Data-Mining: So schürfen Sie aus Rohdaten wertvolle Informationen

1. Geschäftsziel festlegen: Am Anfang steht die Frage, was ein Unternehmen mit seinen Daten erreichen kann und will. Um hierzu geeignete Geschäftsziele zu entwickeln, arbeiten Fachabteilungen und Datenexpert:innen eng zusammen.
2. Daten sammeln: Sobald das Ziel feststeht, lassen sich für Data-Mining die passenden Daten auswählen. Danach ist zu entscheiden, wo die Daten herkommen sollen, etwa aus internen Datenbanken, CRM-Systemen oder externen Quellen. Bereits hier ist die IT gefragt: Sie stellt sicher, dass alle Daten zugänglich sind und sicher gespeichert wurden.
3. Daten vorbereiten: Selten sind die Rohdaten perfekt, weshalb sie zunächst zu bereinigen sind. Dazu gehört: Duplikate entfernen, fehlende Werte ergänzen, Sonderfälle prüfen. Manchmal ist es auch wichtig, die nicht relevanten Merkmale auszusortieren.
4. Muster erkennen und Modelle erstellen: Dann folgt der entscheidende Schritt: Die Data-Mining-Tools suchen in den Datensammlungen nach Mustern, Trends und Auffälligkeiten wie zum Beispiel Ausreißern. Je nach Fragestellung können unterschiedliche Methoden zum Einsatz kommen – von einfachen Regeln bis hin zu komplexem Machine Learning. Datenexpert:innen (Data Scientists) im Unternehmen erstellen hierfür meist erst einmal Testdesigns und überprüfen diese so lange, bis die Data-Mining-Modelle genau zum Unternehmensziel passen.
5. Bewerten: Schließlich werden die Erkenntnisse aufbereitet, zum Beispiel in Dashboards oder Reports visualisiert, und gemeinsam mit den Fachabteilungen interpretiert. Wichtig: Die Ergebnisse müssen korrekt, verständlich und praxistauglich sein – nur dann schaffen sie Mehrwerte.
6. Bereitstellen: Die letzte Phase besteht darin, die Ergebnisse bereitzustellen und ein (neues) Datenmodell in bestehende Geschäfts- und IT-Prozesse zu integrieren. In dieser Phase können Sie das Modell nochmals prüfen und optimieren.

Das CRISP-DM-Modell bietet eine sehr gute Methode, um Data-Mining-Projekte strukturiert durchzuführen.

Text Mining

Process Mining

• Hypothesen entwickeln: Mit Data-Mining spüren Sie mitunter überraschende Zusammenhänge zwischen einzelnen Daten auf. Anders als mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung und -analyse überprüfen Sie nicht nur bestehende Annahmen, sondern stellen eigenständige Hypothesen auf.
• Trends erkennen: Mittels der mathematischen und statistischen Auswertung umfassender Datensätze entdecken Sie mit Data-Mining wertvolle Informationen und können daraus Trends ermitteln, auch zum Beispiel hinsichtlich Saisonalität.
• Kosten sparen: Data-Mining-Modelle sind beispielsweise in der Lage, Engpässe zu identifizieren, bevor sie eintreten. Dies hilft Unternehmen dabei vorausschauend zu arbeiten und Mehrkosten durch Stillstand oder Wartezeiten zu vermeiden.
• Probleme lösen: Data-Mining unterstützt Unternehmen darin, aktuelle Bedarfe zu erkennen, zeitgemäße Geschäftsmodelle zu entwickeln oder zeitgemäße Rollenprofile für Mitarbeiter:innen zu erstellen.
• Komplexität reduzieren: Data-Mining-Verfahren sind sehr vielseitig und in der Lage, Daten aus nahezu jeder Quelle zu analysieren, um umfassende Lösungen auch für komplexe Anforderungen zu finden und Prozesse zu beschleunigen.

1. Kundenservice: Data-Mining hilft, Kundenfeedback über viele Kanäle hinweg systematisch auszuwerten – etwa durch die Analyse von Bewertungen, Support-Tickets, E-Mails und Social-Media-Kommentaren. So können Sie Ursachen für Unzufriedenheit erkennen und gezielt den Service verbessern. Mit Data-Mining lasen sich zum Beispiel Warenkörbe auswerten und Erkenntnisse generieren, welche Produkte oft gleichzeitig gekauft und welche Faktoren eine hohe Kundenbindung beeinflusst haben.
2. Vertrieb und Marketing: Data-Mining liefert tiefe Einblicke in Zielgruppen, Markttrends und die Wirkung von Kampagnen. Unternehmen können so ihre Marketingstrategien datenbasiert ausrichten, Budgets effizienter einsetzen und den Return on Investment (ROI) steigern.
3. Personalwesen: HR-Abteilungen nutzen Data-Mining, um Muster in Mitarbeiterdaten zu erkennen – etwa bei Fluktuation, Leistung oder Zufriedenheit. Das hilft, gezielte Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung und -entwicklung zu ergreifen.
4. Instandhaltung: Data-Mining-Verfahren liefern ein umfassendes Bild über den Zustand von Maschinen und Anlagen. Sie erkennen Muster, die auf mögliche Störungen hinweisen – und helfen so, die Wartung vorausschauend zu planen (Predictive Maintenance), um Zeit und Kosten zu sparen.
5. Produktion: In der Fertigung analysiert Data-Mining Produktionsdaten entlang der gesamten Wertschöpfungskette. So lassen sich Engpässe, Qualitätsprobleme oder Kostentreiber frühzeitig identifizieren und Prozesse optimieren.
6. Finanzwesen: Finanzinstitute oder -abteilungen in Unternehmen können mit Data-Mining-Tools verschiedenste Datenquellen kombinieren und so zügig Frühwarnindikatoren für Risiken, Zahlungsausfälle und Liquiditätsengpässe identifizieren.
7. Gesundheit: Im Healthcare-Sektor ist Data-Mining ein Gamechanger. Statt Datenbanken stundenlang nach Studien zu durchsuchen, können Mitarbeitende mithilfe von Algorithmen gezielt relevante Informationen in der Fachliteratur finden – und schneller und effizienter Lösungen entwickeln als je zuvor.

• Assoziieren: Eine interessante Facette von Data-Mining ist die Suche nach Korrelationen – auch in voneinander unabhängigen Datensätzen. Per Assoziation lassen sich darin Muster erkennen, die ohne einen offensichtlichen Zusammenhang dennoch gemeinsam auftreten.
• Zuordnen: Data-Mining findet Zuordnungsregeln heraus, beispielsweise Wenn-Dann-Beziehungen zwischen Elementen in einem Datensatz. Die Data-Mining-Verfahren messen außerdem, wie stark oder wichtig diese Relation in einem Kontext ist, etwa in den Warenkörben von Online-Shops.
• Klassifizieren: Data-Mining-Tools können Daten in Objektklassen einteilen und gemeinsame Merkmale definieren – relevant zum Beispiel für Bestandsstatistiken und Verbraucheranalysen.
• Cluster bilden: Außerdem ermöglicht Data-Mining eine verfeinerte Einteilung der Elemente in Kategorien nach Ähnlichkeiten und Unterschieden. Diese Tools kommen zum Beispiel bei der Lagerbestandsverwaltung zum Einsatz, etwa für die Einteilung in Produktgruppen wie Wäscheprodukte (Waschmittel, Bleichmittel) und Bodenpflege (Bohnerwachs, Bodenreinigungsmittel).
• Entscheidungen unterstützen: Spezielle Data-Mining-Tools sind in der Lage, Entscheidungsmöglichkeiten und ihre Konsequenzen zu visualisieren und daraus Empfehlungen abzuleiten. Üblich ist die Darstellung als Entscheidungsbaum mit Ästen.
• Priorisieren: Data-Mining kann Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmen – als Vernetzung auf der Ebene von Knoten, besser bekannt als „neuronale Netzwerke“. Die Knoten sind genau definiert durch Dateneingaben sowie Vorgaben für die Gewichtung.
• Vorhersagen: In Kombination mit maschinellem Lernen und Modellierungstechniken kann Data-Mining Muster identifizieren, aus den Datensammlungen Prognosen, Trendvorhersagen, Chancen und Risiken ableiten und diese grafisch aufbereiten.

• Kosten: Bevor Sie ein Data-Mining-Verfahren implementieren, sollten Sie sich gut vorbereiten. Dieser Vorgang kann im Unternehmen mit erheblichen Investitionen verbunden sein – sowohl technisch als auch personell. Dazu gehören beispielsweise Mitarbeiterschulungen.
• IT-Architekturen: Data-Mining erfordert entsprechende Speicher- und Rechenlösungen: Die Daten sollten in einer optimierten Datenbank (Data Warehouse) gespeichert sein. Server und Dateisysteme müssen – je nach Vorhaben – bestimmte Mindestanforderungen erfüllen.
• Risiken: Unternehmen sollten sich vorher mit den möglichen Risiken von Data-Mining vertraut machen. So ist es für relevante Ergebnisse nötig, dass relevante und saubere Daten vorliegen. Zudem sind erfahrene Expert:innen nötig, um Data-Mining einzuführen und umzusetzen.
• Datenschutz: Unternehmen sind verpflichtet beim Data-Mining die personenbezogenen Daten entsprechend der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu schützen – auch vor externen Angriffen (Cyberkriminalität).