Data Mining

Analyse-Tools für Media Analytics im Test

Peter Neckel ist Analyst beim Data-Mining-Spezialisten Mayato.
Komplexere Fragestellungen erfordern ausgefeilte Analysetechniken. Mayato hat daher in einer Data-Mining-Studie verschiedene Media-Analytics-Tools untersucht.

Crossmediale Analysen, wie Werbung wirkt und beim Kunden ankommt, werden für viele Unternehmen immer wichtiger. Schließlich gilt es, die Marketing-Budgets möglichst effizient einzusetzen. Welche Tools sich am besten eignen, um Offline- mit Online-Werbedaten zu verknüpfen und Prognosen zur Reichweite, Akzeptanz und Werbewirkung zu erstellen, zeigt im Folgenden die aktuelle DataMining-Studie 2013 des BI-Analysten- und Beraterhauses Mayato.

Mit Hochdruck am Wissen arbeiten

Data-Mining bietet eine umfangreiche Datenanalyse etwa für Marketing- und Werbemaßnahmen.
Data-Mining bietet eine umfangreiche Datenanalyse etwa für Marketing- und Werbemaßnahmen.
Foto: Paul Fleet/Fotolia.com

Viele Unternehmen arbeiten mit Hochdruck daran, den zentralen Produktionsfaktor Wissen durch die Analyse von Daten jedweder Couleur weiter auszubauen - nicht erst, seit Schlagworte wie Big Data durch die Branche geistern. Die Einsatzgebiete besonders von explorativen Analyseansätzen wie Data Mining werden dabei branchenübergreifend in großen Schritten erweitert. Das gilt beispielsweise für Betrugserkennung bei Banken und Versicherungen, Kundenwertmodellierung, Kundensegmentierung und Kampagnen-Management-Steuerung im Handel oder Sensordatenanalyse und Fertigungsoptimierung im Automobilsektor.

Auch im Marketing, dem klassischen Anwendungsbereich für Data-Mining-Analysen, lassen sich immer neue Nutzungsmöglichkeiten erschließen. Viele Unternehmen stellen sich zum Beispiel angesichts der wachsenden Bedeutung von Online-Werbekanälen die Frage: Welchen Einfluss haben welche Werbemaßnahmen auf welchen Kanälen auf typische Zielgrößen wie Umsatz, Deckungsbeitrag oder Gewinn? Wie sollte dabei das Gesamt-Werbebudget auf die zahlreichen möglichen Werbemedien verteilt werden?

Wer die richtigen Antworten auf diese Fragen findet, ist im Vorteil. Die Optimierung dieser Aufteilung bietet den Unternehmen Potenzial, die eigenen Werbebudgets effizient einzusetzen: Allein in Deutschland werden jährlich vier Milliarden Euro nur für TV-Werbung ausgegeben.

Über 150 Analyse-Tools sind auf dem Markt

Die Tool-Hersteller reagieren auf die steigenden Anforderungen ihrer Kunden mit einer zunehmenden Spezialisierung: Gegenwärtig sind über 150 Datenanalysewerkzeuge auf dem Markt verfügbar. Darüber hinaus erfordern die deutlich komplexer werdenden analytischen Fragestellungen eine höhere Funktionalität, besonders bei der Datenvorverarbeitung und der Interpretation der Ergebnisse.

Die klassischen Data-Mining-Suiten zum Beispiel von SAS, IBM SPSS, Statsoft oder Angoss zeichnen sich vor allem durch eine umfassende Funktionalität aus, so dass sie den gesamten Analyseprozess abdecken können. Solche Suiten werden - mit einem vergleichbar mächtigen Funktionsumfang - seit einigen Jahren auch von Open-Source-Anbietern wie Rapid-I (RapidMiner), der KNIME.com AG (KNIME) oder den Universitäten Waikato (WEKA) oder Ljubljana (Orange) bereitgestellt.

Neben diesen "Komplettprodukten" gibt es die schlankeren Data-Mining-Werkzeuge mit reduzierter Funktionalität, wie sie etwa Viscovery (SOMine), Prudsys (RDE), 11Ants Analytics oder Bissantz (DeltaMaster) anbieten. Diese Tools setzen jedoch bereits weitgehend bereinigte Daten voraus, da etwa wichtige statistische Verfahren und Möglichkeiten zur Datenvorverarbeitung oft nicht implementiert sind.

Auch die Anbieter von Business-Intelligence-(BI-)Umgebungen haben mittlerweile erkannt, dass viele Nutzer ihre bereits konsolidiert in einer Datenbank vorliegenden Daten gerne direkt dort mit DataMining-Verfahren analysieren möchten - ohne den sonst üblichen, aber umständlichen Umweg über den Ex- und Import der Daten per .csv-Datei an ein separates Tool gehen zu müssen: So bieten zum Beispiel SAP (Data Mining Workbench), Oracle (Data Miner), Microsoft (SQL Server Analysis Services) oder Microstrategy (Data Mining Services) auch Data-Mining-Funktionen an.