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Business Intelligence & Enterprise Content Management

Data Mining Studie

So finden Sie das richtige Analyse-Werkzeug

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von Peter Neckel(Analyst beim Beratungshaus mayato in Berlin.)
Die Hersteller verpacken Data-Mining-Funktionen in immer vielfältigere Toolkonzepte. Welche Stärken und Schwächen die Werkzeuge im Praxistest zeigen, verrät diese Data Mining Studie von Mayato.

Data Mining ist inzwischen in die meisten Branchen und Unternehmensbereiche vorgedrungen - in vielen Unternehmen wäre das Tagesgeschäft ohne regelmäßige Analyseergebnisse nur mehr schwer vorstellbar. Vor allem in der klassischen Data-Mining-Domäne "Marketing & Vertrieb" haben analytische Fragestellungen nach wie vor höchste Priorität.

Im Speziellen gilt das Cross- und Upselling aktuell als der wichtigste Anwendungsbereich für das Data-Mining: Kaum noch ein (Web-)Versandhändler kommt ohne Empfehlungen der Art "Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch:…" oder "Was kaufen Kunden, nachdem Sie diesen Artikel angesehen haben?" aus. Die Erfolgsquote dieser zusätzlichen Produktangebote lässt sich durch Data-Mining-Analysen des Verbundkaufverhaltens (Assoziations- und Sequenzanalyse) deutlich verbessern. Diese Erkenntnisse nutzen derzeit auch andere Branchen wie zum Beispiel Finanzdienstleister und Versicherungen verstärkt, um Direktmarketingaktionen zielgenauer planen und umsetzen zu können.

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(2 Beiträge), 
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X42
Zur Unabhängigkeit des Autors und Studienerstellers Peter Neckel und seines Arbeitgebers mayato ist anzumerken, dass mayato seit mehreren Jahren "strategischer Partner" von KXEN ist (siehe mayato Pressemeldung und Web-Seite) und Silberpartner von SAS, d.h. den höchsten Partnerstatus genießt, den ein nur in Deutschland agierendes Unternehmen bei SAS und KXEN genießen kann (siehe ebenfalls mayato Preessemeldungen und Web-Seite). Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht ganz so sehr, dass wie in der mayato Studie 2009 auch in der mayato Studie 2010 die Lösungen der mayato Partner KXEN und SAS besonders gelobt werden. Schade nur, dass diese Interessenverquickung des Studienerstellers weder in der Studie noch in diesem Artikel transparent dargestellt wird. Mit freundlichen Grüßen Frank Xavier zum Beitrag

X42
Sehr geehrter Herr Neckel, interessant, dass Sie bei den Open Source Data Mining Lösungen KNIME für den Test ausgewählt haben, obwohl KNIME keine Sequenzanalyse bietet, die Ihnen für diesen Test wichtig war. Die Open Source Data Mining Software RapidMiner bietet neben Warenkorbanalyse, Frequent Item Set Mining, Apriori / FPGrowth und Assoziationsregellernverfahren auch eine Sequenzanalyse (Generalized Sequential Patterns) und muß sich im Funktionsumfang nicht hinter dem SAS Enterprise Miner oder den anderen getesteten Data Mining Tools verstecken. Für diesen Test hätte sich als Open Source Lösung also RapidMiner eher angeboten als KNIME. Zu den Open Source Tools schreiben Sie, dass Support-Kosten in vierstelliger Höhe anfallen. Kennen Sie ein Unternehmen, dass ernsthaft Data Mining betreibt, eine der von Ihnen genannten proprietären Closed-Source-Anwendungen einsetzt und keinen Support-Vertrag abschließt, der nicht Kosten in mindestens vier- oder fünfstelliger Höhe pro Jahr mit sich bringt? Bei Open Source Lösungen wie KNIME und RapidMiner spart man sich nicht nur die fünf- bis sechsstelligen Lizenzkosten bei der Anschaffung, sondern hat in der Regel auch günstigere Supportverträge, deren Abschluß dem Anwender zudem frei gestellt und nicht verpflichtend ist. Die Preise der Supportverträge der beiden genannten Open Source Lösungen sind im Web öffentlich einsehbar. Bei RapidMiner 4.6 kostet z.B. aktuell ein Jahres-Support-Vertrag für bis zu 5 Anwender nur 4999,-Euro und für unbegrenzt viele Anwender nur 9999,-Euro. Wie sehen denn im Vergleich dazu die Supportpreise von KXEN und SAS aus? Ein wenig mehr Transparenz bezüglich dieser Kosten und der Total Cost of Ownership (TCO) für alle genannten Data Mining Tools täte Ihrem Artikel und Ihrer Studie gut. Mit freundlichen Grüßen Frank Xavier zum Beitrag


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