Definition

Was ist ASUM-DM?

| Autor / Redakteur: Stefan Luber / Nico Litzel

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics (ASUM-DM) ist ein von IBM entwickeltes Standard-Prozessmodell, das für Data Mining und Predictive Analytics einsetzbar ist. Es stellt eine Überarbeitung und Erweiterung des Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dar. ASUM-DM besteht aus fünf Phasen und einem Projekt-Management-Stream.

Die Abkürzung ASUM-DM steht für „Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics“. Es handelt sich um eine von IBM geschaffene Erweiterung und Überarbeitung des in einem EU-Projekt in den Jahren 1996 bis 1999 entwickelten Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Veröffentlicht wurde ASUM-DM im Jahr 2015. Einsatzbereiche des Standard-Prozessmodells sind Data Mining und Predictive Analytics. Mit der Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics sollen Schwachstellen von CRISP-DM ausgeräumt werden. Die Methode enthält neue und verbesserte Maßnahmen, Templates, Vorgaben und Aktivitäten.

ASUM-DM existiert in zwei verschiedenen Versionen. Eine proprietäre Version ist für den IBM-internen Gebrauch vorgesehen. Eine externe Version kann frei über das Internet bezogen werden. Grundsätzlich ist ASUM-DM anwendungsneutral und lässt sich in den verschiedensten Bereichen und Branchen verwenden. Mithilfe des Standardmodells lassen sich in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Zusammenhänge finden und für vorhersagende Analysen nutzen.

Der Standardprozess kennt fünf verschiedene Phasen, die sich je nach Anwendung und Analysetiefe ein- oder mehrfach durchlaufen lassen. ASUM-DM stellt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verfügung, um die verschiedenen Phasen des Data Minings und der vorhersehenden Analysen zu implementieren und auszuführen. Bestandteil der Anleitung sind Entwicklungsaktivitäten, Zuständigkeiten, Rollenverteilungen, Richtlinien und Templates. Ziel ist es, die Effizienz des Data Minings zu steigern und Implementierungszeiten zu verkürzen.

Merkmale von ASUM-DM

Die wichtigsten Merkmale von ASUM-DM sind:

  • standardisiertes Prozessmodell für Data Mining und Predictive Analytics
  • anwendungsneutral und branchenübergreifend anwendbar
  • Modell bestehend aus insgesamt fünf Phasen und einem Projekt-Management-Stream
  • als proprietäres IBM-internes Modell oder frei verfügbares Modell existent
  • Bereitstellung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung

Das Phasenmodell von ASUM-DM

Innerhalb von ASUM-DM sind fünf einzelne Phasen definiert. Alle Phasen werden von einem Projekt-Management-Stream begleitet und überwacht. Er ist für Konsistenz, Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den einzelnen Phasen zuständig. Die Phasen des Data-Mining-Prozesses werden in der Regel nicht nur einfach, sondern mehrfach durchlaufen. Die fünf einzelnen Phasen sind:

  • Analyse (Analyze)
  • Design (Design)
  • Konfiguration und Herstellung (Configure and Build)
  • Inbetriebnahme (Deploy)
  • Betrieb und Optimierung (Operate and Optimize)

In der Analysephase erfolgen die Definitionen der Anforderungen und Ziele der Data-Mining- und Predictive-Analytics-Lösung. Alle an der Lösung Beteiligten müssen den Anforderungen und Zielen zustimmen. Während der Design-Phase findet die Definition der einzelnen Lösungskomponenten und ihrer Abhängigkeiten untereinander statt. Die benötigten Ressourcen werden identifiziert und eine Entwicklungsumgebung bereitgestellt. Es entsteht ein erster Prototyp der Lösung.

In der nächsten Phase werden die einzelnen Komponenten konfiguriert, realisiert und getestet. Die Deployment-Phase sorgt für die Überführung in den Betrieb und die Aufrechterhaltung der Lösung. Die Lösung wird in die Produktionsumgebung überführt und den Anwendern zur Nutzung freigegeben. In der Betriebs- und Optimierungsphase findet die eigentlich Nutzung statt. Schwächen werden durch ständige Optimierungen behoben. Über alle fünf Phasen wacht der Projekt-Management-Stream. Er managt und monitort den Fortschritt des Projekts inklusive der beiden letzten Phasen Implementierung und Betrieb der Lösung.

Vorteile durch die Verwendung von ASUM-DM

Wird Data Mining oder Predictive Analytics auf Basis der Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics durchgeführt, ergeben sich zahlreiche Vorteile. Organisationen, die die Methode und das Standard-Prozessmodell anwenden, profitieren unter anderem von diesen Vorteilen:

  • standardisierte, beliebig replizierbare Vorgehensweise
  • Bereitstellung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung
  • effizientes und konsistentes Phasenmodell
  • schnellere Implementierung der Lösung
  • Reduzierung der Kosten für eine Data-Mining- oder Predictive-Analytics-Lösung
  • qualitativ hochwertige Ergebnisse
  • anwendungs- und branchenneutral nutzbar
  • Tool- und Technik-unabhängige Lösung
  • beliebig oft anwendbares Modell
  • klare Definition der Anforderungen und Ziele
  • agile Entwicklungsmethoden nutzbar
  • Einbindung aller an der Lösung beteiligten Einheiten
  • weltweit anerkannte und in der Praxis erprobte Vorgehensweise

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