Data-Mining

Was ist Data-Mining?

Data Mining ist ein Prozess, der von Unternehmen verwendet wird, um Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln. Durch den Einsatz von Software zur Suche nach Mustern in großen Datenmengen können Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren, um effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und die Kosten zu senken. Data Mining hängt von einer effektiven Datenerfassung,. Speicherung und Computerverarbeitung ab.

Wie Data Mining funktioniert

Beim Data Mining werden große Informationsblöcke untersucht und analysiert, um aussagekräftige Muster und Trends zu ermitteln. Es kann auf vielfältige Weise verwendet werden, z. B. für Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Betrugserkennung, Spam-E-Mail-Filterung oder sogar um die Stimmung oder Meinung von Benutzern zu erkennen.

Der Data-Mining-Prozess gliedert sich in fünf Schritte. Zunächst sammeln Organisationen Daten und laden sie in ihre Data Warehouses. Anschließend speichern und verwalten sie die Daten entweder auf eigenen Servern oder in der Cloud. Geschäftsanalysten, Managementteams und IT-Experten greifen auf die Daten zu und bestimmen, wie sie sie organisieren möchten. Dann sortiert die Anwendungssoftware die Daten basierend auf den Ergebnissen des Benutzers, und schließlich präsentiert der Endbenutzer die Daten in einem einfach zu teilenden Format, wie z. B. einem Diagramm oder einer Tabelle.

Data Warehousing- und Mining-Software

Data-Mining-Programme analysieren Beziehungen und Muster in Daten basierend auf den Anforderungen der Benutzer. Beispielsweise kann ein Unternehmen Data-Mining-Software verwenden, um Informationsklassen zu erstellen. Stellen Sie sich zur Veranschaulichung vor, ein Restaurant möchte mithilfe von Data Mining bestimmen, wann es bestimmte Sonderangebote anbieten sollte. Es wertet die gesammelten Informationen aus und erstellt Klassen basierend darauf, wann Kunden sie besuchen und was sie bestellen.

In anderen Fällen finden Data Miner Informationscluster auf der Grundlage logischer Beziehungen oder betrachten Assoziationen und sequentielle Muster, um Rückschlüsse auf Trends im Verbraucherverhalten zu ziehen.

Die Lagerhaltung ist ein wichtiger Aspekt des Data Mining. Beim Warehousing zentralisieren Unternehmen ihre Daten in einer Datenbank oder einem Programm. Mit einem Data Warehouse kann eine Organisation Segmente der Daten ausgliedern, damit bestimmte Benutzer sie analysieren und verwenden können.

In anderen Fällen können Analysten jedoch mit den gewünschten Daten beginnen und auf der Grundlage dieser Spezifikationen ein Data Warehouse erstellen. Unabhängig davon, wie Unternehmen und andere Einrichtungen ihre Daten organisieren, verwenden sie sie, um die Entscheidungsprozesse des Managements zu unterstützen.

Data Mining und soziale Medien

Eine der lukrativsten Anwendungen von Data Mining sind die sozialen Medien. Plattformen wie Facebook (im Besitz von Meta), TikTok, Instagram und Twitter sammeln unzählige Daten über einzelne Benutzer, um Rückschlüsse auf ihre Präferenzen zu ziehen und gezielte Marketinganzeigen zu senden. Diese Daten werden auch verwendet, um zu versuchen, das Benutzerverhalten zu beeinflussen und ihre Präferenzen zu ändern, sei es für ein Verbraucherprodukt oder für wen sie bei einer Wahl stimmen werden.

Das Data Mining in sozialen Medien ist zu einem großen Streitpunkt geworden, wobei mehrere Untersuchungsberichte und Enthüllungen zeigen, wie ruchlos die Daten von Mining-Benutzern sein können.

Der Cambridge-Analytica-Skandal ist ein Paradebeispiel dafür, wie Social-Media-Unternehmen Data Mining auf Kosten ihrer Nutzer einsetzen können.

Beispiel für Data Mining

Lebensmittelgeschäfte sind bekannte Anwender von Data-Mining-Techniken. Viele Supermärkte bieten Kunden kostenlose Treuekarten an, die ihnen Zugang zu reduzierten Preisen verschaffen, die Nichtmitgliedern nicht zur Verfügung stehen. Die Karten machen es den Geschäften leicht zu verfolgen, wer was kauft, wann und zu welchem Preis. Nach der Analyse der Daten können Geschäfte diese Daten verwenden, um Kunden Gutscheine anzubieten, die auf ihre Kaufgewohnheiten ausgerichtet sind, und entscheiden, wann sie Artikel zum Verkauf anbieten oder wann sie zum vollen Preis verkauft werden.

Data Mining kann Anlass zur Sorge geben, wenn ein Unternehmen nur ausgewählte Informationen verwendet, die nicht repräsentativ für die gesamte Stichprobengruppe sind, um eine bestimmte Hypothese zu beweisen.

Data-Mining-Prozesse werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die Anwendungen wie Suchmaschinentechnologie und Website-Empfehlungsprogramme unterstützen.

Höhepunkte

• Data Mining kann von Unternehmen für alles genutzt werden, von der Ermittlung dessen, woran Kunden interessiert sind oder was sie kaufen möchten, bis hin zur Betrugserkennung und Spam-Filterung.

• Data-Mining-Programme zerlegen Muster und Verbindungen in Daten basierend auf den von Benutzern angeforderten oder bereitgestellten Informationen.

• Data Mining ist der Prozess der Analyse einer großen Menge von Informationen, um Trends und Muster zu erkennen.

• Social-Media-Unternehmen verwenden Data-Mining-Techniken, um ihre Benutzer zu einer Ware zu machen, um Gewinne zu erzielen.

• Diese Verwendung von Data Mining ist in letzter Zeit in die Kritik geraten, da sich die Benutzer oft nicht bewusst sind, dass Data Mining mit ihren persönlichen Daten durchgeführt wird, insbesondere wenn es zur Beeinflussung von Präferenzen verwendet wird.

FAQ

Wie wird Data Mining durchgeführt?

Data Mining basiert auf Big Data und fortschrittlichen Computerprozessen, einschließlich maschinellem Lernen und anderen Formen künstlicher Intelligenz (KI). Ziel ist es, Muster zu finden, die zu Rückschlüssen oder Vorhersagen aus ansonsten unstrukturierten oder großen Datensätzen führen können.

Was ist ein anderer Begriff für Data Mining?

Data Mining ist auch unter dem weniger gebräuchlichen Begriff Knowledge Discover in Data oder KDD bekannt.

Wer nutzt Data Mining?

Data-Mining-Anwendungen reichen vom Finanzsektor, um nach Mustern in den Märkten zu suchen, bis hin zu Regierungen, die versuchen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Unternehmen und insbesondere Online- und Social-Media-Unternehmen nutzen Data Mining für ihre Benutzer, um profitable Werbe- und Marketingkampagnen zu erstellen, die auf bestimmte Gruppen von Benutzern abzielen.