Definition, Nutzen und Einsatzkontexte von Data Mining

Data Mining: Was ist das, wie funktioniert es und wann wird es benötigt?

‍Data Mining, ein englischer Begriff, der ins Italienische als "Datenausbeutung" übersetzt werden kann, stellt einen entscheidenden Prozess im Bereich der Datenanalyse dar. Der Begriff ist eigentlich etwas unpassend, denn das uns bekannte Data Mining befasst sich nicht wirklich mit dem Abbau von Daten, sondern mit deren Informations- und Wissensgewinnung.
Diese Praxis besteht darin, große Mengen von Rohdaten in Wissen (KDD – Knowledge Discovery in Data) umzuwandeln, indem wiederkehrende Muster und Schemata identifiziert werden. In diesem Artikel werden wir die Definition von Data Mining, dessen Nutzen und die Kontexte, in denen es angewendet wird, untersuchen.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist ein Prozess, der die Identifikation und Extraktion von verborgenen Mustern und wertvollen Informationen aus großen Datenmengen beinhaltet. Ein Data Mining-Prozess hat in der Regel zwei Ziele: die Beschreibung eines Datensatzes durch Identifizierung von Mustern und Beziehungen oder die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse oder Trends, eine Technik, die dank neuer Algorithmen, AI und Maschinenlernen immer häufiger verwendet wird.
Data Mining wird normalerweise in vier Hauptphasen unterteilt: Zieldefinition, Datenerfassung, Datenaufbereitung und -speicherung, Anwendung von Data-Mining-Algorithmen und Ergebnisbewertung.

Zieldefinition

Dies ist wahrscheinlich die entscheidende Phase des gesamten Data-Mining-Prozesses. Datenanalysten und Unternehmensstakeholder müssen zusammenarbeiten, um das Geschäftsproblem zu definieren. Dies ermöglicht die Identifizierung von Fragen und Datenquellen für ein bestimmtes Projekt.

Datensammlung, -vorbereitung und -speicherung

Nach Definition des Problemumfangs identifizieren Datenanalysten, welcher Datensatz hilft, die für das Geschäft relevanten Fragen zu beantworten. Die gesammelten Daten werden dann gereinigt, Duplikate, fehlende Werte und Anomalien entfernt und gespeichert.

Datenanalyse

In dieser Phase untersuchen Analysten jegliche interessante Beziehungen zwischen den Daten, wie sequenzielle Muster, Assoziationsregeln oder Korrelationen. Es ist auch möglich, Deep-Learning-Algorithmen zur Klassifizierung oder Gruppierung eines Datensatzes je nach verfügbaren Daten anzuwenden.

Ergebnisbewertung

Schließlich ist die Phase, in der Schlussfolgerungen gezogen werden, die Phase, in der die Ergebnisse bewertet und interpretiert werden. Wenn die Ergebnisse gültig, neu, nützlich und verständlich sind, können Organisationen dieses Wissen nutzen, um neue Strategien zu implementieren.

Data-Mining-Techniken

Data Mining verwendet verschiedene Techniken aus Bereichen wie Statistik, Maschinenlernen und Mathematik, um Daten in in realen Kontexten anwendbare Einsichten umzuwandeln. Hier sind einige dieser Techniken:

• Assoziationsregeln: Diese Methode sucht Verbindungen zwischen zwei scheinbar nicht korrelierten Datensätzen, mit Konzepten wie "if/then". Ihre Effektivität basiert auf Kriterien wie Unterstützung, die die Häufigkeit des Auftretens der korrelierten Elemente angibt, und Zuverlässigkeit, die zeigt, wie oft eine Regel wahr ist. Zum Beispiel können Einzelhändler vorhersagen, welche Artikel ein Kunde kaufen möchte, indem sie frühere Käufe betrachten und so Cross-Selling-Strategien und Empfehlungssysteme verbessern
• Entscheidungsbäume: Diese Methode verwendet Klassifikations- oder Regressionsverfahren, um Ergebnisse auf der Grundlage sequenzieller Entscheidungen vorherzusagen oder zu kategorisieren. Es wird als Baum dargestellt, bei dem jeder Zweig eine Entscheidung und jedes Blatt ein mögliches Ergebnis darstellt
• Clustering: Dieser Prozess gruppiert ähnliche Daten zusammen und weist ihnen keine bestimmte Kategorie zu, sondern identifiziert Muster aufgrund von Ähnlichkeiten. Zum Beispiel kann es in Marktstudien verwendet werden, um Verbraucher aufgrund ihrer Antworten auf Umfragen zu segmentieren
• Neuronale Netzwerke: Hauptsächlich in Deep-Learning-Algorithmen verwendet, verarbeiten neuronale Netzwerke Daten, indem sie die miteinander verbundene Struktur des menschlichen Gehirns mit geschichteten Knoten nachahmen. Jeder Knoten hat Eingabe, Gewichtungen, einen Bias und einen Ausgang. Wenn der Ausgang einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten "aktiviert" und sendet Daten an die nächste Schicht. Das Training erfolgt über das supervised learning, wobei das Modell entsprechend der Verlustfunktion durch den Gradientenabstieg angepasst wird
• Pfad- und Sequenzanalyse: Mit dieser Technik identifiziert die Data-Mining-Software Muster, bei denen ein Ereignisset einem anderen vorausgeht. Ein Beispiel könnte ein Unternehmen sein, das einen Anstieg der Verkäufe bestimmter Produkte vor Feiertagen bemerkt oder einen Anstieg des Website-Verkehrs in warmen Perioden feststellt
• K-nearest neighbor (KNN): KNN ist ein nichtparametrischer Algorithmus, der Daten aufgrund ihrer Nähe zu bekannten Daten klassifiziert. Die Grundidee ist, dass ähnliche Daten nahe beieinander liegen. Der Algorithmus berechnet die Abstände zwischen den Daten, meist mit dem euklidischen Abstand, und ordnet eine Kategorie basierend auf der Häufigkeit oder dem Durchschnitt der nahe gelegenen Kategorien zu.

Hauptanwendungsgebiete von Data Mining

Die Anwendungsgebiete von Data Mining sind zahlreich: Einige haben bereits eine gewisse "Reife" erreicht und Data Mining ist nun ein fester Bestandteil der Geschäftsprozesse. In Unternehmen sind einige der Hauptanwendungsgebiete sicherlich Marketing (Kundensegmentierung, SEM), Finanzen (Betrugserkennung, Entwicklung von Aktienindizes) und IT & Cybersecurity (Erkennung von Anomalien mit Systemen wie Managed Detection and Response).

Der Nutzen des Data Mining

Data Mining ist ein wesentlicher Aspekt jeder erfolgreichen Analyseinitiative. Unternehmen können den Erkenntnisentdeckungsprozess nutzen, um das Vertrauen der Kunden zu erhöhen, neue Einnahmequellen zu finden, Kunden zu binden und vieles mehr.
Data Mining kann beispielsweise verwendet werden, um den optimalen Preis für einen Service zu finden (indem man ihn mit vergangenen Daten und Wettbewerbsdaten vergleicht), um das Lernen von Schülern in der Schule zu personalisieren oder um Verkäufe vorherzusagen. Kurz gesagt, es gibt viele Anwendungsbereiche und Branchen: Es ist entscheidend, eine geeignete Struktur für die Sammlung und den Empfang einer großen Menge von Daten zu haben, um sie nutzen zu können, um Assoziationen, Anomalien und wiederkehrende Muster (Patterns) und letztlich Informationen zu finden. Data Mining ermöglicht es, von "kryptischen" Informationen, die in einer Datenbank ohne erkennbare Ordnung verteilt sind, zu nutzbarem Wissen für verschiedene Zwecke zu gelangen.

Data Mining: Ein Risiko für die Privatsphäre?

Die Kehrseite des Data Mining ist das potenzielle Datenschutzrisiko. Kann eine Person, die Privatsphäre wünscht, sich schützen? Nur in begrenztem Maße und im Grunde ineffektiv.

Data Mining kann ein mächtiges Instrument des Wissens und der Vorhersage sein. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die Verwendung solcher Techniken stets den Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten (DSGVO) und der Privatsphäre entsprechen muss. Der verantwortungsvolle Einsatz von Data Mining kann sowohl für Organisationen als auch für Einzelpersonen erhebliche Vorteile bringen, es ist jedoch entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen dem Erhalt wertvoller Informationen und dem Respektieren der Rechte des Einzelnen zu wahren.