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Definition Was ist Data Mining?

| Autor / Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber / Nico Litzel

Data Mining ist die systematische Anwendung computergestützter Methoden, um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden. Zur Wissensentdeckung eingesetzte Algorithmen basieren unter anderem auf statistischen Methoden.

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Data Mining ist interdisziplinär und nutzt Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik zur rechnergestützten Analyse von Datenbeständen. Es kommen unter anderem Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, um große Datenbestände hinsichtlich neuer Querverbindungen, Trends oder Muster zu untersuchen. Oft wird der Begriff Data Mining synonym zu „Knowledge Discovery in Databases“ (im Deutschen „Wissensentdeckung in Datenbanken“) verwendet, obwohl es sich im eigentlichen Sinn nur um einen Teilbereich der Knowledge Discovery in Databases handelt. Data Mining extrahiert die Zusammenhänge automatisch und stellt sie übergeordneten Zielen zur Verfügung. Die erkannten Muster können dazu beitragen, die Entscheidungsfindung bei bestimmten Problemen zu erleichtern.

Aufgaben des Data Minings

Die für das Data Mining angewandten Methoden haben jeweils definierte Ziele und werden einzelnen Aufgaben zugeordnet. Diese Aufgaben lassen sich beispielsweise in folgende Einzelbereiche aufteilen:

  • Klassifikation
  • Segmentierung
  • Prognose
  • Abhängigkeitsanalyse
  • Abweichungsanalyse

Die Klassifikation ordnet bestimmte Klassen einzelnen Datenobjekten zu. Bei der Segmentierung werden Objekte mit gemeinsamen Merkmalen zu Gruppen zusammengefasst. Alle Objekte einer Gruppe sollen dadurch möglichst homogen sein. Als Prognose bezeichnet man die Vorhersage von bisher unbekannten Merkmalen auf Basis von anderen Merkmalen oder zuvor gewonnener Erkenntnisse. Mit der Abhängigkeitsanalyse lassen sich Beziehungen zwischen einzelnen Merkmalen eines Objekts oder zwischen verschiedenen Objekten finden. Die Abweichungsanalyse schließlich identifiziert Objekte, die den Regeln der Abhängigkeiten anderer Objekte nicht entsprechen. Dadurch lassen sich die Ursachen für die Abweichungen finden.

Data Mining und Big Data

Oft werden die Begriffe Big Data und Data Mining im gleichen Kontext verwendet. Es ist jedoch wichtig, die beiden Begriffe sauber voneinander zu trennen. Big Data befasst sich mit besonders großen Datenmengen, die sich mit den herkömmlichen Methoden und Tools nicht effizient und in vertretbarem zeitlichem Rahmen verarbeiten lassen. Data Mining kommt zwar häufig bei großen Datenmengen zum Einsatz, ist aber nicht auf Big Data beschränkt. Das Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von Daten in Bezug auf relevante Zusammenhänge und Erkenntnisse und kann auch auf kleiner Datenbasis zur Anwendung kommen. Während Big Data große Datenmengen liefert und die geeignete technische Plattform für eine effiziente Verarbeitung zur Verfügung stellt, kümmert sich das Data Mining um den eigentlichen Vorgang der Gewinnung von Erkenntnissen aus den vorliegenden Daten. Data Mining verwendet hierfür Algorithmen aus der Statistik und Verfahren der künstlichen Intelligenz. Durch die enormen Fortschritte im Bereich der Big-Data-Technologien sowie günstigerer und leistungsfähigerer Hardware für die Nutzung von umfangreichen strukturierten und unstrukturierten Datenmengen können Data Mining und Big Data immer bessere Ergebnisse mit höherer Relevanz liefern.

Anwendungsbeispiele für das Data Mining

Data Mining kommt schon heute in vielen Bereichen zum Einsatz und bietet enorme Anwendungspotenziale für die Zukunft. Anwendungen sind beispielsweise im Marketing, im Finanz- und Versicherungswesen, im Onlinehandel, in der Verbrechensbekämpfung oder in der Medizin zu finden. Branchenübergreifend sind die Anwendungen im Marketing und im Customer Relationship Management (CRM). Banken und Versicherungen nutzen Data Mining, um Risikoanalysen durchzuführen. Im Handel ermöglicht das Data Mining, das Kaufverhalten von Kunden zu analysieren und zwischen zahlungsfähigen und zahlungsunfähigen Kunden zu unterscheiden.

Text Mining als Sonderform des Data Mining

Das sogenannte Text Mining stellt eine Sonderform des Data Minings dar. Es teilt die grundsätzlichen Verfahren des Data Minings zur Informationsgewinnung, wird aber nicht auf strukturierte Daten, sondern auf hauptsächlich unstrukturierte Textdaten angewandt. Mithilfe des Text Minings lässt sich Wissen aus Textdaten extrahieren. Dem Anwender werden automatisch die Kernaussagen von großen Textmengen geliefert, ohne dass ein detailliertes Befassen mit den einzelnen Texten notwendig ist. Beispielsweise können große Mengen von Fachartikeln mit dem Text Mining nach Informationen untersucht werden, die für eigene Projekte von Relevanz sind. Da ein hoher Prozentsatz aller Informationen in einem Unternehmen in Textform vorliegt, stellt das Text Mining eine wichtige und nicht zu unterschätzende Sonderform des Data Minings dar.

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