Unter Data Mining versteht man das Sortieren großer Datensätze, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die durch Datenanalyse zur Lösung von Unternehmensproblemen beitragen können. Mit Hilfe von Data-Mining-Techniken und -Tools können Unternehmen künftige Trends vorhersagen und fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen.
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse insgesamt und eine der Kerndisziplinen der Datenwissenschaft, die fortschrittliche Analysetechniken einsetzt, um nützliche Informationen in Datensätzen zu finden. Auf einer detaillierteren Ebene ist Data Mining ein Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken (Knowledge Discovery in Databases, KDD), einer datenwissenschaftlichen Methodik zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Data Mining und KDD werden manchmal synonym verwendet, aber im Allgemeinen werden sie als unterschiedliche Dinge betrachtet.
Warum ist Data Mining wichtig?
Data Mining ist eine entscheidende Komponente erfolgreicher Analyseinitiativen in Unternehmen. Die dabei gewonnenen Informationen können in Business Intelligence (BI)- und fortgeschrittenen Analyseanwendungen verwendet werden, die die Analyse historischer Daten beinhalten, sowie in Echtzeit-Analyseanwendungen, die Datenströme untersuchen, während sie erstellt oder gesammelt werden.
Effektives Data Mining hilft bei verschiedenen Aspekten der Planung von Geschäftsstrategien und des Betriebsmanagements. Dazu gehören kundenorientierte Funktionen wie Marketing, Werbung, Vertrieb und Kundensupport, aber auch Fertigung, Lieferkettenmanagement, Finanzen und Personalwesen. Data Mining unterstützt die Aufdeckung von Betrug, das Risikomanagement, die Planung der Cybersicherheit und viele andere wichtige Geschäftsanwendungen. Es spielt auch eine wichtige Rolle im Gesundheitswesen, in Behörden, in der wissenschaftlichen Forschung, in der Mathematik, im Sport und in anderen Bereichen.
Stand: 10.09.2021