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2024.07.24.

Data Mining: Was kann die Daten verbergen?

Data Mining: Was kann die Daten verbergen?  

In letzter Zeit wird viel über den Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) und ihre möglichen Auswirkungen gesprochen, hauptsächlich aufgrund des Durchbruchs von chatGPT Fast jeder stellt sich Fragen: 

  • Wie wird KI unser Leben beeinflussen?  
  • Wird sie wirklich meinen Job übernehmen?  
  • Wie kann ich an der KI-Revolution teilnehmen?
  • Wie kann mein Unternehmen mit Hilfe von KI effizienter arbeiten?  

Gleichzeitig wird oft betont, dass die KI nicht mit chatGPT begonnen hat. Wir haben darüber bereits in unserem podcastgesprochen, auf dem Fachtag für Künstliche Intelligenz der Universität Pécs vorgetragenund auf Anfrage zahlreicher interessierter Kunden bei Firmenveranstaltungen referiert.  

Nach unserer Erfahrung werden jedoch oft die Begriffe verwechselt. Dies ist nicht unbedingt ein Problem, kann aber leicht zu Missverständnissen führen. Deshalb starten wir unsere Artikelserie, in der wir versuchen werden, die wichtigsten Fachbegriffe in diesem Bereich aus geschäftlicher Sicht zusammenzustellen und verständlich zu machen. 

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Was ist Data Mining? 

In unserem ersten Artikel werden wir das Data Mining untersuchen. Viele der heutigen Experten für künstliche Intelligenz begannen ihre Karriere als Data Miner, und es gibt viele Überschneidungen zwischen den verschiedenen Begriffen.  

Das Ziel des Data Mining ist es, wertvolle Informationen und Muster aus großen Datensätzen zu extrahieren. In der Geschäftswelt bedeutet dies, etwas in den Daten zu finden, das zur Unterstützung von Geschäftszielen verwendet werden kann, wie zum Beispiel: 

  • Wir gewinnen ein besseres Verständnis für unsere Kunden und können effektiver mit ihnen kommunizieren. 
  • Wir verstehen das Verhalten unserer Kunden und können rechtzeitig auf ihre Bedürfnisse reagieren. 
  • Wir erkennen verdächtige Kreditkartentransaktionen und verhindern mögliche Betrügereien. 

Im Gegensatz zu traditionellen statistischen Methoden ist die Größe des Datensatzes hier ein wichtiger Aspekt. Die Eigenschaften von Data-Mining-Verfahren und -Algorithmen bestehen darin, dass sie auch bei großen Datenmengen effizient arbeiten. Beispielsweise können sie Millionen von Kauftransaktionen oder Interaktionen zwischen Kunden analysieren, ohne dass kleinere Stichproben genommen werden müssen, bei denen möglicherweise relevante Informationen durch die Stichprobenahme verloren gehen könnten. 

Wie kann ich Data Mining im Geschäftsleben nutzen? 

Data Mining hat sich in nahezu jedem Geschäftssektor bewährt: 

  • Optimierung bestehender Prozesse 
  • Entwicklung neuer Prozesse 
  • Einrichtung neuer Einnahmequellen 

Besonderheiten von Data-Mining-Projekten 

Es ist auch wichtig, eine weitere Eigenschaft des Data Mining hervorzuheben: Manchmal arbeiten wir mit Daten, die aufgrund ihrer Größe von der Organisation zuvor nicht genutzt wurden, weshalb es schwierig ist, vorherzusagen, ob sie wertvolle Informationen enthalten. Dies ist besonders wichtig bei der vorläufigen Rentabilitätsanalyse des Projekts, da wir nicht immer den erwarteten Gewinn abschätzen können, während die Kosten sofort sichtbar sind.

Daher kann die ROI (Return on Investment)-Berechnung nicht mit hoher Genauigkeit durchgeführt werden. Glücklicherweise gibt es mittlerweile viel Erfahrung in Data-Mining-Projekten, sodass wir mit der richtigen Expertise und Erfahrung eine Schätzung abgeben können, die für den Genehmigungsprozess eines Projekts ausreichend genau ist. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die Organisation die Besonderheiten von Data-Mining-Projekten verstehen muss und die Prozesse entsprechend vorbereitet werden müssen, um diese angemessen zu behandeln.  

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Aber wo speichere ich all diese Daten? 

Eine Voraussetzung für Data-Mining-Aktivitäten ist der Zugang zu Daten. Es gibt mehrere Ansätze dafür: 

  • Data Lake: Die große Menge gesammelter Daten (z.B. aus Quellsystemen, dem Web) kann in eine Datenspeicherschicht geladen werden, in der sie effizient und kostengünstig verwaltet werden kann.   
  • Data Warehouse oder Datenlager: Große Unternehmen erstellen in der Regel ein Datenlager, in dem die wesentlichen im Unternehmen verfügbaren Daten systematisch und strukturiert gespeichert werden.   
  • Data Mart oder Datenmarkt: Eine Datenspeicherschicht, die eine bestimmte Geschäftsfunktion des Unternehmens unterstützt, in der die Daten spezifisch für die Berichterstattung, Analyse und Datenanalyse für diesen bestimmten Geschäftsbereich vorbereitet werden.  

Die Beziehung zwischen Data Mining und Projektmanagement

Es gibt mehrere Ansätze zur Verwaltung von Data-Mining-Projekten. Einer der am weitesten verbreiteten ist der CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) Methode, die von vielen Organisationen mit kleineren bis größeren Anpassungen befolgt wird.  

Cross Industry Standard Process for Data Mining

Ein großer Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie einen Rahmen für die Verwaltung von Data-Mining-Projekten bietet, der unabhängig vom Anwendungsbereich genutzt werden kann. 

Die Methode besteht aus sechs Phasen, durch die das Projekt iterativ fortschreitet. Das bedeutet, dass eine Phase mit Ergebnissen abschließen kann, die es erforderlich machen, zu einer vorherigen Phase zurückzukehren und erneut durch die entsprechenden Phasen zu gehen: 

  1. Identifizierung der Geschäftsziele (Business Understanding) 
  1. Datenverständnis 
  1. Vorbereitung der Daten 
  1. Modellierung 
  1. Bewertung 
  1. Einsatz 

Wie kann überprüft werden, ob komplexe Logik korrekt funktioniert? 

Data Mining zeichnet sich dadurch aus, dass große Datenmengen verarbeitet werden, die sich nicht einfach in Excel übersichtlich darstellen lassen. Daher ist es häufig erforderlich, Big Data-Lösungen für eine effektive Datenverwaltung zu nutzen. Darüber hinaus beinhalten Data-Mining-Verfahren oft komplexe mathematische Algorithmen, die aus geschäftlicher Sicht nicht immer leicht verständlich sind.  

Ebenso wichtig—aber oft vernachlässigt—ist die Aufgabe, die Data-Mining-Modelle und die von ihnen verarbeiteten Datenbestände zu überprüfen und zu testen. 

  • Wurden alle verfügbaren und relevanten Ressourcen genutzt? 
  • Ist die Qualität der verwendeten Daten angemessen? 
  • Sind die Ergebnisse des Modells aus der Perspektive der tatsächlichen Geschäftsziele relevant? 
  • Könnte die Anwendung des Modells unbeabsichtigte negative Folgen für die Geschäftsabläufe haben? 

Durch die Anwendung geeigneter Test- und Validierungsmethoden können unbeabsichtigte negative Folgen der Ergebnisse des Data Mining vermieden werden.  

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Welche Werkzeuge verwenden Data Scientists? 

Bei der Datenanalyse können verschiedene Werkzeuge verwendet werden, aber einige sind weiter verbreitet.  

Unter den Programmiersprachen: 

  • SQL: Bietet hervorragende Möglichkeiten zur Datenextraktion und -transformation. 
  • Python und/oder R: Diese können den gesamten Data-Mining-Prozess abdecken, aber viele nutzen sie zusammen mit SQL zur Datenmanipulation, Modellentwicklung und Validierung. In den letzten Jahren hat Python begonnen, die Vorherrschaft über die beiden Sprachen zu übernehmen.  

Low code / No code Werkzeuge 

Zusätzlich sind alle relevanten Werkzeuge für die Durchführung von Data-Mining-Aktivitäten auch im Dienstleistungsangebot großer Cloud-Anbieter verfügbar: 

Wie steht Data Mining im Zusammenhang mit generativer künstlicher Intelligenz? 

Wir sagen den Vertretern der Geschäftsbereiche oft, dass sie sich nicht zu sehr darum kümmern müssen, ob eine Lösung für ein geschäftliches Problem unter Data Mining, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz fällt. Zwischen diesen Bereichen gibt es Überschneidungen, und es ist selten, dass jemand darauf besteht, den geschäftlichen Wert nur mit der einen oder der anderen Methode zu erzielen.  
 

Ezek is
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