Was versteht man unter Data‑Mining und wie kann es deinem Unternehmen helfen?

Was ist Data-Mining?

Wenn wir heutzutage von Business Intelligence und Analysen reden, können wir Data-Mining unmöglich ignorieren.

Welche Definition von Data-Mining du genau erhältst, hängt wahrscheinlich von der Art des durchgeführten Data-Minings sowie dem Zweck ab.

Im Wesentlichen lässt sich Data-Mining jedoch wie folgt definieren:

Es ist ein Prozess, mit dem Datenelemente basierend auf bestimmten Attributen, verborgenen Mustern oder gewünschten Ergebnissen gesucht, erfasst und analysiert werden.

Beim Data-Mining werden Rohdaten erfasst und gespeichert und gleichzeitig die erhaltenen Kundendaten in verwertbare Informationen umgewandelt, die sowohl für Unternehmen als auch letztendlich für Kunden von Vorteil sind.

Eine vereinfachte Version des Data-Mining-Prozesses

Data-Mining lässt sich oft nicht mit wenigen Worten erklären. Wenn der Data-Mining-Prozess jedoch ganz simpel gehalten wird, werden dabei große Mengen historischer Daten erfasst, von der Browserhistorie der Verbraucher bis hin zu Aufzeichnungen über Einkäufe.

Mit den erfassten Daten können relevante Muster und Trends ermittelt werden, die beim Erkennen potenzieller Betrugsfälle oder sogar bei Strategien für zukünftige Marketingkampagnen helfen können.

Kurz gesagt: Data-Mining besteht in der Regel aus fünf grundlegenden Schritten:

Kundendaten erfassen

Zunächst muss anhand der Bevölkerungsgruppen, die mit einer Website oder Marke erreicht werden sollen, festgelegt werden, welche Daten ins Visier genommen werden müssen. Die gesuchten, erfassten und organisierten Daten werden dann in ein Data-Warehouse geladen.

Daten verwalten

Die Verwaltung der erfassten Daten ist ebenfalls entscheidend. Dies geschieht normalerweise intern, obwohl das Hosting von Daten in der Cloud von Jahr zu Jahr normaler wird.

Sobald die Daten erfolgreich in die Cloud oder auf einen internen Server hochgeladen wurden, haben andere Datenwissenschaftler und Teammitglieder sofort Zugriff auf die erfassten, gespeicherten und analysierten Daten.

Organisationsmethoden festlegen

Nachdem du die Daten mithilfe der entsprechenden Data-Mining-Technik erfasst hast, muss dein Team festlegen, welche Organisationsstruktur für die zur Verfügung stehenden Informationen am besten geeignet ist.

Um den Datenmanagementprozess zu optimieren, musst du festlegen, was du mit den gewonnen Daten anfängst und wie du mit zukünftigen eingehenden Daten umgehst.

Der Software die Arbeit überlassen

Die ausgewählte Anwendung oder Software sortiert dann die von dir erfassten oder eingegebenen Daten basierend auf den Ergebnissen, die du suchst, oder den Informationen, die du extrahieren möchtest.

Leicht weitergebbare Diagramme oder Tabellen automatisch generieren

Je nachdem, welches Programm du für das Data-Mining verwendest, sollte deine Software automatisch leicht zugängliche Diagramme und/oder Tabellen generieren können, die Teammitglieder fast sofort nutzen und weitergeben können.

Datenwissen Priorität einräumen

Das Sammeln von Daten mithilfe von Data-Mining-Software, -Plattformen und -Programmen kann Einzelnen und Unternehmen helfen, mehr über ihre bestehenden oder gewünschten Zielgruppen zu erfahren.

Für dich als Geschäftsinhaber sollte es Priorität haben, die dir zur Verfügung stehenden Daten gründlich kennenzulernen, insbesondere wenn du mithilfe der erfassten Daten ernsthaft deine Marke stärken und skalieren möchtest.

Für den Einsatz von Data-Mining gibt es die verschiedensten Gründe, von der Unterstützung bei der Umsatzgenerierung bis hin zum einfachen Kennenlernen einer bestimmten Zielgruppe.

Es ist auch äußerst hilfreich, wenn du verstehst, wie du mit der Erfassung von Daten Muster und Trends in Daten identifizieren kannst, insbesondere wenn du einen brandneuen oder bereits stark gesättigten und/oder umkämpften Markt erobern möchtest.

Die Umsetzung einer Data-Mining-Technik kann dich wie folgt unterstützen.

Erlaubt Input von Benutzern

Sage klar und deutlich, nach welchen Attributtypen du suchst, bevor du mit dem Erfassen von Daten oder dem Sammeln von Informationen beginnst.

Lege die Bevölkerungsgruppen, Benutzertypen und sogar das Einkommen der Verbraucher fest, die du erreichen möchtest, bevor du mit dem Data-Mining in einem Data-Warehouse, einer Datenbank, einer Website oder einer Online-Plattform beginnst.

Mehrere Datenbanken nutzen

Häufig muss man für das Data-Mining mehrere Datenbanken, Websites oder Online-Plattformen einsetzen. Optimiere mit der richtigen Data-Mining-Software und den richtigen Techniken deine Reichweite und deine Fähigkeit, mit den erfassten Daten so viele Benutzer wie möglich anzusprechen.

Unbekannte Muster finden

Da KI mit dem Aufkommen von Tools für maschinelles Lernen wie ChatGPT und Midjourney AI immer intelligenter wird, kann Data-Mining auch ein äußerst nützliches Tool sein, um unbekannte Muster zu finden und zu identifizieren.

Das menschliche Gehirn ist nicht immer in der Lage, potenzielle oder neue Muster zu erkennen, die für zukünftige Verkaufs- und/oder Marketingzwecke nützlich sein können.

Warum ist Data-Mining wichtig?

Wenn du erst mit der Definition von Data-Mining vertraut bist, wird dir auch langsam klar, warum es heutzutage so wichtig ist, insbesondere wenn sich Unternehmen für die Erledigung alltäglicher Aufgaben auf intelligente Technologien und KI verlassen.

Da es auch in Statistiken verschiedene Verzerrungen geben kann, kann Data-Mining helfen, solche Verzerrungen zu beseitigen und darauf hinzuweisen, damit Datensätze der Öffentlichkeit ohne Verzerrungen, Narrative oder gar politischen Druck vorgelegt werden.

Data-Mining ist auch im Hinblick auf Marketinganalysen heute eine der wertvollsten Softwareoptionen.

Der Einsatz des Data-Minings zur Steuerung von Marketing- und Datenanalysen hilft, den Prozess zu rationalisieren, Budgets zu reduzieren und sogar bestimmte Benutzer zu finden, die ein echtes Interesse an deinen Produkten, Dienstleistungen oder Inhalten haben.

Data-Mining hilft beim Identifizieren von Mustern und Trends

Data-Mining ist äußerst hilfreich, um Muster und Trends zu identifizieren.

Du findest zwar auch im Internet Informationen zu Verbrauchertrends, doch das Data-Mining mit deinem eigenen Datensatz liefert dir Ergebnisse in Echtzeit.

Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz ebenfalls gewinnbringend zum Mining von Daten in Echtzeit eingesetzt werden, da sie Folgendes bietet:

Data-Mining-Ergebnisse in Echtzeit

Da sich KI, Marketing und die Zukunft der Technologie schnell verändern und weiterentwickeln, sind Echtzeitergebnisse wichtiger und verbreiteter denn je.

Wenn du tage-, wochen- oder monatelang auf Datensätze warten musst, wirkt sich dies eventuell enorm darauf auf, wie du Probleme rund um dein Unternehmen angehst, insbesondere wenn die Daten online oder in der Cloud gehostet werden.

Recherchiere die Konkurrenz

Wenn du nicht die Zeit oder das Personal hast, manuell über deine Konkurrenz zu recherchieren, kannst du dies mit den richtigen Data-Mining-Methoden tun.

Erfahre mehr über deine Konkurrenz und finde heraus, was du ändern kannst, um den Umsatz zu steigern und mehr Traffic auf deine eigene Website zu locken.

Erkenne unbekannte Trends und Muster

Menschen haben im Hinblick auf das Erkennen unbekannter Datenmuster und auf Algorithmen, die typischerweise von Computern generiert werden, ihre Grenzen. Hier kommt das Data-Mining ins Spiel und ist äußerst wertvoll.

Mit prädiktivem Data-Mining kannst du unbekannte Datenmuster und potenzielle kommende Trends erkennen, die du sonst wahrscheinlich übersehen würdest.

Mithilfe dieser Informationen kannst du bestehende Marketingkampagnen umleiten oder die Methoden ändern, die du derzeit zur Vermarktung und zum Verkauf der Produkte und Dienstleistungen deines Unternehmens verwendest.

Data-Mining-Anwendungen helfen, deine Abläufe zu optimieren

Data-Mining findet nicht nur viel mehr Informationen als du allein jemals könntest, es hilft auch bei der Optimierung und Rationalisierung deiner täglichen Abläufe. Mit Data-Mining kannst du deine Abläufe wie folgt optimieren:

Identifikation von Engpässen

Mithilfe von Datensätzen kannst du potenzielle Engpässe identifizieren, mit denen es dein Unternehmen in seinem eigenen Herstellungsprozess zu tun hat.

Danach kannst du Maßnahmen ergreifen, um die Optimierung deiner Abläufe wieder aufzunehmen.

Preisgestaltung und Bestandsmanagement

Optimiere die Preisgestaltung und das Bestandsmanagement mit laufendem Data-Mining, das einen Echtzeitdatensatz bereitstellt. Tracke Muster, um potenzielle Anomalien zu identifizieren, die zu Verlusten oder finanziellen Problemen führen könnten.

Darüber hinaus kannst du die Datenerfassung und das Data-Mining in Echtzeit auch für die Betrugserkennung nutzen und so potenzielle Betrugsfälle verhindern und/oder eindämmen.

Optimierung von Bildung

Unternehmen, die Data-Mining mit unstrukturierten Daten im Bildungssektor vornehmen, tun dies, um wertvolle Erkenntnisse über die Art der Data-Mining-Lernplattformen und/oder -umgebungen zu erhalten, die für Lernende und Studierende jeden Alters und jeder Bevölkerungsgruppe am besten geeignet sind.

Data-Mining im Bildungssektor hilft auch, Lehrmethoden und Themen zu bestimmen, die am besten geeignet sind, um Lernende und Studierende besser beim Lernen und Wachsen zu unterstützen.

Einige der heute am häufigsten verwendeten Data-Mining-Techniken waren noch vor nur einem Jahrzehnt nicht verfügbar. Heute stehen der Allgemeinheit und der Wirtschaft eine Vielzahl an Data-Mining-Techniken, -Softwareoptionen und -Tools zur Verfügung.

Data-Mining-Techniken

Inzwischen wissen wir, inwiefern Data-Mining eine Rolle beim Erkennen von Mustern und Beziehungen in einem großen Datensatz spielt.

Es ist ein entscheidender Aspekt des modernen Entscheidungsfindungsprozesses in Unternehmen, da diese so wertvolle Erkenntnisse zu ihren Kunden, Markttrends und der Effektivität ihrer geschäftlichen Strategien erhalten.

Durch die schiere Menge an Daten, die heutige Unternehmen generieren, kann es jedoch schwierig werden, diese Muster und Beziehungen zu identifizieren.

Hier kommen Data-Mining-Techniken ins Spiel. Beliebte Data-Mining-Techniken können die Rationalisierung jedes Unternehmens unabhängig vom vorliegenden Geschäftsmodell unterstützen.

Muster tracken und identifizieren

Das Tracken und Identifizieren von Mustern ist eine entscheidende Komponente des Data-Mining. Von Verkaufsmustern bis hin zu individuellen Verhaltensweisen gibt es viele Optionen, wenn es darum geht, beim Data-Mining Muster zu tracken und zu identifizieren.

Klassifizierungen und Zusammenhänge

Ein weiterer Vorteil der Arbeit mit Data-Mining-Lösungen ist die Möglichkeit, bestimmte Zusammenhänge und Klassifizierungen basierend auf der Art der Informationen umzusetzen, die du erfassen und/oder extrahieren möchtest.

Clustering

Mit Clustering ist es jetzt einfacher denn je, große Mengen relevanter Daten, die aufgrund bestimmter Attribute und/oder Ähnlichkeiten gesammelt wurden und die für deine eigenen Bedürfnisse oder deine Zielgruppe relevant sind, automatisch zu gruppieren.

Ausreißer erkennen

Es war noch nie so einfach, potenzielle Probleme im Hinblick auf Betrug und potenzielle Ausreißer zu tracken und zu identifizieren, als mit einer Data-Mining-Lösung mit moderner Technologie und KI.

Data-Mining-Tools

Data-Mining ist ein komplexer und zeitaufwendiger Prozess, aber mit den richtigen Tools kannst du es einfacher und effizienter machen.

Ganz gleich, ob du deinen Data-Mining-Prozess automatisieren oder einfach genauer machen möchtest, du brauchst unbedingt alle notwendigen Informationen, um eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, welche Tools für dein Unternehmen geeignet sind.

Open-Source- vs. kostenpflichtige Optionen

Wenn du mit Data-Mining beginnst, musst du dich zunächst mit deinen Optionen vertraut machen.

Derzeit kannst du für das Data-Mining (für die Öffentlichkeit kostenlose) Open-Source-Tools sowie kostenpflichtige Lösungen nutzen.

Wenn du mit den Themen Data-Mining, Sicherheit und Verwaltung der von dir selbst erfassten Daten nicht vertraut bist, suche nach einer kostenpflichtigen Option, die dir hilft, die Datenpunkte, die du erfassen möchtest, zu verwalten.

Data-Mining-Tools von SAS

Enthält eine optimierte Benutzeroberfläche und wurde ursprünglich für traditionelle Datenanalyse- und -managementzwecke entwickelt.

Features:

• Text-Mining, Data-Mining und Optimierung
• Hilft bei der Auswertung von Big Data
• Leicht skalierbar

Teradata

Verarbeitungssystem, das sich hervorragend für Data-Warehousing sowie für größere Systeme und Lösungen eignet.

Features:

• Funktioniert mit Windows/Linux und Unix
• Das Programm lässt sich einfach installieren, reparieren und verwalten (auch von Menschen, die nicht technisch versiert sind)
• Der enthaltene Optimizer bietet Platz für Fragen von bis zu 64 Teilnehmern
• Gesammelte Rohdaten können ohne Probleme oder Unterbrechungen auf Festplatten übertragen werden
• Kommuniziert über SQL mit gespeicherten und Data-Mining-Datenpunkten und macht sie allen zugänglich, die mit SQL vertraut sind

BOARD

BOARD ist im Wesentlichen ein Toolkit, das für die gleichzeitige Steuerung von Business Intelligence und Unternehmensleistung entwickelt wurde.

Features:

• Zentralisierte Plattform zur Verwaltung bestehender Geschäftsmodelle, zur Bewertung und Prognose. Kann vom selben Ort aus auch Anwendungen planen.
• In einer Lösung integrierte Business Intelligence, Verwaltungstools und Prognosetechnologien.
• Mit der Zeit Entwicklung einer fortschrittlichen Analysesoftware durch Echtzeitlernen und -strategien.
• Zugriff auf mehrere Datenquellen für optimale Ergebnisse mit extremer Genauigkeit.

Data-Mining in deinem Unternehmen implementieren

Die Implementierung von Data-Mining in deinem Unternehmen ist äußerst hilfreich, wenn du dir Gedanken darüber machst, wie du deine Zielgruppe verwalten oder dein bestehendes Geschäftsmodell skalieren sollst.

Auch wenn du dabei vielleicht unbekanntes Terrain betrittst oder mit dem Prozess nicht vertraut bist, sollte der Einstieg ins Data-Mining nicht allzu dramatisch sein.

Wenn du die verfügbaren Optionen für das geschäftliche Data-Mining vergleichst, kannst du auswählen, welche Lösungen für dich am besten geeignet sind und welche Art von Data-Mining du für dein eigenes Unternehmen brauchst.

Welche Datenbedürfnisse hast du

Bevor du entscheidest, welcher Data-Mining-Pfad am besten zu dir passt, musst du dir darüber Gedanken machen, was du eigentlich brauchst. Stelle dir die folgenden Fragen, bevor du loslegst:

• Welche Art Datenpunkte interessieren mich?
• Wofür werde ich die erfassten Daten verwenden?
• Geht es mir um bestimmte demografische Daten oder eine bestimmte Verbrauchergruppe?

Deine Data-Mining-Lösung oder -Anwendung auswählen

Du musst auch festlegen, wie du ausgehend von deinem eigenen Wissen, deinen Fähigkeiten und deinem Zugriff auf verschiedene Tools und Ressourcen mit dem Data-Mining beginnen willst.

Wenn du nicht bereit bist, die Steuerung des Data-Minings selbst zu übernehmen, ist vielleicht eine kostenpflichtige Lösung oder ein schnell einsatzbereites Data-Mining-Tool wie die Data-Mining-Tools von SAS, Teradata oder BOARD, besser geeignet.

Deine Datenpunkte bestmöglich nutzen

Ganz gleich, ob du ein Vertriebs-CRM verwaltest oder SMART-Empfehlungen erhalten möchtest, Data-Mining kann dir liefern, was du suchst, und noch vieles mehr.

Mit der richtigen Plattform und der richtigen Mining-Anwendung braucht es nicht kompliziert oder zu schwierig zu sein, deine relevanten Daten bestmöglich zu nutzen. Zu den bemerkenswertesten Vorteilen von Data-Mining für Unternehmen gehört Folgendes:

Deine Abläufe optimieren

Es ist wichtig, dass du die Daten erfasst und speicherst, die für deine anvisierte Bevölkerungsgruppe relevant ist. Es war noch nie einfacher, deine Abläufe zu optimieren und die Art und Weise, wie du deine Geschäfte führst, zu optimieren, als mit einer geeigneten Data-Mining-Lösung, die gut zu den Anforderungen deines Unternehmens passt.

Deine Entscheidungsfindung verbessern

Triff mit genauen und analysierten Daten ungeachtet des Bereichs, in dem du arbeitest, bessere Entscheidungen für dein Unternehmen.

Die Marktsegmentierung verbessern

Verschaffe dir wertvolle Einblicke in deinen bestehenden Markt und die Zielgruppen, die aufgrund deiner bevorzugten Segmentierungsoptionen und Features verfügbar sind.

Kundenmuster beobachten

Erfahre mehr über die Browsing-, Such- und Einkaufsmuster bestehender Kunden, neuer Besucher und treuer Benutzer.

Potenziellen Betrug erkennen

Der Einsatz von Data-Mining ist auch dann unerlässlich, wenn dir potenzielle Betrugsfälle, Identitätsdiebstahl, Phishingangriffe, Betrug und anderen Formen von Hacking Sorgen bereiten.

Data-Mining in Echtzeit kann Anomalien bei Daten erkennen, die du beim Suchen mit bloßem Auge vielleicht übersiehst.

Potenzielle Trends überwachen

Führe Data-Mining in Echtzeit durch und behalte dadurch die Trends im Auge, die für deine Branche und deine Kunden am relevantesten sind. Die Überwachung von Trends kann enorm wertvoll sein, insbesondere wenn du in einem bereits gesättigten und sehr umkämpften Umfeld tätig bist.

Die Kundenbindung verbessern

Je mehr du über deine Kunden erfährst, desto leichter kannst du auf sie eingehen und ihnen gleichzeitig Produkte und/oder Dienstleistungen anbieten, die sie in ihrem Alltag brauchen.

Mit dem fortlaufenden Data-Mining in Echtzeit solltest du nie einen neuen Trend oder ein neues Bedürfnis deiner Kunden verpassen. Wenn es um die Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen geht, ist Timing alles und gerade deshalb ist Data-Mining in Echtzeit ein so effektives Tool.

Die Einnahmen steigern

Letztendlich kannst du mit den richtigen Data-Mining-Tools höhere Einnahmen erzielen.

Wenn du erst Zugriff auf wertvolle Erkenntnisse über die demografischen Daten, Wünsche und Bedürfnisse deiner Zielgruppe hast, ist eine Steigerung der Einnahmen deines Unternehmens nicht ungewöhnlich.

Es kann zunächst verwirrend sein, das richtige Managementsystem für Inhalte, Marketing und sogar Datenerfassung zu finden, insbesondere da du dich zwischen einer Vielzahl an Optionen entscheiden musst.

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