Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht fördern können. Um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie Data Mining.
Oberbegriff: Data Mining fasst mehrere Methoden, statistische Prinzipien und Algorithmen zusammen, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Diese spezielle Art der Datenanalyse hilft Unternehmen, komplexe Sachverhalte zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu machen oder Empfehlungen auszusprechen. So wird Data Mining zum Beispiel von Online-Shops genutzt, um Kunden, aufgrund ihrer Kaufhistorie, ähnliche Produkte vorzuschlagen.
Im Kern umfasst der Data Mining Prozess vier grundlegende Schritte, argumentiert Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform:
1. Daten sammeln und aufbereiten
In einem ersten Schritt werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren, dem Internet oder Dokumenten zusammengeführt. Um einen vollständigen und konsistenten Datenpool zu erhalten, müssen die gesammelten Daten anschließend bereinigt werden, was etwa das Entfernen von Duplikaten oder das Ergänzen von fehlenden Werten umfasst.
2. Daten transformieren:
Im nächsten Schritt werden die zuvor gesammelten Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format gebracht, das als Grundlage für das spätere Data Mining dient. Dazu gehört etwa das Skalieren der Daten auf einen gemeinsamen Wertebereich, das Umwandeln in eine standardisierte Form und das Erzeugen zusätzlicher Features, die bessere Einblicke und Ergebnisse ermöglichen.
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3. Daten analysieren
Im eigentlichen Data Mining Prozess kommen Algorithmen und Analysetechniken zum Einsatz, die Muster und Beziehungen in den aufbereiteten Daten entdecken. Gängige Techniken sind dabei etwa die Klassifikation, also die Einteilung der Daten in vordefinierte Kategorien, und das Clustering, das ähnliche Daten in Gruppen zusammenfasst. Aber auch das Lernen von Assoziationsregeln, die Vorhersage von Werten auf Basis des Inputs und die Anomalie-Erkennung kommen in diesem Schritt zum Tragen.
4. Ergebnisse bewerten und visualisieren
Im letzten Schritt bewertet Data Mining die entdeckten Muster hinsichtlich ihrer Aussagekraft und Nützlichkeit. Für die Präsentation der Ergebnisse eignen sich neben schriftlichen Berichten besonders Diagramme oder Dashboards, die Entscheidungsträgern die Interpretation der oft komplexen Zusammenhänge erleichtern.
Bereits in Zeiten von Big Data hat Data Mining immer mehr an Bedeutung gewonnen. Das gesamte Potenzial zeigt sich allerdings erst mit den aktuellen Funktionen der Künstlichen Intelligenz. Die Grundlage für alle Insights sind daher leistungsfähige Datenmanagement-Plattformen, die Analysen, Menschen und Daten zusammenbringen.“ Jf
Der Autor
Gregor Bauer ist Manager Solutions Engineering Zentraleuropa bei Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform.
