Was Ist Data Mining?

2023 Autor: Susan Creighton | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-08-25 03:46

Unternehmen, die Big Data einsetzen, um ihr Unternehmen zu vergrößern, stellen schnell fest, dass das Sammeln von Informationen nur die Hälfte der Gleichung ist. Sobald sie alle Daten haben, besteht der nächste wichtige Schritt darin, einen Sinn daraus zu ziehen.

Eine Möglichkeit für Unternehmen, die Informationen in nützliche Informationen umzuwandeln, ist das Data Mining. Data Mining ist ein Prozess, mit dem Rohdaten analysiert werden, um nützliche Muster und Trends darin zu finden.

Jean-Francois Belisle, Marketing- und Performance-Direktor bei der Digitalagentur K3 Media, beschreibt Data Mining als den Prozess, mit statistischen und rechnerischen Methoden Erkenntnisse in großen Datensätzen zu gewinnen.

"Ein Data Miner ist wie (der Zauberer) Criss Angel, der aus Ihrem unordentlichen Datenmeer Erkenntnisse gewinnt, die für Ihr Unternehmen wertvoll sind und Ihnen möglicherweise einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Konkurrenten verschaffen", schrieb Belisle auf seiner Website.

Da Unternehmen Daten für alle Aspekte ihres Betriebs erfassen, kann Data Mining auf verschiedene Arten verwendet werden. In Herbert Edelsteins Buch "Einführung in Data Mining und Knowledge Discovery", dritte Ausgabe (Two Crows Corporation 1999), schreibt er, dass innovative Unternehmen weltweit Data Mining bereits einsetzen, um höherwertige Kunden zu finden und anzusprechen und ihre Produktangebote neu zu konfigurieren Steigern Sie den Umsatz und minimieren Sie Verluste aufgrund von Fehlern oder Betrug

"Data Mining ist ein Prozess, bei dem mithilfe verschiedener Datenanalysewerkzeuge Muster und Beziehungen in Daten ermittelt werden, anhand derer gültige Vorhersagen getroffen werden können", schreibt Edelstein in dem Buch.

Data Mining-Tools

Um alle Vorteile von Data Mining nutzen zu können, müssen Unternehmen eine speziell entwickelte Software verwenden. Zahlreiche Anbieter bieten sie an; Unternehmen können auch ihr eigenes Programm zusammenstellen, das ihren spezifischen Bedürfnissen entspricht.

Laut der Website Software Advice können Unternehmen mithilfe von Data Mining-Software halbautomatische und prädiktive Analysen durchführen, um Rohdaten zu analysieren und neue Wege zu finden, um Informationen zu betrachten.

"Mithilfe von Data Mining-Anwendungen können Benutzer Korrelationen und Zusammenhänge in großen Datenmengen erkennen", schreibt Software Advice auf seiner Website. "Diese könnten ohne diese Algorithmen unbemerkt geblieben sein."

Die Software gibt Unternehmen die Möglichkeit, die Ermittlung mit halbautomatischen Analysen zu beschleunigen, Kunden anhand ähnlicher Aktivitäten und demografischer Daten in Gruppen aufzuteilen und zukünftige Trends vorherzusagen.

Bei der Suche nach Data-Mining-Software empfiehlt Software Advice Unternehmen, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, darunter:

Ganz gleich, ob Sie eine eigenständige, erstklassige Data Mining-Anwendung wünschen oder lieber das Data Mining-Modul des vorhandenen ERP-Anbieters (Enterprise Resource Planning) verwenden möchten.
Sie möchten in neue Hardware investieren oder Cloud-Funktionen nutzen
Wenn sie Mitarbeiter mit den richtigen Fähigkeiten zur Analyse der Daten haben.

In einer Umfrage der Business Analytics- und Data Mining-Website KDnuggets sind einige der beliebtesten Data Mining-Softwareoptionen R, Excel, Rapid-I RapidMiner, KNIME, Weka / Pentaho, StatSoft Statistics, SAS, Rapid-I RapidAnalytics, MATLAB, IBM SPSS Statistics, IBMS SPSS Modeler und SAS Enterprise Miner.

Zu den wichtigsten Optionen, die von Software Advice empfohlen werden, gehören Prisma, BOARD Management Intelligence Toolkit, Necto, Tableau und GoodData.

Data Mining-Techniken und Beispiele

Was Data Mining bei Unternehmen zu einem so beliebten Tool macht, sind die unterschiedlichen Verwendungsmöglichkeiten. Nahezu jeder Aspekt eines Unternehmens kann von den Informationen profitieren, die Data Mining bietet.

Das Datenanalyseunternehmen KISSmetrics ist der Ansicht, dass es eine Vielzahl von Möglichkeiten gibt, wie Unternehmen Data Mining einsetzen können, um die Kundenbindung zu erhöhen, verborgene Rentabilität freizuschalten und die Kundenabwanderung zu verringern. In einem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag beschreibt das Unternehmen die verschiedenen Möglichkeiten, mit Data Mining einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Sie beinhalten:

Korbanalyse: Diese auch als Affinitätsanalyse bezeichnete Analyse verwendet die Daten zu Produkten, die ein Kunde gekauft hat, um stationären Geschäften dabei zu helfen, ihre Layouts zu verbessern, oder um Online-Shops dabei zu helfen, verwandte Produkte zu empfehlen. Es basiert auf der Annahme, dass Unternehmen das zukünftige Kundenverhalten anhand der Leistung in der Vergangenheit vorhersagen können, einschließlich der Käufe und Präferenzen.
Umsatzprognose: Betrachtet, wann Kunden Einkäufe getätigt haben, und versucht, vorherzusagen, wann sie wieder einkaufen werden. Unternehmen können diese Art der Analyse verwenden, um ergänzende zu verkaufende Produkte zu ermitteln.
Datenbankmarketing: Indem Kundenkaufmuster untersucht und die demografischen und psychografischen Merkmale der Kunden analysiert werden, um Profile zu erstellen, können Unternehmen Produkte erstellen, die sich selbst verkaufen.
Warenplanung: stationäre Unternehmen, die neue Standorte erschließen möchten, können anhand des genauen Layouts eines aktuellen Geschäfts die Menge der benötigten Waren bewerten. In einem Online-Geschäft kann die Warenplanung dazu beitragen, die Lageroptionen und die Lagerhaltung zu bestimmen.
Kartenmarketing: Unternehmen, die Kreditkarten ausstellen, können die Informationen aus ihrer Verwendung sammeln, Kundensegmente identifizieren und diese Daten dann zur Erstellung von Programmen verwenden, die die Kundenbindung verbessern, die Akquisition fördern und auf Produkte abzielen, um Preise zu entwickeln und zu entwerfen.
Anrufdetailanalyse: Unternehmen, die die Telekommunikation nutzen, können diese Daten durchsuchen, um Verwendungsmuster zu erkennen und Kundenprofile zu erstellen. Anhand dieser Informationen können sie dann eine abgestufte Preisstruktur aufbauen, um den Gewinn zu maximieren.
Marktsegmentierung: Data Mining kann von Unternehmen verwendet werden, um Kunden nach Alter, Einkommen, Beruf oder Geschlecht zu segmentieren. Dies ist hilfreich für E-Mail-Marketingkampagnen und SEO-Strategien.

Es gibt viele Beispiele für Lebensmittelgeschäftketten, die Data Mining zu ihrem Vorteil einsetzen. In einem Vortrag an der UCLA gibt ein Professor ein bekanntes Beispiel dafür, wie eine Lebensmittelkette feststellte, dass Männer, die donnerstags und samstags Windeln kauften, auch Bier kauften. Weitere Analysen ergaben, dass diese Käufer in der Regel samstags ihre wöchentlichen Einkäufe tätigten.