DataMining
DataMining: Informationen im Internet ausgraben
DataMining ist der Prozess der Gewinnung von verborgenen Mustern in umfangreichen Datenbeständen. Da immer mehr Daten gesammelt werden und in umfangreichen Datenbanken im Internet vorliegen, besteht ein hoher Bedarf für DataMining. Die Menge der in der Welt verfügbaren Daten verdoppelt sich insbesondere durch das Internet etwa alle drei Jahre. Daher wird DataMining mehr und mehr zu einem wichtigen Instrument zur Umsetzung dieser Daten in Wissen. DataMining kann auf Daten von beliebiger Größe zugeschnitten werden.
In folgendem Beispiel werden exemplarisch die Vorgehensweisen beim DataMining deutlich:
Eine Kfz-Versicherung hätte gern ein Vorhersagemodell für die Wahrscheinlichkeit eines Autounfalls innerhalb der ersten Jahre eines neuen Vertrags auf der Basis von Informationen, die beim Vertragsabschluss schon zur Verfügung stehen. Damit könnte die Versicherung wesentlich bessere und profitablere Geschäftsabschlüsse generieren. In dem Prozess des DataMinings gehen dann persönliche Merkmale, typische Verhaltensmuster in Bezug auf das versichernte Auto und die bisherigen Unfallhistorie von Personen mit Merkmalen des Versicherungsnehmers ein.
Die potentiellen Kunden werden nach dem DataMining in Schadensklassen unterteilbar. Aus den Daten der Vergangenheit wird eine Tabelle generiert, die als Datensätze die Kundenmerkmale enthält und auf deren Basis man ein Vorhersagemodell erstellen kann. Entsprechend diesen Daten können dann unterschiedliche Vertragsangebote entwickelt werden.
Traditionell hatten spezielle Experten die Aufgabe, nützlichen Informationen aus umfangreichen Datenbeständen zu gewinnen. Doch die Zunahme des Umfangs der Daten in der modernen Wirtschaft und Wissenschaft erfordern Computer-basierte Ansätze.
Data Mining identifiziert Trends innerhalb von Daten, die über einfache Analysen hinausgehen. Durch den Einsatz von hoch entwickelten Algorithmen haben auch Nicht-Statistiker die Möglichkeit, die wichtigsten Schritte bei der Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis komplexer Datenauswertungen umzusetzen.