Was ist Data Mining?
Data Mining, oft auch als Wissensentdeckung in Datenbanken bezeichnet, ist der Prozess des Auffindens verborgener Muster, Zusammenhänge und Informationen in großen Datensätzen. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen riesigen Berg an Daten, und Data Mining ist Ihr Werkzeug, um wertvolle Edelsteine darin zu finden.
/bilder/storage_db_dateibackup.jpg
Welche Methoden werden beim Data Mining eingesetzt?
Es gibt vier verschiedene Methoden des Data Mining. Diese werden am besten anhand einiger Beispiele deutlich.
Clusteranalyse
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Kiste mit bunten Steinen. Die Clusteranalyse hilft dabei, ähnliche Steine zu gruppieren. Auf ähnliche Weise identifiziert diese Methode Gruppen von ähnlichen Datensätzen.
Klassifikation
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Sammlung von Früchten, von denen einige Äpfel und einige Orangen sind, aber Sie wissen nicht, welche. Die Klassifikation lehrt den Computer, wie er sie unterscheiden kann, basierend auf Eigenschaften wie Form, Farbe usw.
Vorhersage
Hier dreht sich alles um die Zukunft. Basierend auf vergangenen Daten lernt der Computer, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Denken Sie an Wettervorhersagen - sie basieren auf historischen Daten.
Assoziationsregeln
Stellen Sie sich vor, Sie gehen einkaufen und bemerken, dass oft Leute, die Brot kaufen, auch Milch kaufen. Diese Methode deckt solche Zusammenhänge in den Daten auf.
Der Unterschied zwischen Data Mining und Machine Learning
Wenn wir über Daten sprechen, stoßen wir oft auf die Begriffe „Data Mining“ und „Machine Learning“. Obwohl sie sich auf ähnliche Konzepte beziehen, gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen den beiden. Data Mining konzentriert sich auf die Entdeckung von Mustern und Erkenntnissen in bestehenden Daten.
/bilder/tricoma_knowledge_management.jpg
Machine Learning
Auf der anderen Seite steht das Machine Learning – eine Methode des künstlichen Lernens. Hierbei werden Algorithmen verwendet, um Computer zu trainieren, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Stellen Sie es sich vor wie das Trainieren eines Hundes. Bloß, dass beim Machine Learning der Computer „lernt“ ohne spezifisch dafür programmiert zu werden. Er zieht sich die Informationen aus Daten, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder Muster zu erkennen.
Data Mining
Währenddessen zielt Data Mining darauf ab, vorhandene Daten zu analysieren, um Muster zu finden. Beide Ansätze sind jedoch eng miteinander verbunden und ergänzen sich oft. Data Mining kann helfen, die Daten vorzubereiten und Muster zu identifizieren, die dann von Machine-Learning-Modellen genutzt werden, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu automatisieren. In der Welt der Datenanalyse arbeiten Data Mining und Machine Learning Hand in Hand, um neue Horizonte der Erkenntnis zu erschließen.
Die Verbindung zwischen Data Mining und ERP-Systemen
Data Mining wird in vielen Bereichen eingesetzt, so auch in ERP-Systemen. Doch wie kommt der Zusammenhang zustande? ERP-Systeme sind umfassende Softwarelösungen, die in Unternehmen verwendet werden, um verschiedene Geschäftsprozesse wie Buchhaltung, Lagerverwaltung und Personalwesen zu verwalten. Hier kommen die Daten ins Spiel. ERP-Systeme generieren und speichern enorme Datenmengen über die täglichen Betriebsabläufe. Data Mining ermöglicht es, diese Daten zu durchsuchen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
/bilder/tricoma_shop_synchron.jpg
Fazit
Data Mining ermöglicht Unternehmen, aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu ziehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Trends vorherzusagen und sogar neue Geschäftschancen zu identifizieren. Von der Verbindung mit ERP-Systemen bis hin zu den vielfältigen Methoden und der Verknüpfung zum Machine Learning - Data Mining ist ein mächtiges Werkzeug, dass die moderne Geschäftswelt prägt.
