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Data-Mining-Tools im Vergleich: So gelingt Datenanalyse optimal

Portrait von Freca DumreseFreca Dumrese
02.10.2025
10 Min.

    Im Alltag fallen ständig riesige Datenmengen an: Jeder Schritt im Netz hinterlässt beispielsweise Spuren, aus denen Online-Händler Rückschlüsse auf Kundeninteressen ziehen können. Doch ohne eine geeignete Analyse bleiben diese Daten weitgehend wertlos. Die Lösung heißt Data-Mining. Was steckt hinter dem „Datenschürfen“ und welche Tools eignen sich für welchen Zweck?

    Sie möchten wissen, warum ein Kauf scheitert, wie sich Wertpapiere entwickeln oder wann Sie mit Auslastungsspitzen für Ihr Leistungsangebot rechnen können? Dann sind Big Data und Data-Mining interessante Themen für Sie. Je mehr Daten verfügbar sind, desto wichtiger ist es, diese systematisch auszuwerten, damit Sie sie richtig interpretieren können. Einen Überblick zu diesem Thema liefern wir Ihnen hier.

    Inhaltsverzeichnis

    Was ist eigentlich Data-Mining? Wofür werden Data-Mining-Tools eingesetzt?Wichtige Funktionen eines guten Data-Mining-ToolsWelches Verfahren ist geeignet: Die Datenlage entscheidet

    Was ist eigentlich Data-Mining?

    Big Data und kein Ende: Die aktuelle weltweite Datenproduktion

    Schätzungen zufolge wurden im Jahr 2024 weltweit etwa 150 Zettabyte (150 Milliarden Terabyte) an Daten produziert. Das entspräche der Datenmenge, die auf 3 Billionen Blu-ray-Discs passen würde. Übereinandergestapelt würden diese bis in eine Höhe von rund 3,6 Millionen Kilometern reichen. Damit könnte man fast zehn Stapel Blu-rays von der Erde bis zum Mond errichten.

    Der englische Begriff „Data-Mining“ bedeutet wörtlich übersetzt „Datenschürfen“. Da es sich nicht um ein typisches deutsches Wort handelt, hat sich die englische Bezeichnung durchgesetzt. Genau genommen beschreibt „Datenschürfen“ allerdings gut, worum es geht. Es funktioniert ähnlich wie beim Bergbau, wo Bodenschätze ausfindig gemacht werden, um Rohstoffe zu gewinnen: Data-Mining spürt interessante Verbindungen und Muster in großen Datenbeständen auf, um daraus neue Informationen zu extrahieren.
    Dafür nutzt Data-Mining verschiedenste Software-Anwendungen, sogenannte Data-Mining-Tools. Es gibt sie nach Bedarf für einfache, umfangreiche oder auch sehr komplexe Aufgaben.
    Data-Mining-Tools sind zum Teil skalierbar und lassen sich an die Datenmenge und an individuelle Anforderungen anpassen. Überwiegend kommen die Tools für große und schnell wachsende Datenmengen (Big Data) zum Einsatz.
    Je unübersichtlicher und größer der Bestand ist, desto wichtiger ist die systematische Datenanalyse. In komplexen Datensammlungen können Muster, Trends und Zusammenhänge meist nur mithilfe von statistischen Methoden und Algorithmen gefunden werden.
    Maschinelles Lernen (englisch: Machine Learning) und künstliche Intelligenz sind thematisch eng verwandt mit Data-Mining. Im Unterschied dazu geht es allerdings bei Data-Mining darum, neue Muster zu identifizieren, während Maschinenlernen und künstliche Intelligenz vor allem darauf ausgerichtet sind, bekannte Muster zu lernen und wiederkehrend darauf zu reagieren.
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    • Narrowband-IoT sorgt für beste M2M-Netzabdeckung
    • Über LTE-M lassen sich auch Sprachdaten übertragen
    • Auch in Kellern oder entlegenen Gebieten einsetzbar
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    Wofür werden Data-Mining-Tools eingesetzt?

    Data-Mining-Tools helfen Unternehmen, aus früheren Daten zu lernen, diese mit aktuellen Daten zu verknüpfen und genaue Vorhersagen zu erstellen. So lassen sich Trends leichter erkennen, Risiken frühzeitig einschätzen und Abläufe verbessern.
    Auf dieser Grundlage unterstützen die Tools beispielsweise bei der Auswahl passender Marketingstrategien, der Preisgestaltung von Produkten oder der Optimierung von Lieferketten. Sie generieren wichtige Prognosen – etwa zum Stromverbrauch in den nächsten zwölf Monaten oder zur Höhe der Umsätze einer bestimmten Kundengruppe.
    Eine der wichtigsten Aufgabe von Data-Mining-Tools ist es, überraschende Muster und Strukturen in Geschäftsdaten zu entdecken, die ein Unternehmen möglicherweise nicht erwartet hat. Dies kann wichtig sein, um Signale zu erkennen, die sonst im Geschäftsalltag untergehen würden. Es geht also nicht um Standardabfragen, wie sie etwa für die Standardberichterstattung verwendet werden.
    Data-Mining-Tools lassen sich grob in zwei Gruppen einteilen: Entweder dienen sie dazu, große Datensätze nach bestimmten Kriterien genauer zu beschreiben, oder sie erstellen Prognosen. Technisch gesehen werden die Aufgaben der Tools in „Beschreibungsaufgaben“ und „Potenzialaufgaben“ eingeteilt.
    Beide Arten von Aufgaben sind fast überall relevant. Insbesondere für die Bereiche Marketing, Vertrieb, Controlling und Produktion bieten Data-Mining-Tools heute einen hohen Mehrwert.

    Wichtige Anwendungsbereiche für Data-Mining-Tools

    Data-Mining-Tools tragen bereits in vielen Geschäftsfeldern, in Behörden und in der Forschung dazu bei, Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern – und datenbasiert schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen.
    In diesen Unternehmensbereichen gibt es spannende Anwendungsfelder für Data-Mining-Tools:
    • Kundenservice: Kundeninteraktionen und Feedback aus Bewertungen, E-Mails oder Social Media analysieren, um den Service und die Kundenbindung zu verbessern
    • Vertrieb & Marketing: Kunden verstehen, Zielgruppen segmentieren, Stimmungsanalysen erstellen, Kampagnen optimieren, Entscheidungen fördern, den Return-on-Investment (ROI) steigern
    • Produktion und Logistik: Versorgungsketten analysieren und verbessern, Monitoring für IoT-Prozesse bereitstellen, Engpässe frühzeitig erkennen, Prognosen für die Nachfrage erstellen
    • Personalwesen (HR): Muster in Mitarbeiterdaten erkennen, z.B. bei Fluktuation oder Zufriedenheit, um gezielte Maßnahmen zu ergreifen
    • Instandhaltung: Störungen frühzeitig erkennen und Prozesse durch Analysen von Maschinen- und Produktionsdaten optimieren
    • Finanzwesen: Risiken, drohende Zahlungsausfälle und Liquiditätsprobleme durch intelligente Datenverknüpfung frühzeitig identifizieren
    • Gesundheitswesen: Krankheiten auf Röntgen- oder MRT-Bildern früher erkennen, Anomalien entdecken, Therapievorschläge ableiten, effizientere Behandlungen ermöglichen
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    Wichtige Funktionen eines guten Data-Mining-Tools

    Entscheidende Funktionen von Data-Mining-Tools sind:
    • Klassifikation: Objekte sollen definierten Gruppen zugeordnet werden, beispielsweise bestimmten Pflanzengattungen oder Farben. Als Verfahren eignet sich die sogenannte Entscheidungsbaum-Analyse. Dabei werden Datenbanken in Teilmengen sortiert, in denen sich die Datensätze ähneln.
    • Abweichungen und Anomalien: Es geht um die Identifikation von Objekten, die sich von verwandten Objekten unterscheiden. So lassen sich Ursachen für Fehler finden.
    • Cluster (Gruppierungen): Finden Ähnlichkeiten, die sich wiederholen, und bilden daraus Datengruppen. Im Unterschied zur Klassifikation gibt es keine vorgegebenen Gruppen, in die die Datensätze einsortiert werden. Cluster können beispielsweise in Datenbanken gefunden werden, um lukrative Kund:innen herausfiltern: „Alter >50, Bestellfrequenz 1–2 × im Jahr, Warenwert <50 Euro“ könnte ein Cluster sein, „Alter 31–40, Bestellfrequenz 1–2 × im Monat, Warenwert 100–150 Euro“ könnte ein anderes sein.
    • Assoziation: Deckt Korrelationen zwischen unabhängigen Datensätzen auf, die in keinem offensichtlichen Zusammenhang stehen und dennoch vermehrt gemeinsam auftreten. Einfache Beispiele können als „Wenn – Dann“-Zusammenhang formuliert werden.
    • Regression: Untersucht das Verhältnis zwischen einer abhängigen Information und unabhängigen Variablen. Das können beispielsweise Verkaufszahlen sein, die mit Preis und Vertriebskanal zusammenhängen. Aus solchen Daten lassen sich Prognosen über die abhängige Information (Verkaufszahlen) herleiten.
    • Predictive Analytics: Hier geht es um Vorhersagen über Zukunftstrends. Data-Mining arbeitet in diesem Fall mit einer Variablen (Prädikator) und kann dann Modelle für verschiedene Szenarien errechnen.

    Welches Verfahren ist geeignet: Die Datenlage entscheidet

    Als Voraussetzung für die Wahl des richtigen Data-Mining-Tools muss klar sein, welche Daten vorliegen und welche Erkenntnisse Sie suchen. Dann können Sie das geeignete Verfahren und die passende Software auswählen.
    Die richtige Auswahl hat einen großen Einfluss auf die Ergebnisse der Datenanalysen. Jedes Data-Mining-Verfahren nutzt andere Methoden und Algorithmen. So können Cluster-Algorithmen eigenständig Gruppierungen vornehmen (z.B. von Kund:innen). Sie können möglicherweise aber keine Assoziationen herstellen, wenn es keinen offensichtlichen Zusammenhang mit einem häufig auftretenden Kaufverhalten innerhalb von Gruppen gibt.
    In dem Fall kann der Cluster-Algorithmus vielleicht identifizieren, dass bestimmte Altersgruppen, die online einen Kaffeevollautomaten bestellen, teilweise auch Kaffeetassen kaufen, wenn der Web-Shop entsprechende Produkte vorschlägt. Allerdings wird dieser Algorithmus nicht daraus ableiten können, wie viel Kaffee die Kund:innen pro Tag voraussichtlich zubereiten werden.
    Ein kurzer Leitfaden kann Ihnen bei der Auswahl des passenden Data-Mining-Tools eine erste Orientierung bieten:
    1. Daten verstehen: Welche Datentypen liegen vor (strukturiert/unstrukturiert)? Wie groß ist das Datenvolumen (derzeit/in fünf Jahren)?
    2. Anforderungen klären: Welche Analysearten werden benötigt (z.B. Clustering, Vorhersagen)? Wie erfahren sind die Nutzer:innen?
    3. Tool-Funktionen prüfen: Bietet das Tool passende Funktionen und gute Leistung? Ist es skalierbar für zukünftiges Wachstum und mehr Mitarbeitende?
    4. Integration sicherstellen: Unterstützt das Tool vorhandene Datenquellen? Passt es in das bestehende Software-Ökosystem?
    5. Testen vor dem Kauf: Probelauf mit kostenlosen Testversionen durchführen und das Data-Mining-Tool praktisch erproben – in unterschiedlichen Unternehmensbereichen.
    Wichtig: Das beste Data-Mining-Tool passt optimal zu Ihren individuellen Unternehmensdaten, Zielen und Ressourcen – aber nicht unbedingt zu denen anderer Unternehmen Ihrer Branche. Um den größten Nutzen aus Data-Mining-Tools zu ziehen und die besten Chancen beispielsweise für die Analyse von IoT-Daten zu erhalten, lohnt es sich, eine Beratung in Anspruch zu nehmen.
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    Data-Mining-Tools im Überblick: Die wichtigsten Anbieter

    Daten, die in Ihrem Unternehmen, der Produktion und den Verkaufsprozessen anfallen, gehören zu Ihrem wertvollsten Kapital. Data-Mining-Tools machen dieses Kapital nutzbar: Verwenden Sie systematische Analysen und Prognosen für Ihre Strategieentwicklung und erschließen Sie beispielsweise neue Märkte.
    Es gibt eine Reihe interessanter Data-Mining-Tools, darunter sowohl kostenpflichtige Programme als auch kostenlose Open-Source-Software. Hier finden Sie einige relevante Anbieter:

    KNIME

    „KNIME2 steht für „Konstanz Information Miner“ und wurde 2004 an der Universität Konstanz entwickelt. Es handelt sich um eine freie, modulare Open-Source-Software, die alle Komponenten für umfassendes Data-Mining, Datenmodellierung und Entwicklungsprognosen enthält. Sie eignet sich für Unternehmen jeder Größe sowie für die Forschung. Weitere Informationen und die Software zum Download finden Sie unter knime.com.

    Qlik

    QlikTech wurde 1993 in Schweden gegründet. Seit 2010 wird das börsennotierte Unternehmen an der NASDAQ gehandelt und hat seinen Hauptsitz in den USA. Das Data-Mining-Tool Qlik ist ebenfalls in allen Dimensionen skalierbar. Es wird in fast allen Branchen eingesetzt, ob nun Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Automobilindustrie oder Energieversorger. Qlik können Sie für einen begrenzten Zeitraum kostenfrei testen.

    RapidMiner

    Gegründet 2001 in Dortmund, ist RapidMiner heute ein internationaler Anbieter mit Niederlassungen in Boston, London und Budapest. Die Open-Source-Datenanalyse- und Prognose-Tools werden weltweit von Anwender:innen aus allen Branchen genutzt und sind besonders bei Analyst:innen beliebt. Programmierkenntnisse sind zur Anwendung kaum notwendig. Auch RapidMiner können Sie kostenlos in begrenztem Umfang testen.

    Teradata

    Das Unternehmen Teradata gibt es bereits seit 1979. Gegründet an der Caltech (California Institute of Technology), ist Teradata heute in mehr als 75 Ländern vertreten. Das Unternehmen bietet ebenfalls unter dem Namen Teradata ein sogenanntes Datenbank-Managementsystem (DBMS) mit umfangreichen Optionen zur Echtzeit-Datenanalyse. Das Programm ist sehr gut skalierbar, sowohl für große Datenmengen als auch hinsichtlich der Anwenderlizenzen. Das leistungsstarke Data-Mining-Tool kommt vor allem in Handel, Telekommunikation und der Finanzbranche zum Einsatz. Besonders Großkonzerne aus der Automobilindustrie sowie aus dem produzierenden Gewerbe mit hohen Stückzahlen nutzen die Software. Teradata gibt es unter anderem als Pay-as-you-go-Bezahlmodell.

    Rattle

    Rattle GUI ist ein kostenloses Open-Source-Software-Paket, das eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) für Data-Mining mit der Programmiersprache R bereitstellt. Rattle ist besonders beliebt in Behörden sowie in der Forschung und Lehre und eignet sich selbst für Einsteiger:innen, die mit R arbeiten möchten. Der kostenlose Download erfolgt über Togaware.
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    Narrowband-IoT und­ LTE-M:­ Konnektivität im IoT-Umfeld

    Ganz gleich, wo Sie sich aufhalten: Mit Narrowband-IoT und LTE-M gelingt Maschinenkommunikation auch unter schwierigen Bedingungen. Und das bei besonders geringem Stromverbrauch und somit langen Akkulaufzeiten.

    • Narrowband-IoT sorgt für beste M2M-Netzabdeckung
    • Über LTE-M lassen sich auch Sprachdaten übertragen
    • Auch in Kellern oder entlegenen Gebieten einsetzbar
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    Weitere Data-Mining-Anbieter

    Wir können hier nicht alle relevanten Anbieter im Detail beschreiben, daher seien hier noch einige weitere erwähnt:
    • Oracle Business Intelligence (Open Source)
    • SAS Statistical Analysis System
    • Board
    • Dundas
    • Orange

    Herausforderungen bei der Tool-Auswahl und Integration

    Die Auswahl eines passenden Data-Mining-Tools ist oft komplex und hängt von mehreren Faktoren ab. Hier sind die wichtigsten Herausforderungen, die Unternehmen und Fachleute dabei typischerweise erleben:
    Kompatibilität
    • Datenformate und Schnittstellen: Kann das Data-Mining-Tool mit den bestehenden Datenquellen umgehen (z.B. SQL, Excel, IoT-Systeme)?
    • Integration: Lässt sich das Tool in bestehende IT-Infrastrukturen oder ERP-Systeme einbinden?
    Fachliche Anforderungen
    • Komplexität der Analysen: Genügt eine einfache Mustererkennung oder sollte das Data-Mining-Tool auch fortgeschrittenere Modelle wie Deep Learning mitbringen?
    • Branchenfokus: Ist das Tool für einen spezifischen Anwendungsfall optimiert, z.B. für Finanzanalysen oder das
      Flottenmanagement?
    Nutzerfreundlichkeit und Know-how
    • Usability: Nicht-Programmierer:innen tun sich teilweise schwer im Umgang mit der Benutzeroberfläche. Manch ein Data-Mining-Tool ist für Laien ungeeignet.
    • Schulungsaufwand: Wie viel Know-how brauchen Mitarbeitende und einzelne Rollen, um mit dem Tool effektiv zu arbeiten?
    • Support: Gibt es eine gute Dokumentation, Tutorials, Foren oder Support?
    Kosten und Lizenzierung
    • Lizenzmodell: Kostenfreie Open-Source-Anwendung oder ein kommerziell erhältliches Data-Mining-Tool – was passt zum Budget?
    • Skalierbarkeit: Lassen sich zusätzliche Nutzer:innen oder Datenmengen einfach integrieren?
    Datenschutz und Sicherheit
    • DSGVO-Konformität: Besonders relevant in der EU – wie geht das Tool mit personenbezogenen Daten um?
    • Sicherheits-Features: Gibt es rollenbasierte Zugänge, Verschlüsselung und Audit-Logs (Aufzeichnung interner Aktivitäten)?
    Datenqualität und Vorbereitung
    • Data Preprocessing: Kann das Tool automatisch fehlende Werte ergänzen, Ausreißer oder Inkonsistenzen identifizieren und korrigieren?
    • Visualisierung: Wie gut lassen sich Ergebnisse darstellen und kommunizieren?
    Flexibilität und Erweiterbarkeit
    • Modularität: Inwieweit lassen sich eigene Modelle oder Skripte einbinden?
    • API-Zugriff: Ermöglicht das Tool automatisierte Workflows? Können Anwendungs-Programmierschnittstellen (APIs) ohne menschliches Eingreifen miteinander Daten austauschen?

    Data-Mining-Tools: Das Wichtigste im Überblick

    • „Data-Mining“ bedeutet wörtlich übersetzt „Datenschürfen“. Es handelt sich um eine Methode, mit der aus riesigen Datenmengen verwertbare Anteile extrahiert werden.
    • Data-Mining-Tools sind Software-Anwendungen, die unterschiedliche Aufgaben im Data-Mining übernehmen.
    • Je nach Datenlage können Data-Mining-Tools zur Klassifikation, Abweichungsbestimmung, Clusterung, Assoziation oder für Regressions- und vorausschauende Analysen zum Einsatz kommen.
    • KNIME ist eine Open-Source-Software für Data-Mining, Modellierung und Entwicklungsprognosen.
    • Qlik wird häufig im Gesundheits- und Finanzwesen, in der Automobilindustrie und bei Energieversorgern eingesetzt.
    • RapidMiner basiert auf dem Open-Source-Ansatz und erfordert keine bis kaum Programmierkenntnisse für die Anwendung.
    • Teradata gibt es in mehr als 75 Ländern und das System ist besonders gut skalierbar. Wesentliche Kunden sind im Handel, in der Telekommunikation und in der Finanzbranche angesiedelt.
    • Weitere Data-Mining-Tools auf dem Markt sind Oracle Business Intelligence, SAS, Board und Dundas.
    Portrait von Freca DumreseFreca Dumrese
    02.10.2025
      # Tags:Künstliche IntelligenzIoT-VernetzungBusiness BasicsDigitalInnovation
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