Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen die meisten Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht mehr fördern können. Um aus den wachsenden Datenmassen wirklich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie effiziente Analysen – wie Data Mining. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, zeigt, wie das Verfahren die wirklich entscheidenden Insights liefert.
Wie Data Mining in vier Schritten die Geheimnisse von Datenmassen aufdeckt
Data Mining fasst als Oberbegriff verschiedene Methoden, statistische Prinzipien und Algorithmen zusammen, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Diese spezielle Art der Datenanalyse hilft Unternehmen, komplexe Sachverhalte besser zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu machen oder Empfehlungen auszusprechen – zum Beispiel in Online-Shops, die aufgrund der gekauften Waren ähnliche Produkte vorschlagen. Im Kern umfasst das Verfahren vier grundlegende Schritte.
1. Daten sammeln und aufbereiten
In einem ersten Schritt werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren, dem Internet oder Dokumenten zusammengeführt. Um einen vollständigen und konsistenten Datenpool zu erhalten, müssen die gesammelten Daten anschließend bereinigt werden, was etwa das Entfernen von Duplikaten oder das Ergänzen von fehlenden Werten umfasst.
2. Daten transformieren
Im nächsten Schritt werden die zuvor gesammelten Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format gebracht, das als Grundlage für das spätere Data Mining dient. Dazu gehört etwa die Skalierung der Daten auf einen gemeinsamen Wertebereich, die Umwandlung in eine standardisierte Form und die Erzeugung neuer Features, die bessere Einblicke und Ergebnisse ermöglichen.
3. Data Mining
Beim eigentlichen Data Mining kommen Algorithmen und Analysetechniken zum Einsatz, um Muster und Beziehungen in den aufbereiteten Daten zu entdecken. Gängige Techniken sind dabei etwa die Klassifikation, also die Einteilung der Daten in vordefinierte Kategorien, und das Clustering, das ähnliche Daten in Gruppen zusammenfasst. Aber auch das Lernen von Assoziationsregeln, die Vorhersage von Werten auf Basis des Inputs und die Anomalie-Erkennung kommen in diesem Schritt zum Tragen.
4. Bewertung und Visualisierung
Abschließend werden entdeckte Muster hinsichtlich ihrer Aussagekraft und Nützlichkeit bewertet. Für eine optimale Präsentation der Ergebnisse eignen sich neben schriftlichen Berichten besonders Diagramme oder Dashboards, um Entscheidungsträgern die Interpretation und Nutzung der oft komplexen Ergebnisse zu erleichtern.
KI und Data Mining: Das volle Potenzial leistungsfähiger Datenmanagement-Plattformen entfalten
„Data Mining hat bereits in Zeiten von Big Data immer mehr an Bedeutung gewonnen, mit neuen KI-Funktionen zeigt sich allerdings erst das gesamte Potenzial“, erklärt Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase. „Die Grundlage zur Gewinnung wertvoller Insights sind daher leistungsfähige Datenmanagement-Plattformen, die Künstliche Intelligenz, Menschen und Daten zusammenbringen.“
