Mining-Techniken fürs Data-Warehouse

Big Blue gräbt nach wertvollen Informationen

21.06.1996

Das sogenannte Data-Mining gehört zu den ersten Analysestufen bei der Gestaltung eines Data-Warehouse. Hier werden noch unausgewertete Unternehmensdaten mit Hilfe von oft speziell für den Kunden entworfenen Algorithmen nach ungewöhnlichen Mustern durchsucht. Zu den Methoden des in der AIX-Version für Ende dieses Jahres angekündigten Intelligent Miners gehören das Erkennen von Gruppen, Klassen und assoziativer Zusammenhänge sowie Treffen von Voraussagen. So lassen sich redundante Abläufe etwa bei Geschäftstransaktionen herausfiltern oder häufig auftretende Kombinationen wie der gleichzeitige Kauf von Bier und Windeln aufspüren. Auch läßt sich laut IBM aus den Verhaltensmustern von Kreditkartenbenutzern erschließen, ob und wann sie wahrscheinlich zum Mißbrauch ihrer Karte neigen.

Erst wenn derartige Muster erkannt sind, lassen sich Fragestellungen konkret genug formulieren, um mit Online- Analytical-Processing-(Olap)-Tools mehrdimensionale Datenbankanwendungen zu bauen. Nur in derart aufbereiteten Datenbeständen können Anwender mit Desktop-Werkzeugen sinnvoll suchen.

Beim jetzt ebenfalls vorgestellen Intelligent Decision Server handelt es sich um ein Werkzeug, das die Ergebnisse der mehrdimensionalen Olap-Analysen für die Auswertung mit Abfrage- und Reporting-Werkzeugen am Desktop bereitstellt. Als Client- Systeme kommen dabei Web-Browser, die Windows-Betriebssysteme von Microsoft und das hauseigene OS/2 sowie die Groupware "Lotus Notes" in Frage. Zum Lieferumfang gehören die Olap- und weitere Analysefunktionen und rund 100 vorgebaute Geschäftsobjekte. Hinzu kommen Schnittstellen zu allen gängigen Datenbanken sowie zu Entwicklungswerkzeugen wie Microsofts Visual Basic.