Die 10 besten Data-Mining-Tools und -Softwarelösungen

Data-Mining-Tools sind fortschrittliche Datenanalyselösungen, die Nutzern dabei helfen, verborgene Beziehungen und Muster in großen Datensätzen zu finden, die anderen Analysearten möglicherweise entgehen.

Data-Mining-Plattformen kombinieren künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und statistische Analysen, um Datentrends zu erkennen. Der Data-Mining-Prozess kann eingesetzt werden, um Kundenbedürfnisse zu erkennen, Möglichkeiten zur Steigerung von Umsatz und Profitabilität zu finden, Zielgruppen effektiver anzusprechen und branchenspezifische Erkenntnisse zu gewinnen.

Data-Mining-Techniken und -Tools sind heute leistungsfähiger denn je. Viele Data-Mining-Tools können mittlerweile die umfangreiche Rechenleistung und den großen Speicher nutzen, um Zahlen und Daten schneller und präziser zu verarbeiten. Diese Weiterentwicklung von Data-Mining-Tools ist besonders wichtig, da immer mehr Unternehmen Big Data für verschiedene Projekte zur digitalen Transformation verarbeiten.

In diesem Einkaufsleitfaden erfahren Sie mehr über die besten Data-Mining-Tools und -Softwarelösungen auf dem heutigen Markt, ihre Vor- und Nachteile sowie darüber, wie Ihr Datenteam die beste Lösung für Ihre individuellen Data-Mining-Anforderungen auswählen kann.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Datenanalyse-Tools

Inhaltsverzeichnis

• Die besten Data-Mining-Tools und -Softwarelösungen: Vergleichstabelle
• SAS Visual Data Mining and Machine Learning
• Oracle Machine Learning in Autonomous Database
• Talend Data Fabric
• RapidMiner (Altair)
• Alteryx Designer Cloud
• IBM SPSS Modeler
• KNIME
• Orange
• Qlik Sense
• TIBCO Data Science
• So wählen Sie ein Data-Mining-Tool für Ihr Unternehmen aus
• Fazit: Data-Mining-Tools

Die besten Data-Mining-Tools und -Softwarelösungen: Vergleichstabelle

Data-Mining-Tools können lokal oder in der Cloud eingesetzt werden. Einige werden als herkömmliche Software angeboten, andere sind Open Source, und viele existieren als Software-as-a-Service-(SaaS)-Lösungen. Diese Tools lassen sich außerdem anhand der angebotenen Funktionen unterscheiden, etwa Datenaufbereitung, Datenexploration sowie fortschrittliche Datenvisualisierungs- und Berichtsfunktionen. In unserer Untersuchung der besten Data-Mining-Tools haben wir führende Anbieter identifiziert und einige ihrer wichtigsten Funktionen in dieser Tabelle verglichen:

SAS Visual Data Mining and Machine Learning

SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML) ist eine visuelle und programmierbare Schnittstelle, die Nutzern durchgängiges Data Mining ermöglicht. SAS VDMML läuft auf SAS Viya, der Plattform für KI, Analysen und Datenmanagement.

In diesem Ökosystem kann VDMML Datenaufbereitung und -transformation, Feature Engineering und Datenexploration übernehmen und unterstützt dabei statistische Verfahren sowie Data-Mining- und Machine-Learning-Techniken. Diese In-Memory-Verarbeitungsumgebung ist insbesondere für ihre Skalierbarkeit bekannt und geschätzt, was sie zu einer hervorragenden Option für Unternehmenskunden macht.

Wichtige Funktionen

• Self-Service-Datenaufbereitung und integrierte KI.
• Integrierte Machine-Learning-Programme zur Kombination strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Best-Practice-Vorlagen für die Modellerstellung.
• Teilbare Datenvisualisierungen und interaktive Berichte.
• Kompatibel mit Python, R, Java und Lua.
• Enthält Zugriff auf eine öffentliche API für die automatisierte Modellierung sowie die Erstellung und Bereitstellung benutzerdefinierter Anwendungen für prädiktive Modellierung.

Vorteile

• Eine einfache Sprache – bereitgestellt durch integrierte Generierung natürlicher Sprache – erleichtert die Interpretation von Berichten und verkürzt die Einarbeitungszeit in das Tool.
• Das automatisierte Feature Engineering verwendet ein eindeutiges Rankingverfahren, um die besten Modellierungsmerkmale für die Datentransformation auszuwählen.
• Generative adversarielle Netzwerke (GANs) erzeugen synthetische Daten, die für Deep-Learning-Modelle verwendet werden können.
• Skalierbare In-Memory-Analyseverarbeitung.

Nachteile

• Wie bei einem großen Namen in der Analytik zu erwarten, ist SAS teurer als viele andere Data-Mining-Tools.
• SAS bietet ein vielfältiges und komplexes Ökosystem von Tools, das sich hervorragend für Data Scientists und Analytics-Experten eignet, für weniger erfahrene Nutzer jedoch eine Herausforderung darstellen kann.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die beste Business-Intelligence-Software 

Oracle Machine Learning in Autonomous Database

Oracle Machine Learning in Autonomous Database ist eine Option für Datenaufbereitung, -exploration und Mining, die mehr als 30 skalierbare, in der Datenbank ausgeführte Machine-Learning-Algorithmen zur Modellerstellung nutzt. Die Lösung ist über SQL- und REST-APIs für R und Python zugänglich und funktioniert gut mit Drittanbieterpaketen. Sie eignet sich ideal für Kunden, die hauptsächlich im Oracle-Ökosystem arbeiten möchten. Oracle Machine Learning unterstützt Klassifikation, Regression, Clustering, Assoziationsregeln, Feature-Extraktion, Zeitreihen, Anomalieerkennung und weitere Machine-Learning-Techniken.

Obwohl Oracle Machine Learning viele verschiedene nützliche Komponenten umfasst, ist Oracle Data Miner mit seinem Drag-and-Drop-Ansatz für analytische Workflows und den Aufbau von Modellen der hilfreichste Funktionsbereich für Data Mining.

Wichtige Funktionen

• Integrierte Notebook-Umgebung mit Unterstützung für SQL-, PL/SQL-, Python-, R- und Markdown-Interpreter.
• Planung und Versionierung von Notebooks.
• Automatisiertes Machine Learning über APIs und No-Code-Benutzeroberflächen.
• Datenbankspeicher für Objekte und Python-Skripte.
• Integrierte Funktionen für Datenparallelität und Aufgabenparallelität zur Ausführung benutzerdefinierter Funktionen.
• Bereitstellung von Modellen innerhalb der Datenbank und von Drittanbietern im ONNX-Format für Echtzeit-Scoring.

Vorteile

• Effektives Data Scoring ist dank integrierter SQL-Prädiktionsoperatoren in SQL-Abfragen verfügbar.
• Fortschrittlichere Funktionen für Data Governance, Model Governance und Datenbanksicherheit als bei vielen anderen Data-Mining-Tools.
• ML-Funktionen sowohl lokal als auch in der Cloud verfügbar.
• Integrationen für weitere Oracle-Tools sind verfügbar, darunter Oracle Analytics Cloud, Oracle Stream Analytics und Oracle APEX.

Nachteile

• Anwendungsfälle, die GPU-Rechenleistung erfordern, etwa CNNs für Deep-Learning-Bildverarbeitung, werden nicht unterstützt.
• OML Notebooks, OML AutoML UI und OML Services sind nur in der Shared-Version von Oracle Autonomous Database verfügbar.
• Diese Lösung ist für Daten optimiert, die in Oracle Autonomous Database gespeichert sind, und daher nicht ideal für Nutzer mit Daten in anderen Umgebungen.

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric ist eine cloudbasierte Plattform, die Datenintegration, Management von Datenqualität und -integrität, Data Governance, Datenbereitstellung sowie die Integration von Anwendungen und APIs zentralisiert. Sie wurde speziell für die Konsolidierung von Datenaktivitäten entwickelt und bietet Funktionen für intelligente Analysen und Zusammenarbeit, die Datenexperten mit unterschiedlichem technischem Kenntnisstand unterstützen.

Obwohl der Bereich Datenintegration von Talend Data Fabric den größten Teil der Data-Mining-Funktionen der Plattform umfasst, funktioniert die Plattform am besten, wenn alle ihre Funktionen gemeinsam genutzt werden.

Wichtige Funktionen

• Mehr als 1.000 integrierte Konnektoren und Komponenten für führende SaaS- und lokale Anwendungen, darunter Marketo, Workday, Salesforce, SAP und ServiceNow.
• Anwendungs- und API-Integration für Microservices.
• Kompatibel mit folgenden Datenbank- und Speichersystemen und -anbietern: AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Microsoft SQL Server, Oracle, Greenplum, SAS, Sybase und Teradata.
• Kompatibel mit Big-Data-Plattformen wie Cloudera, Databricks, Google Dataproc, AWS EMR und Azure HDInsight.
• Native-Spark-Streaming zur Unterstützung von Echtzeit-Messaging-Systemen für Big Data.

Vorteile

• Automatisierte Frameworks eignen sich besonders gut, um Datenqualität und -integrität kontinuierlich zu fördern.
• Die sofort einsatzbereiten Dashboards sind für die kontinuierliche Überwachung und Berichterstattung konzipiert.
• Mit Trust Score for Snowflake ist dies die einzige Lösung, die vollständige Datensätze innerhalb der Snowflake Data Cloud mithilfe der nativen Snowflake-Verarbeitung profiliert. Diese Funktion stellt sicher, dass Datenexperten die Qualität in großem Maßstab bewerten können, um gesunde, für Analysen geeignete Daten zu erhalten.
• Self-Service-Daten-APIs beschleunigen die Erstellung und Operationalisierung konformer APIs ohne Programmieraufwand.

Nachteile

• Für Nutzer ohne Java-Kenntnisse kann die Verwendung dieses Tools eine Herausforderung darstellen.
• Die Lernkurve für Talend Data Fabric und verwandte Produkte kann steil sein.

RapidMiner (Altair)

RapidMiner, das im September 2022 von Altair übernommen wurde, ist eine Workbench für Business Analytics mit Schwerpunkt auf Data Mining, Text Mining und Predictive Analytics. Das Tool nutzt eine große Bandbreite an deskriptiven und prädiktiven Verfahren, um die für profitable Entscheidungen erforderlichen Erkenntnisse zu liefern. RapidMiner bietet zusammen mit dem zugehörigen Analyseserver RapidAnalytics außerdem umfassende Funktionen für Berichte und Dashboards.

Obwohl die Visualisierungen von RapidMiner in der Vergangenheit etwas eingeschränkt waren, hilft die Funktion Visual Workflow Designer Nutzern weiterhin effektiv dabei, ihre Prozesse zu visualisieren. Nach der jüngsten Übernahme durch Altair könnte RapidMiner in diesem Bereich durchaus weitere Änderungen erfahren.

Wichtige Funktionen

• Analyseergebnisse werden an relevanten Stellen aggregiert, statt vollständige Datensätze im Arbeitsspeicher abzulegen.
• Algorithmen werden für eine höhere Leistung direkt an die Daten übermittelt.
• Grafische Anbindung an Hadoop zur Verarbeitung von Big-Data-Analysen.
• Weitergabe von Metadaten.
• Überwachung von Speicher- und Laufzeitverhalten.

Vorteile

• Für die Nutzung von RapidMiner fallen keine Softwarelizenzgebühren an.
• RapidMiner bietet Data-Mining-Nutzern einen besonders flexiblen und kostengünstigen Support.
• Das Tool ist für die schnelle Entwicklung komplexer Data-Mining-Prozesse bekannt.
• Die Installation dauert weniger als fünf Minuten.

Nachteile

• RapidMiner kann eine steile Lernkurve haben, insbesondere für Nutzer, die mit quelloffener Datensoftware nicht vertraut sind.

Alteryx Designer Cloud

Alteryx ist für seine verschiedenen Lösungen zur Automatisierung von Data Science und Analytics bekannt. Die Alteryx Analytics Cloud Platform ist in mehreren Varianten erhältlich, doch Alteryx Designer Cloud bietet für die meisten Data-Mining-Anforderungen in Unternehmen die besten Funktionen.

Viele Nutzer entscheiden sich wegen des ausgewogenen Verhältnisses aus anspruchsvollen Unternehmensfunktionen, intuitiven Visualisierungen und weiteren Bedienkomfortfunktionen für Alteryx Designer Cloud. Zwar kann es bei den größten Datensätzen zu Problemen mit der Verarbeitung oder dem Arbeitsspeicher kommen, doch intelligente Datenstichproben, Pushdown-Verarbeitung und die Kompatibilität mit verschiedenen Cloud- und Data-Warehouse-Umgebungen ermöglichen es Nutzern, das Tool mit wachsenden Anforderungen zu skalieren.

Wichtige Funktionen

• Benutzerfreundliche Drag-and-drop-Oberfläche.
• Cloud-Umgebung ohne oder mit wenig Programmieraufwand.
• Funktionen für Datenaufbereitung, Datenkombination und Analyse.
• Projektfreigabe, Versionskontrolle, Workflows für die Zusammenarbeit und weitere Funktionen für die Zusammenarbeit.
• Integrierte Funktionen für Governance und Sicherheit.
• Intelligente Datenstichproben und Pushdown-Verarbeitung.Kompatibilität mit AWS, Google Cloud Platform und Snowflake.

Vorteile

• Die Drag-and-drop-Funktion macht diese Plattform besonders intuitiv, vor allem für die Datenvisualisierung.
• Die Leiste zur Datenqualität und das visuelle Datenprofiling erleichtern die Darstellung von Leistung und Ergebnissen des Data Minings.
• Dank der Pushdown-Verarbeitung können Nutzer von der Skalierbarkeit cloudbasierter Data-Warehouse-Umgebungen profitieren.
• Eine Reihe relevanter Alteryx-Add-ons lässt sich problemlos zum Basisprodukt hinzufügen.

Nachteile

• Mögliche Einschränkungen bei der Rechenleistung.
• Bei der Anpassung von Workflows stehen Nutzern möglicherweise nur eingeschränkte Optionen zur Verfügung.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein visuelles Data-Science- und Machine-Learning-Tool, das operative Aufgaben für Datenwissenschaftler beschleunigt. Diese IBM-Lösung lässt sich unter anderem für Datenermittlung, Datenaufbereitung, Modellverwaltung und -bereitstellung sowie Machine Learning zur Monetarisierung von Datenbeständen einsetzen.

SPSS Modeler ist eigenständig und in Verbindung mit IBM Cloud Pak for Data verfügbar. Dabei handelt es sich um eine containerisierte Daten- und KI-Plattform zum Erstellen und Ausführen prädiktiver Modelle in öffentlichen und privaten Clouds sowie vor Ort.

Wichtige Funktionen

• Findet Muster in Texten, Flatfiles, Datenbanken, Data Warehouses und Hadoop-Distributionen in einer Multicloud-Umgebung.
• Mehr als 40 sofort einsatzbereite Machine-Learning-Algorithmen.
• Apache-Spark-Integration zur Unterstützung einer schnelleren In-Memory-Verarbeitung.
• Datensicherheit und Governance auf Unternehmensebene.
• Open-Source-Kompatibilität mit R und Python.

Vorteile

• Auf Open Source basierende Tools wie R und Python bieten SPSS-Modeler-Nutzern mehr Möglichkeiten zur Anpassung.
• Für Datenanalysten, Programmierer und Nutzer ohne Programmierkenntnisse gleichermaßen konzipiert.
• Die hybride Flexibilität ist für zahlreiche Unternehmen nützlich.
• Das Tool ist dafür bekannt, bei wachsenden Data-Mining-Anforderungen von Unternehmen gut zu skalieren.

Nachteile

• SPSS Modeler kann teuer sein.
• Bestimmte Arten der Anpassung können schwierig sein, auch wenn neuere Open-Source-Funktionen in diesem Bereich Verbesserungen gebracht haben.

KNIME

Der Konstanz Information Miner – besser bekannt als KNIME – ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Berichte und Integration, für deren Nutzung nur minimale Programmierkenntnisse erforderlich sind. Sie integriert Machine-Learning- und Data-Mining-Komponenten über modulare Datenpipelines.

Die KNIME Analytics Platform kann für Data Wrangling, Datenmodellierung und -visualisierung, Tabellenkalkulationsautomatisierung, ETL sowie verschiedene andere Prozesse zur Datenaufbereitung und zum Data Mining eingesetzt werden. Auf der grundlegendsten Ebene ist KNIME ein kostenloses Tool, das Nutzer direkt von der KNIME-Website herunterladen können. Die Varianten Community Hub und Business Hub bieten gegen einen höheren Preis zusätzliche Funktionen.

Wichtige Funktionen

• Eine aktive Community integriert kontinuierlich neue Entwicklungen.
• Freigabe und gemeinsame Bearbeitung von Workflows und Komponenten.
• Versionsverwaltung und Lesezugriff für nicht lizenzierte Nutzer.
• Vom Nutzer definierte virtuelle Kerne für die Ausführung von Workflows.
• Erweiterte Funktionen für Automatisierung, Bereitstellung und Verwaltung sind in kostenpflichtigen Tarifen verfügbar.

Vorteile

• Die Drag-and-drop-Oberfläche minimiert den Programmieraufwand.
• Dieses Tool sorgt gut dafür, dass Arbeitsstände aktuell bleiben, insbesondere bei gemeinschaftlich bearbeiteten Projekten.
• Nutzer können Tools aus verschiedenen Bereichen mit nativen KNIME-Knoten in einem einzigen Workflow kombinieren, darunter Skripting in R und Python, ML sowie Konnektoren zu Spark.
• Die kostenlose Version dieses Tools bietet zahlreiche Funktionen für die Zusammenarbeit.

Nachteile

• KNIME ist dafür bekannt, viele Speicherressourcen zu beanspruchen.
• Die meisten Automatisierungsfunktionen sind in der kostenlosen Version des Tarifs nicht verfügbar.

Orange

Orange ist eine Open-Source-Lösung für Data Mining mit erweiterten Funktionen für Machine Learning und Datenvisualisierung. Sie hilft Nutzern, mit einer umfangreichen Funktionssammlung leichter visuelle Datenanalyse-Workflows zu erstellen.

Zu den von Orange angebotenen Visualisierungen gehören unter anderem Boxplots und Streudiagramme, Entscheidungsbäume, Heatmaps, lineare Projektionen und hierarchische Cluster. Mit seinen zahlreichen Visualisierungsoptionen und Schulungs-Widgets ist Orange eines der am häufigsten genutzten Data-Mining- und Analytics-Tools an Schulen, Hochschulen und in Online-Schulungen für Einsteiger in die Datenwissenschaft.

Wichtige Funktionen

• Zu den Optionen für die Datenvisualisierung gehören statistische Verteilungen, Boxplots und Streudiagramme, Entscheidungsbäume, hierarchisches Clustering, Heatmaps und lineare Projektionen.
• Rangfolge und Auswahl von Attributen.
• Prototyping von Workflows für die Datenanalyse.
• Kompatibel mit Datenquellen von Drittanbietern.
• Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining und Mining von Assoziationsregeln.

Vorteile

• Orange ist eines der wenigen Tools, die sich so stark auf explorative und anschauliche Datenanalyse konzentrieren.
• Widgets und Konnektoren lassen sich für Prototypen von Datenanalyse-Workflows einfach und schnell einrichten.
• Das leicht erlernbare Tool wird an Schulen, Hochschulen und in beruflichen Schulungen eingesetzt.
• Überzeugende Einsatzmöglichkeiten ergeben sich aus den Add-ons von Orange, darunter die Möglichkeit für Bioinformatiker und Molekularbiologen, Gene zu rangieren und eine Anreicherungsanalyse durchzuführen.

Nachteile

• Bei fortgeschritteneren Data-Mining- und Analytics-Funktionen ist dieses Tool eingeschränkt.
• Eingeschränkter Support durch die Nutzergemeinschaft, wobei sich das Tool auch ohne diese Art von Unterstützung relativ einfach bedienen lässt.

Weitere Informationen finden Sie auch unter: Data-Mining-Techniken 

Qlik Sense

Qlik Sense ist eine Lösung für Datenanalyse und Data Mining, die Visualisierungen, Dashboards, KI und Analytics in Form einer Cloud-Plattform kombiniert. Die Plattform kann Daten aus Hunderten externer Datenquellen zusammenführen und Nutzern aller Kenntnisstufen die benötigten Erkenntnisse liefern.

Qlik Sense eignet sich besonders für Nutzer mit wenig oder keiner Erfahrung in der Datenwissenschaft und bietet Funktionen für Augmented Analytics, darunter KI-generierte Vorschläge, Echtzeit-Datenpipelines, automatisierte Datenaufbereitung, Suche und Interaktion in natürlicher Sprache sowie Predictive Analytics. Qlik Sense kann in Qlik Cloud, einer privaten Cloud, vor Ort oder über hybride Bereitstellungsoptionen eingesetzt werden.

Wichtige Funktionen

• Insight Advisor, ein KI-Assistent in Qlik Sense, bietet die Generierung von Erkenntnissen, Aufgabenautomatisierung sowie Suche und Interaktion in natürlicher Sprache.
• SaaS, Multicloud, On-Premises, Hybrid Cloud und weitere Bereitstellungsoptionen.
• Associative Engine für schnelle und kontextbezogene Berechnungen.
• Erstellung von Analytics-Apps mit intelligenten Visualisierungen und Drag-and-drop-Funktionalität.

Vorteile

• Insight Advisor liefert Nutzern vorgeschlagene Erkenntnisse und Analysen, automatisiert Aufgaben und bietet außerdem erweiterte Echtzeit-Analysen.
• Qlik Sense lässt sich in Hunderte von Apps, Datenbanken, Cloud-Diensten und Dateiverwaltungsdiensten integrieren.
• Qlik-Visualisierungen sind vielfältig und hochgradig interaktiv.
• Qlik Sense bietet Nutzern sowohl mobile als auch eingebettete Analysen.

Nachteile

• Nutzer mit weniger Erfahrung in Data Science könnten anfangs Schwierigkeiten haben, den Umgang mit diesem Tool zu erlernen.
• Für Anforderungen an das Mining unstrukturierter Daten, etwa das Mining von Social-Media-Daten, ist dieses Tool nicht optimal geeignet.

TIBCO Data Science

TIBCO Data Science ist eine einheitliche Data-Science-Lösung, die die Stärken von TIBCO Statistica, TIBCO Spotfire Data Science, TIBCO Spotfire Statistics Services und TIBCO Enterprise Runtime for R vereint. Obwohl die Plattform zahlreiche fortschrittliche Funktionen bietet, ist die Benutzeroberfläche mit einer Drag-and-drop-Konfiguration und einfachen, an Slack angelehnten Funktionen für die Zusammenarbeit benutzerfreundlich gestaltet.

Nutzer von TIBCO Data Science profitieren von den vorgefertigten Vorlagen, der Versionskontrolle und einer Vielzahl von Integrationen mit Drittanbietern. Eine besondere Stärke dieser Software ist die Vielfalt und Detailtiefe ihrer Visualisierungen von Daten und Workflows.

Wichtige Funktionen

• Team Studio zur kollaborativen Erstellung von Datenpipelines.
• Drag-and-drop-Oberfläche.
• Code-Integration über Jupyter Notebook.
• Integrationsmöglichkeiten mit Python und R.
• Von Nutzern erstellte parametrisierte Arbeitsbereiche.
• Modellverwaltung, Scoring und Governance.
• Föderation von Data-Science-Workloads über SAS, MatLab, R und Python hinweg.

Vorteile

• Den Nutzern stehen zahlreiche Anpassungs- und Integrationsmöglichkeiten zur Verfügung.
• Funktionen zur Versionskontrolle und Projektfreigabe erleichtern es Teams, gemeinsam an Data-Mining-Projekten zu arbeiten.
• TIBCO Data Science gilt im Allgemeinen als benutzerfreundliches Tool.

Nachteile

• Eine eingeschränkte Dokumentation und eine kleinere Nutzer-Community können den Kundensupport bei der Verwendung dieses Tools beeinträchtigen.
• Als weniger bekannter Name im Bereich Data Mining verfügt TIBCO im Allgemeinen über weniger Ressourcen für Nutzer, verlangt aber dennoch einen vergleichsweise hohen Preis.

So wählen Sie ein Data-Mining-Tool für Ihr Unternehmen aus

Bei so vielen Optionen und sich überschneidenden Funktionen kann die Auswahl des richtigen Data-Mining-Tools für Ihre Anforderungen an die Datentransformation überwältigend sein. Berücksichtigen Sie zur Orientierung bei der Entscheidungsfindung die folgenden Tipps und Best Practices:

Achten Sie auf Tools, die Ihre branchenspezifischen Anforderungen unterstützen

Viele Data-Mining-Tools sind eher allgemein ausgerichtet, einige sind jedoch bereits darauf spezialisiert, die Anforderungen bestimmter Branchen an die Datenverarbeitung zu erfüllen. Wenn Sie mindestens in einer stark regulierten Branche wie dem öffentlichen Sektor oder dem Gesundheitswesen arbeiten, sollten Sie nach Tools mit Sicherheits- und Governance-Funktionen auf Enterprise-Niveau oder der Möglichkeit zur Integration mit solchen Tools suchen.

Prüfen Sie, mit welcher Art von Daten Sie arbeiten und welche Ziele Sie beim Data Mining verfolgen

Arbeiten Sie hauptsächlich mit strukturierten Daten, unstrukturierten Daten oder einer Kombination aus beidem? Verarbeiten Sie für ein bestimmtes Projekt riesige Datenmengen oder regelmäßig kleinere Datenmengen?

Für den Erfolg ist es wichtig zu wissen, welche Art von Daten Sie haben und welche Vorbereitung sie erfordern. Jedes Data-Mining-Tool bietet einzigartige Möglichkeiten für die Arbeit mit unterschiedlichen Datenformaten und -mengen. Deshalb sollten Sie wissen, was Sie benötigen, und entsprechend recherchieren und auswählen.

Wählen Sie ein Tool, das sich in Ihren bestehenden Technologie-Stack integrieren lässt

Viele der führenden Data-Mining-Tools lassen sich in Cloud-Umgebungen, Data Warehouses, Datenbanken und andere Tools integrieren, die Ihr Unternehmen täglich nutzt. Um das Beste aus Ihrem Data-Mining-Lebenszyklus herauszuholen, sollten Sie nach einem Tool suchen, das sich nahtlos in andere Lösungen Ihres Technologie-Stacks integrieren lässt. Alternativ können Sie nach einer umfassend ausgestatteten Datenmanagementplattform suchen und in sie investieren, die Data Mining zu ihren Funktionen zählt.

Wählen Sie ein Tool mit leistungsfähigen Funktionen für Berichte und Visualisierungen

Die meisten Data-Mining-Tools bieten zwar einige Visualisierungsfunktionen, viele enthalten jedoch nur sehr einfache Standardvisualisierungen, die von den Nutzern nicht angepasst werden können. Ein Tool mit einer Vielzahl benutzerfreundlicher Visualisierungsoptionen zu finden, ist besonders für Stakeholder ohne Data-Science-Hintergrund wichtig, damit sie verstehen, was im Data-Mining-Lebenszyklus geschieht.

Berücksichtigen Sie Ihr Budget und Ihre Data-Science-Kompetenzen im Unternehmen

Für mehrere Data-Mining-Tools sind kostenlose Versionen verfügbar, andere können jedoch schnell teuer werden – insbesondere wenn Sie in ein Tool mit mehr Funktionen investieren, als Sie tatsächlich benötigen oder bedienen können. Legen Sie Ihr Budget von vornherein fest und bewerten Sie anschließend die Kompetenzen Ihres Teams sowie dessen Anforderungen an ein Data-Mining-Tool. In manchen Fällen reicht eine einfache Excel- oder Google-Sheets-Arbeitsmappe für die Data-Mining-Anforderungen Ihres Teams aus.

Ermitteln Sie, ob Sie ein Tool benötigen, das Big-Data-Mining verarbeiten kann

Wenn Sie mit Big Data arbeiten, müssen Sie ein Tool finden, das diese Datenmengen ohne Verzögerungen oder Speicherprobleme angemessen verarbeiten kann. Einige kleinere Open-Source-Tools wie Orange verfügen möglicherweise nicht über die Kapazität, solche Datensätze effektiv zu verarbeiten.

Siehe auch: Mit KI und Datenanalyse Daten monetarisieren: 4 Techniken

Fazit: Data-Mining-Tools

Der Einsatz von Data-Mining-Tools ist heute ein zentraler Bestandteil sowohl des Datenmanagements und der digitalen Transformation als auch entsprechender Prozesse. Die mithilfe von Data-Mining-Tools gewonnenen Erkenntnisse können Organisationen bei verschiedensten Aufgaben unterstützen – von der Sentiment-Analyse von Social-Media-Konten einer Marke bis hin zu diagnostischen Entdeckungen in der Gesundheits- und Pharmaindustrie.

Angesichts der breiten Palette potenzieller Anwendungsfälle für Data Mining geht es bei der Auswahl des besten Data-Mining-Tools weniger darum, die teuerste oder umfassendste Option zu finden, sondern vielmehr darum, ein Tool auszuwählen, das genau zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt.

Berücksichtigen Sie vor der Auswahl einer Data-Mining-Lösung für Ihr Unternehmen Ihr Budget, die Kompetenzen Ihres Data-Science-Teams, Ihre kurz- und langfristigen Datenziele sowie etwaige branchen- oder regionsspezifische Anforderungen.

Lesen Sie als Nächstes: Top-Software für Business Intelligence