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Data Mining

Business-Entscheidungen fundiert treffen mit automatisierter Datenanalyse

23.11.2017
Mehr als 40 Prozent der Aufgaben im Bereich Data Science werden bis 2020 automatisiert sein. Data Mining ermöglicht Firmen damit zunehmend, sonst unbeherrschbar große Datenmengen zu analysieren und geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Beim Data Mining suchen so genannte Data Scientists nach Mustern und Zusammenhängen in Datensammlungen. Wie gut das Ergebnis dieser Suche ist, hängt im Wesentlichen von der Güte der Datenbasis ab.

  • Im Bereich der Stammdaten, in dem aktuell noch die meisten Firmen Probleme haben, kaufen Organisationen deshalb häufig externe Quellen hinzu und gleichen ihre Daten ab, zum Beispiel um Adressdaten zu verifizieren.

  • Doch beim Data Mining werden neben Stammdaten auch viele unstrukturierte Daten, wie Texte und Bilder aber auch externe Daten, wie Wetter oder Social-Media-Daten genutzt.

  • Um diese zu strukturieren setzen Datenbanken wie SAP HANA auf semantische Technologien, die Muster in Texten beispielsweise mittels Textminingfunktionen erkennen können.

  • Ein Ziel des Data Mining ist es, für mehr Effizienz zu sorgen. Wenn ein Unternehmen weiß, was es kostet, wenn eine Maschine wegen einer unvorhergesehenen Reparatur stillsteht, kann es diese vorausschauend warten und damit viel Geld sparen. Data Scientists versuchen also, vergangene Ereignisse zu verstehen und kommende vorauszusagen. Diese Erkenntnisse können aus Sicht von SAP ganze Branchen umkrempeln.

  • Ob Data Mining sich wirtschaftlich lohnt, müssen Unternehmen jedoch für jeden Anwendungsfall selbst ausrechnen.

Lesen Sie eine ausführliche Darstellung zu den Möglichkeiten von Data Mining mit zahlreichen Use Cases im vollständigen Artikel im SAP News Center.