch mehr Daten von diesen Kunden zu sammeln, und sie können ihre Datenerfassungsmethoden weiter verfeinern.