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CRISP Data Mining: So funktioniert das Analyseverfahren

Das Prozessmodell CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) setzt seine Erfolgsgeschichte fort. In zahlreichen Branchen hat es sich als De-facto-Standard für Data-Mining-Projekte etabliert – beispielsweise bei der Entwicklung KI-gestützter Analyse-Tools, die nachvollziehbar und fehlerfrei arbeiten sollen. Erfahren Sie hier, wie CRISP Data Mining funktioniert und welche Vorteile es für Unternehmen bietet.

Gerade für Entscheider:innen in Unternehmen wird es immer wichtiger, relevante Daten aufzuspüren und korrekt auszuwerten – etwa beim Vergleich von Warenkörben, um herauszufinden, welche Produkte oft gemeinsam gekauft werden oder welche Faktoren die Kundentreue stärken. Das CRISP-DM-Modell sorgt dafür, dass Data-Mining-Prozesse strukturiert und zuverlässig ablaufen. So können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen – insbesondere in Bereichen wie Vertrieb, Marketing und Customer Relationship Management (CRM).

Inhaltsverzeichnis

Was ist CRISP-DM?

CRISP-DM (kurz für „Cross Industry Standard Process for Data Mining“) ist ein weit verbreitetes branchenübergreifendes Standardprozessmodell für die systematische Durchführung von Data-Mining-Projekten. Es wurde 1996 von namhaften Unternehmen wie Daimler, NCR Dänemark und Teradata initiiert, ab 1997 im Rahmen des ESPRIT-Programms der EU gefördert und 1999 in Brüssel veröffentlicht.
Ziel des Modells ist es, Data-Mining-Prozesse zu vereinheitlichen und reproduzierbar zu gestalten. Es ist hersteller- und technologieunabhängig und hat sich weltweit als De-facto-Standard etabliert. Es soll Unternehmen und Organisationen die Datenanalyse und allgemein die Suche nach wertvollen Informationen in Big Data erleichtern.
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CRISP Data Mining-Prozess & Phasen

Data Mining zielt grundsätzlich darauf ab, Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datensammlungen zu identifizieren. Das Standardmodell CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) stellt sicher, dass die dabei eingesetzte Methoden und Algorithmen nachvollziehbar und transparent bleiben – ein entscheidender Faktor, um unternehmerische Entscheidungen im Nachhinein auch begründen und dokumentieren zu können.
CRISP-DM gliedert sich in sechs Phasen. Diese sind nicht strikt linear zu durchlaufen – vielmehr erlaubt das Modell ein flexibles Vorgehen, bei dem einzelne Schritte bei Bedarf wiederholt oder übersprungen werden können. In manchen Fällen ist dies sogar notwendig und zum Teil werden alle Phasen mehrfach wiederholt. Gerade in dynamischen Projekten ist dies ein Vorteil, um schnell auf neue Erkenntnisse reagieren zu können.
Diese Phasen sind:
Ablaufdiagramm für CRISP Data Mining
Das CRISP-DM-Modell bietet eine sehr gute Methode, um Data-Mining-Projekte strukturiert durchzuführen.

Phase 1: Business Understanding (Das Geschäftsmodell verstehen)

Jedes erfolgreiche Data-Mining-Projekt beginnt mit einem fundierten Geschäftsverständnis (englisch: „Business Understanding“) – also mit einem klaren Verständnis der konkreten Aufgabenstellung sowie der zugrunde liegenden Geschäftsziele und Kundenbedürfnisse.
In der ersten Phase des CRISP-DM-Modells geht es darum, die Anforderungen an das Data-Mining-Projekt so präzise wie möglich zu definieren und daraus eine geeignete Vorgehensweise abzuleiten. Diese Phase umfasst vier essenzielle Schritte, für die Sie sich ausreichend Zeit nehmen sollten:
  1. Geschäftsziele (in Bezug auf eine bestimmte Aufgabe) definieren
  2. Ist-Zustand analysieren
  3. Data-Mining-Ziele ableiten
  4. Projektplan erstellen

Phase 2: Data Understanding (Das Datenmodell verstehen)

Aufbauend auf dem Geschäftsverständnis zielt die zweite Phase des CRISP-DM-Modells darauf ab, einen fundierten Überblick über die verfügbaren Daten zu gewinnen – sowohl hinsichtlich ihres Inhalts als auch ihrer Qualität.
In dieser Phase werden die relevanten Datenquellen identifiziert, erste Analysen durchgeführt und potenzielle Schwächen wie fehlende Werte oder Anomalien systematisch dokumentiert. Sofern es Probleme hinsichtlich der Datenqualität geben sollte, werden sie in dieser Phase genau benannt.

Phase 3: Data Preparation (Die Daten vorbereiten)

Die dritte Phase „Data Preparation“ (deutsch: „Datenvorbereitung“) dient dazu, die endgültigen sauberen Datensätze für die Modellierung bereitzustellen. Eine Faustregel besagt, dass etwa 60 bis 80 % des Projekts auf die Datenaufbereitung entfallen. Diese Phase ist von erheblicher Bedeutung, denn wenn sie nicht ordnungsgemäß und sorgfältig durchgeführt wird, besteht die Gefahr eines Phänomens, das man in der Informatik als GIGO-Prinzip beschreibt. GIGO steht für „Garbage in – garbage out“ (deutsch: „Datenmüll rein – Datenmüll raus“), und besagt, dass unzulängliche Daten zu unzulänglichen Ergebnissen führen.
Im Zuge der Datenvorbereitung bestimmten Sie welche Datensätze verwendet werden sollen und dokumentieren die Gründe für die Aufnahme und den Ausschluss bestimmter Daten.
Bei weitem die umfangreichste Aufgabe ist in dieser Phase, die Daten zu bereinigen, fehlerhafte Werte zu korrigieren oder zu entfernen. Es kann auch nötig sein, Daten zu formatieren, zum Beispiel Zeichenfolgen in numerische Werte umzuwandeln, um mathematische Operationen damit durchführen zu können.
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Phase 4: Modeling (Die Daten modellieren)

Die vierte Phase „Modeling“ (deutsch: „Modellierung“) gilt oft als besonders spannend, da hier die eigentliche Anwendung der Data-Mining-Methoden erfolgt. Dies beginnt mit zunächst mit der Auswahl angemessener Data-Mining-Methoden. Typisch sind anschließend die folgenden Arbeitsschritte: Testdesigns erstellen, Ergebnisse bewerten, Parameter optimieren, Modelle erstellen und bewerten und das Modell für einen konkreten Anwendungsfall trainieren.

Phase 5: Evaluation (Die Daten auswerten)

Die Phase „Evaluation“ (deutsch: „Evaluierung“) ist eine erweiterte Bewertung. Hier geht es darum exakt abzugleichen, welches Datenmodell den individuellen Geschäftsanforderungen am besten entspricht und dieses auszuwählen.

Phase 6: Deployment (Die Daten bereitstellen)

Die letzte Phase „Deployment“ (deutsch: „Bereitstellung“) besteht darin, die Ergebnisse aufzubereiten, zu präsentieren und das Datenmodell – sofern es eine zufriedenstellende Qualität besitzt – in bestehende Geschäfts- und IT-Prozesse zu integrieren.

Vorteile und Herausforderungen von CRISP Data Mining

Mit seinen klar definierten Prozessphasen erleichtert CRISP Data Mining einen strukturierten Projektablauf bei Data-Mining-Projekten. Auch die Planung und Kommunikation werden dadurch einfacher.
Bewährt hat sich der Industrie-Standardprozess CRISP Data Mining global außerdem, weil er herstellerneutral, flexibel und branchenübergreifend ist. Er bietet ein hohes Automatisierungspotenzial und gewährleistet Effizienz in der Entwicklung und Anwendung von Data-Mining-Methoden.
Zu den Herausforderungen zählt es, eine ausreichende Qualität der Daten sicherzustellen. Zudem müssen die Kriterien für die Relevanz beziehungsweise die Bewertung der Interessantheit bei der Analyse von Daten klar und nachvollziehbar definiert sein. Fehlinterpretationen von Datensammlungen können in Unternehmen schwerwiegende Folgen haben.
Eine weitere Herausforderung stellt die Einhaltung von Datenschutzvorschriften bei personenbezogenen Daten dar. Generell sind Unternehmensdaten angemessen vor Missbrauch oder Datendiebstahl zu schützen.
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Praktische Anwendung von CRISP-DM

Das CRISP-DM-Modell bietet eine Reihe von Anwendungsmöglichkeiten für Beschreibungs-, Erklärungs- und Prognosemodelle. Am häufigsten kommt es in Vertrieb, Marketing und Customer Relationship Management zum Einsatz, zum Beispiel im Handel, bei Banken, Versicherungen und in der Pharmaindustrie.
Neben Warenkorbanalysen kommt CRISP-DM häufig zum Einsatz, um Käuferprofile zu identifizieren – auch zum Beispiel für das Cross-Selling –, Märkte zu segmentieren, den Erfolg eines Internet-Auftritts vorherzusagen oder weitere Prognosen (Predictive Analytics) zu erstellen wie zum Beispiel für Vertragslaufzeiten von Kunden oder die Einordnung von Versicherungsnehmer:innen in eine bestimmte Tarifklasse.

CRISP-DM-Alternativen

Es gibt verschiedene Alternativen zu CRISP-DM. Ab 2015 entwickelte IBM ein auf CRISP-DM aufbauendes, eigenes Standardmodell für Data Mining namens ASUM-DM (Analytics Solutions Unified Method for Data Mining/Predictive Analytics). Auch Microsoft bietet mit TDSP (Team Data Science Process) einen alternativen Standard an. Auch das amerikanische Software-Unternehmen SAS hat mit SEMMA eine eigene Methodik entwickelt. Bislang konnten sich die Alternativen gegenüber CRISP-DM bislang am Markt nicht durchsetzen.

Das Wichtigste zu CRISP Data Mining in Kürze

  • CRISP-DM steht für „Cross Industry Standard Process for Data Mining“ und ist ein etabliertes Standardprozessmodell für Data-Mining-Projekte.
  • Der Industriestandard wurde 1996 von namhaften Konzernen initiiert, im Rahmen des ESPRIT-Programms von der EU gefördert und 1999 in Brüssel veröffentlicht. Seither gilt CRISP Data Mining weltweit der De-facto-Standard im Bereich Data Mining.
  • CRISP Data Mining besteht aus sechs aufeinanderfolgenden Phasen. Das zugrundeliegende Modell ist herstellerneutral und branchenübergreifend einsetzbar.
  • Zwar gibt es Alternativen zu CRISP Data Mining, doch konnten sie sich bislang nicht in vergleichbarem Maße am Markt durchsetzen.
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