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Data Mining

Datenbanken skalieren heutzutage in Größenordnungen bis zu mehreren Terabyte. Das sind über 1.000.000.000.000 Bytes an Daten, welche viele wichtige Informationen von strategischer Bedeutung chiffriert enthalten und von Menschen allein nicht mehr auszuwerten sind. Den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen, trifft es hier am ehesten. 

Der Schlüssel zum Gelangen an die strategisch wichtigen Informationen heißt Data Mining. Data Mining ist ein Prozess, der eine Vielzahl von Daten-Analyse-Tools verwendet, um Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, die verwendet werden können, um gültige Vorhersagen zu treffen. 

Die ersten und einfachsten analytischen Schritte beim Data Mining bestehen darin, die Daten zu beschreiben: statistischen Attribute zusammenzufassen (z. B. Mittelwerte und Standardabweichungen), visuell mit Hilfe von Diagrammen und Graphen zu prüfen, und nach potentiell sinnvollen Beziehungen – Korrelationen  zwischen den Variablen (z. B. Werte, die oft zusammen auftreten) zu suchen. 

Das Sammeln, Erforschen und Auswählen der richtigen Daten sind von entscheidender Bedeutung. 

Das Sammeln und Aufbereiten von Daten allein erlaubt keine Erstellung eines Aktionsplanes. Dazu muss ein Vorhersagemodell auf Grundlage der Daten entwickelt werden. Das entwickelte Vorhersagemodell muss anschließend anhand von Muster aus bekannten Ergebnissen erprobt werden, bis es dafür valide Ergebnisse liefert. 

Ein gutes Modell darf jedoch niemals mit der Realität verwechselt werden, denn es ist immer nur ein Modell basierend auf einem Ausschnitt der Realität. Aber die Vorhersagen für den Ausschnitt können zuverlässige Aussagen über die Realität zu Tage bringen, abhängig von der Güte des Modells und der Menge an Daten. 

Der letzte Schritt ist es, das Modell empirisch zu überprüfen. Beispielsweise aus einer Datenbank von Kunden, die bereits über Angebote erfasst sind (z. B. Payback-Karten). 

Durch ein zuverlässiges Data Mining kann das Management besser fundierte Entscheidungen treffen.

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