Da IT-Abteilungen und Unternehmen in allen Branchen größere Mengen an Rohdaten verarbeiten, wurden Verfahren entwickelt, um diese Daten in nützliche Informationen umzuwandeln.
Data Mining ist der Oberbegriff für diesen Prozess. Data Mining hat eine lange Geschichte und wurde mit dem allgemeinen technologischen Fortschritt im Laufe der Jahre unterschiedlich definiert. Wir haben Informationen zur Geschichte des Data Mining, zu wichtigen Anwendungsfällen und zu seiner Zukunft zusammengestellt. Klar ist: Data Mining ist ein zentraler Bestandteil der heutigen digitalen Transformation.
Was ist Data Mining?
Data Mining bezeichnet den Prozess, Rohdaten in nutzbare Informationen für Unternehmen umzuwandeln. Dies geschieht am häufigsten mithilfe verschiedener Data-Mining-Softwarelösungen zum Aufspüren von Mustern in Daten.
Data Mining ist eine Teilmenge der Datenanalyse. Darüber hinaus ist Data Mining ein grundlegendes Element der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.
Im Laufe der Jahre wurden zahlreiche Verfahren entwickelt, um Data Mining praktisch anzuwenden und durchzuführen. Jedes Verfahren basiert auf der grundlegenden Idee, Muster in einem Datensatz zu verfolgen. Davon ausgehend können Sie Ihre Data-Mining-Methodik abhängig vom Schwerpunkt Ihres Projekts und der Tiefe Ihrer Recherche verfeinern.
Sie könnten beispielsweise eine Assoziationsanalyse verwenden, um einfach mehrere abhängige Variablen miteinander in Beziehung zu setzen. Umgekehrt könnten Sie tiefer gehen und die Erkennung von Ausreißern und Anomalien nutzen, um große Datensätze zu durchsuchen und Anomalien aufzuspüren. Obwohl diese Verfahren heute weit verbreitet sind, ist es wichtig, die Geschichte des Data Mining und die Veränderungen dieser Verfahren zu verstehen.
Geschichte des Data Mining
Erstaunlicherweise reicht das Konzept des Data Mining bis ins 18. Jahrhundert zurück. Der Satz von Bayes und die Regressionsanalyse sind frühe Beispiele für die Identifizierung von Mustern in Rohdatensätzen. Obwohl diese Methoden jahrhundertelang verwendet wurden, tauchte der Begriff „Data Mining“ erstmals 1983 in einem von dem Wirtschaftswissenschaftler Michael C. Lovell veröffentlichten Artikel auf.
Ursprünglich betrachteten Lovell und eine Reihe anderer Wirtschaftswissenschaftler diese Praxis kritisch. Sie waren der Ansicht, dass modernes Data Mining Wirtschaftswissenschaftler und Unternehmensleiter dazu verleiten könnte, fälschlicherweise Daten miteinander zu korrelieren, die nicht unbedingt relevant sind. Ungeachtet dessen gewann das Phänomen an Popularität, und in den 1990er-Jahren nutzten Data-Warehouse-Anbieter den Begriff zu Marketingzwecken.
Eines der wichtigsten Ereignisse in der Geschichte des Data Mining ist der Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dabei handelt es sich um einen Standard, der 1996 von mehreren Unternehmen entwickelt wurde, um den Prozess zu vereinheitlichen und die von Lovell und seinen Kollegen angesprochenen Probleme zu vermeiden. Der Prozess umfasst sechs entscheidende Schritte:
- Geschäftsverständnis
- Datenverständnis
- Datenvorbereitung
- Modellierung
- Evaluierung
- Bereitstellung
Dieses Modell wurde kontinuierlich weiterentwickelt und erhielt sogar eine aktualisierte Version von IBM. Mit dem technologischen Fortschritt ist Data Mining zu einem komplexeren und flexibleren Prozess geworden – und zugleich deutlich leistungsfähiger. Im heutigen Markt ist effektives Data Mining entscheidend für einen Wettbewerbsvorteil.
Das Hauptproblem, das Data Mining heute lösen soll, besteht in der Analyse der schieren Menge an erzeugten Daten. Durch das Wachstum von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat Data Mining große Fortschritte gemacht – und die Kapazitäten von IT-Abteilungen sogar stark beansprucht.
Anwendungsfälle für Data Mining
Data Mining bietet je nach Branche, in der es eingesetzt wird, verschiedene Anwendungsfälle. Hier sind einige wichtige Beispiele.
Gesundheitswesen
Data Mining kann eingesetzt werden, um Zusammenhänge zwischen Krankheiten und der Wirksamkeit von Behandlungen aufzudecken. Allgemein betrachtet kann Data Mining dazu dienen, neue Medikamente zu identifizieren und Patienten zeitnah zu versorgen. Einer der wirksamsten Anwendungsfälle für Data Mining ist die Ermittlung geeigneter Behandlungen durch den Vergleich von Symptomen.
Es kann Gesundheitsunternehmen auch bei der Betrugserkennung unterstützen. Mithilfe der Anomalieerkennung können Nutzer Ausreißer in medizinischen Abrechnungen identifizieren, unabhängig davon, ob diese von Ärzten, Laboren, Kliniken oder anderen eingereicht wurden. Die Ausreißererkennung kann außerdem eingesetzt werden, um Überweisungen und Verschreibungen zu verfolgen, die vom Normalfall abweichen.
Data Mining zur Betrugserkennung wird im Gesundheitswesen häufig eingesetzt. So nutzte das Texas Medicaid Fraud and Abuse Detection System die Technologie, um mehr als 2 Millionen US-Dollar an gestohlenen Geldern zurückzuerlangen und mehr als 1.000 Verdächtige zu identifizieren.
Nachrichtendienste
Data Mining kann für Nachrichtendienste sehr wichtig sein, um Straftaten auf allen Ebenen zu erkennen. Dazu gehören Geldwäsche und verschiedene Formen des Menschen- und Warenschmuggels. Auch dieser Bereich ist bei seinen Data-Mining-Anwendungen stark auf die Anomalieerkennung angewiesen. Dadurch können Nachrichtendienste wie das FBI verschiedene Straftaten vorhersehen, verhindern und angemessen darauf reagieren.
Ebenso könnte Data Mining für Zwecke der Cybersicherheit eingesetzt werden. Anwendungen können Anomalien erkennen und aus Datensätzen lernen, um weitere Angriffe zu verhindern. Derzeit arbeiten zahlreiche KI-Cybersicherheitsunternehmen an der Entwicklung solcher Tools.
Marketing
Data Mining wird mit enormer Effektivität in Vertrieb und Marketing eingesetzt. Der wichtigste Anwendungsfall ist das Erkennen verborgener Trends in Kaufdaten. Dies kann Marketingagenturen und Unternehmen dabei helfen, maßgeschneiderte Kampagnen zu planen und zu starten.
Vertriebsteams können Kundendaten nutzen, um Kunden über ihre bevorzugten Kanäle zu erreichen. Allgemein lässt sich sagen, dass Data Mining im Marketing am besten für eine ganzheitlich stärker personalisierte Nutzerreise eingesetzt wird. Das kann sich entweder auf den Kaufprozess oder auf den Kundenservice beziehen. Ein weiteres Beispiel wäre die Analyse, welche Produkte häufig gemeinsam gekauft werden. Dies hilft Unternehmen, besser zu verstehen, wie Gesamtpakete und Warenkörbe von Nutzern aussehen.
Finanzwesen
Ähnlich wie in den Beispielen aus Marketing und Vertrieb können Banken und Finanzinstitute Data Mining nutzen, um aus dem Kundenverhalten zu lernen und es vorherzusagen. In der Regel setzen Finanzinstitute Data Mining ein, um die allgemeine Kundentreue zu steigern.
Dadurch können Unternehmen ihren Kunden relevante Dienstleistungen anbieten. Ähnlich wie Nachrichtendienste können Finanzinstitute Data Mining einsetzen, um betrügerische oder nicht betrügerische Handlungen zu identifizieren. Auch hier spielen die Erkennung von Anomalien und Ausreißern eine wichtige Rolle.
Finanzanalysten können Data Mining außerdem nutzen, um Kauf- und Verkaufstrends zu verstehen. Sie können Verkaufsdaten heranziehen, um Spitzen und Rückgänge zu verfolgen. Fortschrittliche Data-Mining-Verfahren berücksichtigen externe Faktoren wie Feiertage oder saisonale Werbeaktionen sowie ganz konkret die Faktoren, die diese Käufe ausgelöst haben.
Die Zukunft des Data Mining
Da die Menge an Kundendaten weiter wächst, wird die Zukunft des Data Mining von Unternehmensleitern fortlaufend betrachtet und geplant. Hier sind einige wichtige Richtungen und Entwicklungen, in die sich Data Mining in den kommenden Jahren entwickeln könnte.
Data Mining im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen war traditionell Vorreiter beim Einsatz von Data Mining, um Patienten und Behandlungsmethoden besser zu verstehen. Eine der effektivsten Anwendungen findet sich in der Signalerkennung, also dem Prozess, wertvolle Muster in zufälligen Informationen zu erkennen.
Mit Beginn der Pandemie wurden Fortschritte bei Data-Mining-Verfahren erzielt, die speziell für pharmazeutische Tests und klinische Studien entwickelt wurden. Es ist zu erwarten, dass Data Mining in diesem Bereich einige seiner ambitioniertesten Anwendungen finden wird – etwa wenn Datenwissenschaftler damit DNA-Sequenzen analysieren.
Integriertes Data Mining
Data Mining wurde traditionell entweder mithilfe proprietärer Software oder auf anderem externem Weg durchgeführt. Nun halten Data-Mining-Funktionen Einzug in zahlreiche CRM-SaaS-Plattformen für verschiedene Zwecke, vor allem für die Cybersicherheit.
Dies ist im Zeitalter der digitalen Transformation noch wichtiger geworden. Da wichtige Stakeholder und Unternehmensleiter den Wert der Modernisierung ihrer Geschäftsabläufe erkennen, passen sich Softwareanbieter an und entwickeln Low-Code-Lösungen. Diese Lösungen eröffnen zusammen mit der anhaltenden Bewegung zur Demokratisierung von Daten auch alltäglichen Nutzern neue Möglichkeiten für Data Mining.
Integriertes Data Mining bietet einige Vorteile. Der erste besteht darin, dass Data Mining und Daten insgesamt für Mitarbeiter auf benutzerfreundlichere Weise eingeführt werden. Aufgrund dieses Kontakts können Unternehmen mit einer allgemeinen Weiterqualifizierung ihrer Mitarbeiter rechnen. Der zweite Vorteil besteht darin, dass Unternehmen nun ein breiteres Spektrum an Datenanalysen durchführen können. Das liegt daran, dass integriertes Data Mining die Datenanalyse auch Abteilungen außerhalb des IT-Teams zugänglich macht.
Hyperautomatisierung
Das Konzept der Hyperautomatisierung wird sicherlich auch Data-Mining-Prozesse umfassen. Hyperautomatisierung bezeichnet den Ansatz, den einige Unternehmen verfolgen, um möglichst viele Geschäfts- und IT-Abläufe zu identifizieren und zu automatisieren. Das bedeutet, dass Unternehmen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Software für robotergestützte Prozessautomatisierung.
rasch übernehmen. Viele Data-Mining-Lösungen nutzen bereits maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Tatsächlich ist dies einer der Gründe, warum das Interesse am AIOps-Bereich rapide wächst. Hyperautomatisierung und AIOps könnten der Schlüssel zu einem der größten Probleme sein, mit denen Data Mining heute konfrontiert ist: zu viele Daten, als dass Menschen sie ohne Unterstützung verarbeiten könnten. Sicherlich wird AIOps-gestütztes Data Mining bei der Bewältigung dieser Herausforderung eine wichtige Rolle spielen.