Data Mining, auf Deutsch „Datenanalyse“ oder „Datenmining,“ ist ein Prozess zur Entdeckung und Extraktion von nützlichen Informationen aus großen Mengen von Daten. Dieser Prozess umfasst die Anwendung von statistischen, mathematischen und maschinellen Lernalgorithmen, um verborgene Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten aufzudecken. Hier sind einige wichtige Aspekte im Zusammenhang mit Data Mining:
Data Mining ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Informationsgewinnung und zur Identifizierung von Mustern in großen Datensätzen. Es kann dazu beitragen, fundierte Entscheidungen zu treffen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Prozesse zu optimieren. Es ist in der heutigen datengetriebenen Welt von großer Bedeutung und wird in verschiedenen Branchen und Disziplinen intensiv genutzt.
Der Begriff Data Mining (zu Deutsch Datenabbau) stammt aus der Statistik und nutzt nach wie vor statistische Methoden und Grundsätze. Ursprünglich bezeichnete Data Mining jedoch das Konzept der Bestätigung von Hypothesen durch Anwendung unterschiedlicher Methoden. Streng genommen ist Data Mining ein Teilbereich aus dem KDD (Knowledge Discovery in Databases), der umfassenden Datenanalyse. Dort werden Daten gesammelt, vorbereitet, analysiert (Data Mining) und evaluiert. Mittlerweile steht Data Mining aber für den gesamten KDD-Prozess, wobei der besondere Fokus auf der Analyse und Evaluation liegt.
Durch die Datenbanktechnologie können Daten massenweise und systematisch gesammelt werden. Seit dem Internetboom und der Entwicklung des Social Webs werden immer mehr Daten produziert. Bei jedem Onlinekauf, jeder Registrierung, jedem Anruf und Klick entstehen solche Daten. Diese manuell auszuwerten kostet extrem viel Zeit und Geld. Aus diesem Grund ist die Protokollierung der Daten nicht die einzige Kernaufgabe des Data Mining, sondern vielmehr die Datenanalyse. Mit Hilfe von Algorithmen werden bestehende Verhaltensmuster erkannt und mögliche Prognosen entwickelt. Erkenntnisse aus dem Data Mining sollen dabei helfen, Webseiten und Marketing-Kampagnen zu optimieren. Insbesondere E-Shops profitieren von den Data Mining Ergebnissen, da sie damit profitsteigernde Optimierungen vornehmen können, wie zum Beispiel ähnliche Produktvorschläge, die der Kunde erhält, wenn er ein Produkt erwirbt.
Um passende Erkenntnisse aus den Massendaten zu entwickeln, muss erst einmal ein Ziel oder eine Absicht bestehen. Aus welchem Grund wird Data Mining betrieben? Soll die CTR erhöht werden? Handelt es sich um eine Optimierung der Conversionrate? Je nachdem, welches (Kampagnen-) Ziel gesetzt ist, müssen nur bestimmte Daten abgegriffen werden. Handelt es sich um einen extrem großen Datenbestand kann es auch ausreichen, nur stichprobenartig Daten zu entnehmen. Bei dem Schritt der Verarbeitung werden Daten als nächstes gereinigt und unvollständige Datensätze entfernt oder ergänzt. Als nächstes werden die Daten einer Transformation unterzogen, damit sie das gleiche Format haben und in den nächsten Schritten weiterverarbeitet werden können. Dieser erste Schritt der Datenverarbeitung ist am zeitaufwendigsten, wobei ein gut strukturiertes Data Warehouse den Aufwand erheblich reduzieren kann.
Die eigentliche Kernaufgabe des Data Mining liegt in der Analyse. Hierbei werden Algorithmen angewendet, um in den Datenbanken Muster zu erkennen. Der genaue Ablauf und die Aufgaben werden weiter unten im Artikel behandelt.
Im letzten Schritt werden die vorgefertigten Muster mit Hinblick auf das Kampagnenziel durch Experten interpretiert. Passen die Ergebnisse nicht zur eigentlichen Absicht, können entweder neue Muster gefunden oder neue Datensätze verarbeitet werden.
Die Analyse der Daten kann in verschiedenen Methoden realisiert werden. Häufig werden alle Verfahren genutzt, wobei dies nicht immer der Fall sein muss.
Data Mining wird vor allem im Online-Marketing genutzt. Der Onlinehandel profitiert vom Data Mining, um den Kaufprozess und die Kundenzufriedenheit zu optimieren. Auch Webseiten, sei es kommerziell oder nicht, können durch die Ergebnisse aus dem Data Mining profitieren, da sie dabei helfen, die Usability zu verbessern. Aus den Informationen lassen sich Zielgruppen erfassen und definieren, die bei der Implementierung von Marketing-Kampagnen von großer Bedeutung sind. Für die SEO ist Data Mining ein wichtiges Tool zur Datensammlung und maschinellen Auswertung. SEO-Manager können auch mit Keyword-Recherche-Tools Daten zu relevanten Suchbegriffen erheben. Dies ist auch eine Form des Data Mining, da die Keywords von den Tools gesammelt, aufbereitet und analysiert werden.
Data Mining wird jedoch nicht nur im Marketing genutzt. Eine Ausreißeranalyse kann zum Beispiel bei der Risikoanalyse im E-Banking helfen, Sicherheitslücken zu schließen.
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