Was ist Data Mining?

Vielleicht ein neumodischer Begriff?
Nein. Bei einigen auch bekannt unter dem Namen “Knowledge Discovery in Databases” verlassen sich inzwischen immer mehr Entscheidungsträger in Unternehmen nur auf die Zahlen, die ihre Data Miner liefern, wenn sie ein Entscheidung treffen. Auch immer mehr Unis bieten Vorlesungen zum Thema Data Mining an.

In der heutigen Zeit werden Unmengen an Daten gespeichert. Durch richtiges Data Mining wird mit Hilfe statistischer Verfahren versucht diese Daten automatisch auszuwerten. Dabei geht es um das Aufspüren von Regeln und Mustern innerhalb der Datenbestände. Insbesondere Unternehmen können so u.a. Änderungen des Kaufverhaltens ihrer Kunden aufspüren und sich unternehmerisch besser darauf einstellen. Auch große Abweichungen / Ausreißer können besser erkannt werden, was zum Beispiel bei der Betrugserkennung eine Rolle spielen kann.

Definition

Es bestehen in diesem Bereich zahlreiche Definitionsansätze. Zusammengefasst  kann Data Mining jedoch also als die Anwendung von Algorithmen auf Daten mit der Zielsetzung, Muster aus den Daten zu extrahieren, verstanden werden. Dabei geht es vor allem um die Verarbeitung sehr großer Datenbestände (wie zum Beispiel Kundenprofile, Geschäftszahlen), wofür effiziente Methoden benötigt werden, deren Zeitkomplexität sie auch für große Datenmengen geeignet macht.

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ist das „maschinelle Lernen“, bei dem jedoch bekannte Muster vom Computer automatisch in neuen Daten wiedererkannt werden sollen. Dagegen liegt beim Data Mining der Fokus auf dem Finden neuer Muster liegt.

Kritik

Kritik kommt vor allem von den Datenschützern. Denn wenn die Verfahren der Data Miner auf Personendaten angewendet werden, werden in der Regel Daten zusammengeführt, die nicht zusammen gespeichert werden sollten.

Besondere Aufmerksamkeit bekommt Data Mining beim jährlich stattfindenden Data Mining Cup.

Foto: Rainer Sturm / pixelio.de