In Unternehmen fallen heutzutage mitunter riesige Datenmengen an, zum Beispiel für Projekte, Kommunikation, IoT-Geräte, SEO-Reporte und den Kundenkontakt. Dabei stellt sich vor allem die Frage, wie die Daten sich sicher verwahren und nutzen lassen. Microsoft bietet mit der Cloud-Software Azure Data Lake eine leistungsfähige Plattform, mit dem Sie vielfältige Analysen Ihrer gesammelten Unternehmensdaten durchführen können.
Durch die digitale Transformation nahezu sämtlicher Unternehmensbereiche ist die Datenmenge, die Unternehmen verarbeiten, in den vergangenen Jahren enorm gestiegen. Dementsprechend wächst auch der weltweite Markt für Big-Data-Analytics – nach Prognosen von rund 240 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf geschätzte 650 Milliarden im Jahr 2029 (Quelle: Statista). Um diese Datenmengen zu verarbeiten, kann Azure Data Lake die Grundlage liefern.
Data-Mining spürt Datenmuster und andere wertvolle Informationen auf und extrahiert diese aus großen, meist unstrukturierten Datenmengen. Grundlage dafür sind verschiedene computergestützte Methoden und Algorithmen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Data-Mining-Verfahren funktionieren und wie Sie sie in Ihrem Unternehmen praktisch anwenden können. Unternehmen müssen immer wieder oder sogar fortlaufend riesige Datenmengen analysieren, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Immer mehr Betriebe setzen dabei auf Data-Mining, um die Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Denn moderne Techniken aus diesem Bereich sind in der Lage, auch verborgenes Wissen in Daten sichtbar zu machen – ein echter Mehrwert für strategische Entscheidungen. Doch Data-Mining gilt als vielfältig und komplex. Führungskräfte können sich damit schnell überfordert fühlen. Deshalb ist es wichtig, geeignete Tools auszuwählen, diese gezielt einzuführen und optimal an die eigenen Anforderungen anzupassen.
