Data Mining – wie aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse entstehen

Microsoft SQL Server wird in vielen Organisationen hauptsächlich als Speichertool verwendet. Allerdings wachsen die Anforderungen an die Verarbeitung von Daten und so gewinnen andere Funktionen des relationalen Datenbankmanagementsystems an Bedeutung. SQL Server stellt unter anderem eine Data Mining-Plattform bereit, die für die Vorhersage von Daten verwendet werden kann. Doch was ist Data Mining und welche Vorteile gehen mit dem Prozess einher? In diesem Blogbeitrag schauen wir uns die Kunst der erweiterten Rohdatenverarbeitung etwas näher an.

Was ist Data Mining?

Data Mining beschreibt einen Prozess, der dabei hilft, Daten durch Bereinigen von Rohdaten, Finden von Mustern, Erstellen von Modellen und Testen dieser Modelle zu verstehen. Es umfasst Statistiken, maschinelles Lernen und Datenbanksysteme.

Data Mining hat eine lange Geschichte. Es entstand mit den Computern in den 1960er bis 1980er Jahren. In der Vergangenheit war Data Mining ein intensiver manueller Codierungsprozess – und es erfordert auch heute noch ein fundiertes Fachwissen. Datenspezialisten benötigen statistische Kenntnisse und einige Programmiersprachenkenntnisse, um Data Mining-Techniken genau durchzuführen. Einige der manuellen Prozesse können jedoch dank technologischer Fortschritte mittlerweile mit maschinellem Lernen (ML) und Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert werden.

Wofür kann Data Mining genutzt werden?

Data Mining ist am effektivsten, wenn es strategisch eingesetzt wird, um einem Geschäftsziel zu dienen, Geschäfts- oder Forschungsfragen zu beantworten oder Teil einer Problemlösung zu sein. Der Prozess hilft dabei, genaue Vorhersagen zu treffen und Muster sowie Ausreißer zu erkennen. Darüber hinaus versetzt Data Mining Organisationen in die Lage, Lücken und Fehler in Prozessen zu identifizieren, wie Engpässe in Lieferketten oder unsachgemäße Dateneingaben.

Datensammlung – der erste wichtige Schritt

Der erste Schritt beim Data Mining ist fast immer die Datensammlung. Unternehmen von heute können jeden Tag Aufzeichnungen, Protokolle, Daten von Website-Besuchern, Anwendungsdaten, Verkaufsdaten und mehr sammeln. Das Sammeln und Zuordnen von Daten ist ein guter erster Schritt, um die Grenzen dessen zu verstehen, was mit den betreffenden Daten gemacht und abgefragt werden kann. Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining (CRISP-DM) ist eine hervorragende Richtlinie für den Start des Data Mining-Prozesses. Dieser Standard wurde vor Jahrzehnten geschaffen und ist immer noch ein beliebtes Paradigma für Organisationen, die gerade erst anfangen.

Microsoft SQL Server stellt für viele Unternehmen die ideale Lösung für das Speichern und Verwalten von großen Datenbeständen dar.

Die 6 CRISP-DM-Phasen

Der Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) umfasst einen sechsphasigen Arbeitsablauf. Flexibilität zeichnet den branchenübergreifenden Standardprozess für Data Mining aus. Datenteams dürfen und werden ermutigt, bei Bedarf zu einer früheren Phase zurückzukehren.

Umfassende Data Mining-Projekte beginnen damit, dass zunächst die Projektziele und der Umfang identifiziert werden. Die Geschäftsbeteiligten werden darum gebeten, eine Frage zu stellen oder ein Problem zu benennen, das Data Mining beantworten oder lösen soll.

Sobald das Geschäftsproblem verstanden ist, ist es an der Zeit, die für die Frage relevanten Daten zu sammeln und ein Gefühl für den Datensatz zu bekommen. Diese Daten stammen oft aus mehreren Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Diese Phase kann eine explorative Analyse beinhalten, um einige vorläufige Muster aufzudecken. Am Ende dieser Phase hat das Data Mining-Team die Teilmenge der Daten für die Analyse und Modellierung ausgewählt.

Die Datenaufbereitung stellt die 3. Phase dar, die mit einer intensiveren Arbeit beginnt. Sie umfasst die Vorbereitung des endgültigen Datensatzes, der alle relevanten Informationen enthält, die zur Beantwortung der Geschäftsfrage erforderlich sind. Die Beteiligten identifizieren die zu untersuchenden Dimensionen sowie Variablen identifizieren und bereiten den endgültigen Datensatz für die Modellerstellung vor.

In der Modellierungsphase werden die geeigneten Modellierungstechniken ausgewählt. Diese Techniken können Clustering, Vorhersagemodelle, Klassifizierung, Schätzung oder eine Kombination davon umfassen. Front Health, ein amerikanisches Beratungsunternehmen mit dem Schwerpunkt Gesundheitswesen, verwendete statistische Modelle und prädiktive Analysen, um zu entscheiden, ob Gesundheitsprogramme auf andere Bevölkerungsgruppen ausgedehnt werden sollten. Möglicherweise müssen Sie zur Datenvorbereitungsphase zurückkehren, wenn Sie eine Modellierungstechnik auswählen, die die Auswahl anderer Variablen oder die Vorbereitung einiger anderer Quellen erfordert.

Nachdem Sie die Modelle erstellt haben, müssen Sie sie testen und ihren Erfolg bei der Beantwortung der in der ersten Phase identifizierten Frage messen. Das Modell beantwortet möglicherweise Facetten von Dingen, die nicht berücksichtigt wurden, und Sie müssen möglicherweise das Modell bearbeiten oder die Frage bearbeiten. Diese Phase soll es Ihnen ermöglichen, den bisherigen Fortschritt zu überprüfen und sicherzustellen, dass Sie auf dem richtigen Weg sind, um die Geschäftsziele zu erreichen. Wenn dies nicht der Fall ist, müssen Sie möglicherweise zu vorherigen Schritten zurückkehren, bevor ein Projekt für die Bereitstellungsphase bereit ist.

Sobald das Modell genau und zuverlässig ist, ist es schließlich an der Zeit, es in der realen Welt einzusetzen. Die Bereitstellung kann innerhalb der Organisation erfolgen, mit Kunden geteilt oder dazu verwendet werden, einen Bericht für Stakeholder zu erstellen, um seine Zuverlässigkeit nachzuweisen. Die Arbeit endet nicht, wenn die letzte Codezeile fertig ist. Die Bereitstellung erfordert sorgfältige Überlegungen, einen Einführungsplan und eine Methode, um sicherzustellen, dass die richtigen Personen angemessen informiert werden. Das Data Mining-Team ist dafür verantwortlich, dass das Publikum das Projekt versteht.

Arten von Data Mining-Techniken

Data Mining umfasst mehrere Techniken zur Beantwortung der Geschäftsfrage oder zur Lösung eines Problems. Wir schauen uns an dieser Stelle zwei Techniken etwas näher an.

Die gebräuchlichste Technik ist die Klassifizierung. Identifizieren Sie dazu eine Zielvariable und unterteilen Sie diese Variable dann in geeignete Detaillierungskategorien. Beispielsweise könnte die Variable „Berufsebene“ in „Einsteiger“, „Mitarbeiter“ und „Senior“ unterteilt werden. Mit anderen Feldern wie Alter und Bildungsniveau können Sie Ihr Datenmodell trainieren, um vorherzusagen, welches Berufsniveau eine Person wahrscheinlich hat. Sie können einen Eintrag für einen 22-jährigen Hochschulabsolventen hinzufügen, und das Datenmodell könnte diese Person automatisch in eine „Einstiegsposition“ klassifizieren. Versicherungs- oder Finanzinstitute nutzen die Klassifizierung, um ihre Algorithmen darauf zu trainieren, Betrug zu erkennen und Ansprüche zu überwachen.

Clustering ist eine weitere gängige Technik, bei der Datensätze, Beobachtungen oder Fälle nach Ähnlichkeit gruppiert werden. Es wird keine Zielvariable wie bei der Klassifizierung geben. Stattdessen bedeutet Clustering lediglich, den Datensatz in Untergruppen aufzuteilen. Diese Methode kann das Gruppieren von Datensätzen von Benutzern nach geografischem Gebiet oder Altersgruppe beinhalten. Typischerweise dient das Gruppieren der Daten in Untergruppen als Vorbereitung für die Analyse. Die Untergruppen werden zu Eingaben für eine andere Technik.

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