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Data-Mining-Tools

Was sind Data-Mining-Tools

Data Mining (Datengewinnung) sind Verfahren zur Untersuchung großer Datenmengen. In gewisser Weise geht es darum, eine Nadel in einem Heuhaufen zu finden. Dazu stehen diverse, in Algorithmen gefasste mathematische und statistische Verfahren zur Verfügung, die wir heute auch als maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz bezeichnen. In den letzten Jahren hat sich in Projekten dieser Art das Verfahren CRISP-DM durchgesetzt. Es lässt sich zwar in fünf Hauptschritten zusammenfassen, aber ihr Ablauf ist zirkulär, denn die Phasen hängen durch Rückkopplungen voneinander ab:

  1. Gute Kenntnis der Geschäftstätigkeit und der Daten
  2. Datenaufbereitung
  3. Modellierung
  4. Bewertung
  5. Bereitstellung

Mit dem wachsenden Bedarf und Interesse an der Analyse von Massendaten (Big Data) ist in Unternehmen eine neue Generation von Tools entstanden, die man heute als Data-Science-Plattformen und maschinelles Lernen kennt. Mit diesen Tools können Datenwissenschaftler, Analytiker oder geschäftliche Benutzer mit ihren Daten interagieren. Die Grundidee ist einerseits, eine Arbeitsplattform für Datenwissenschaftler zu schaffen, die ihre Data-Mining-Aufgaben erleichtert und vereinheitlicht. Andererseits soll Data Mining für geschäftliche Benutzer anwenderfreundlich und somit zugänglich sein. Diese Tools stellen eine wertvolle Unterstützung für den gesamten Data Mining-Zyklus dar: Sie erstellen Modelle der Advanced Analytics und stellen sie bereit und verwalten sie. Sie umfassen folgende Hauptfunktionen, um Data-Mining-Projekte durchzuführen: Import, Aufbereitung, Untersuchung, Modellierung, Auswertung und Bereitstellung von Daten.

Der Markt für Data-Mining-Tools

In den letzten Jahren sind diverse Plattformen für Data Science und maschinelles Lernen entstanden und haben einen dynamischen und sich rasch entwickelnden Markt geschaffen. Obwohl große Unternehmen wie IBM, SAP oder Microsoft eigene Tools auf den Markt gebracht haben, konnten sie diesen bisher nicht dominieren. Junge und innovative Unternehmen haben Nischen in diesem Bereich gefunden. Das bekannte IT-Beratungs- und Forschungs-Unternehmen GARTNER hat den Markt dieser Tools analysiert und dabei auch die wichtigsten Tools im magischen Quadranten berücksichtigt. Im Folgenden möchten wir KNIME  beschreiben, das in der GARTNER-Studie den ersten Platz belegt hat und als eines der vielversprechenden Tools in diesem Sektor gilt. Den gesamten Bericht können Sie hier lesen.

KNIME, das Data Mining-Tool, das Maßstäbe setzt

Die Erfolgsgeschichte von KNIME (Konstanz Information Miner) begann im Jahr 2004 als Projekt der Universität Konstanz. KNIME wird heute im Gartner-Quadranten als einer der führenden Anbieter genannt. Trotz des enormen Wachstums und Erfolgs hat KNIME seinen Open-Source-Charakter gewahrt. KNIME bietet eine kostenlose Version (KNIME Analytics Platform) für die persönliche Verwendung (mit 85 % der Funktionen) sowie eine kostenpflichtige Version (KNIME Server) für Unternehmen, die ihre Data Mining-Aktivitäten auf eine neue Ebene heben wollen. KNIME Server unterscheidet sich von der kostenfreien Version durch zusätzliche Funktionen für die Zusammenarbeit von Teams, Automatisierung, das WebPortal (grafische Schnittstelle) sowie eine höhere Rechenkapazität.

KNIME unterstützt den Benutzer im gesamten Data-Mining-Zyklus und zeichnet sich durch seine hohe Flexibilität, Leistung und Benutzerfreundlichkeit aus. Mithilfe dieses Tools können Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren, verarbeiten und analysieren und Data-Mining-Anwendungen erstellen. Über seine grafische Schnittstelle, die Knotenpunkte mit Funktionen miteinander verknüpft, kann der Benutzer schnell und bequem Workflows erstellen. KNIME verfügt über Hunderte von Knotenpunkten, die verschiedene Arten von Tätigkeiten bieten:

  • Integration und Bearbeitung von Daten
  • Visualisierung von Daten
  • Erstellung von Data-Mining-Modellen
  • Validierung von Modellen
  • Erstellung von Berichten
  • Schreiben von Daten

Eine große Gemeinschaft und der Open-Source-Charakter haben viele kostenlose Erweiterungen und Integrationen geschaffen. Diese bieten zusätzliche Funktionen für spezifische Aufgaben oder Probleme (Text Mining, Big Data und Vieles mehr). Falls eine spezifische Entwicklung erforderlich ist, ermöglicht das Tool die Integration mit Java, Python, R oder WEKA. Das schafft Raum, um Ihre eigenen Funktionen innerhalb eines Workflows zu programmieren. Darüber hinaus stehen unzählige Möglichkeiten zur Datenanalyse zur Verfügung.

Schlussfolgerung

Die Bedeutung von Data Mining für Unternehmen beliebiger Größe ist unbestreitbar. Wenn das Ziel lautet, sich zu einem Smart Business mit integrierter Business Intelligence zur Entscheidungsfindung zu entwickeln, ist Data Mining unverzichtbar. Dennoch zeichnen sich Projekte dieses Typs durch eine ausgesprochen hohe Komplexität aus. Deshalb ist eine umfangreiche Erfahrung in diesem Bereich unabdinglich. Die neuen Data-Mining-Tools, insbesondere KNIME, helfen uns und den Unternehmen bei der Umsetzung von Data Mining.

LIS Solutions stellt Ihnen für Ihre Data-Mining-Entwicklungen in KNIME sein bestes Expertenteam zur Verfügung.

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