Beispiele für Data Mining

Wie bereits in vorherigen Beitrag ausgeführt, umfasst Data Mining (Datengewinnung) eine Reihe von Verfahren zur Untersuchung großer Datenmengen (Big Data) und zur Erkennung von Mustern, um wertvolle Informationen aus den Daten zu gewinnen. Fortgeschrittene Datenanalyseverfahren wie PCA, Entscheidungsbäume oder neuronale Netzwerke und auch andere Verfahren oder Technologien wie maschinelles Lernen bieten ein beinahe unbegrenztes Potenzial und sind in nahezu jeder Situation anwendbar, sofern geeignete Daten vorhanden sind.
Heute finden wir Anwendungsbeispiele in sehr vielen Bereichen, von der Wirtschaft über die Medizin, Cyber-Sicherheit und Wissenschaft bis hin zur Politik. Sogar der eine oder andere Staatspräsident hat sein Amt dem intelligenten Einsatz von Data Mining-Verfahren und -Algorithmen zu verdanken.
Abseits der Politik möchten wir Ihnen heute einige Beispiele präsentieren, die aufzeigen, wie Data Mining Unternehmen helfen kann.

Einsatz von Data Mining in der Geschäftswelt

ERP, CRM, MES und LVS sind einige der gängigsten Systeme, die wir heute in Unternehmen finden. Jedes dieser Systeme hilft im jeweiligen Spezialbereich, Unternehmen und Verwaltungsprozesse zu organisieren und zu leiten. Hierzu  enthalten sie alle für ein erfolgreiches Management relevanten Informationen. Gleichzeitig können diese Systeme mit allen Daten, die sie verwalten, eine Goldgrube für Datenwissenschaftler darstellen. Zusammen mit häufig frei zugänglichen externen Datenbanken lassen sich daraus sehr wertvolle Data Mining-Modelle entwickeln, die Abläufe der Entscheidungsfindung zu verbessern helfen.

Data Mining kann sich auch in den Bereichen Vertrieb und Marketing als sehr nützlich erweisen. Vor allem im B2C-Sektor können die Beziehungen zu den Kunden sehr komplex sein. Zugleich sind diese Beziehungen ein entscheidender Faktor für den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens. Aus den Daten der Kunden und ihrer Tätigkeiten und Handlungen lassen sich diverse Data Mining-Modelle erstellen. So können wir beispielsweise Kunden automatisch gemäß ihrem Potenzial einteilen und unterscheiden. Anhand dieser Informationen können wir die Marketing-Arbeit auf die Kunden mit dem größten Potenzial konzentrieren. Ferner ist auch die Erstellung unterschiedlicher Kundenprofile und personalisierter Kampagnen möglich, die auf ihren spezifischen Anforderungen oder Interessen basieren. Ein weiteres Beispiel: LIS Solutions hat Muster der Kundenabwanderung ermittelt und vorhergesagt (Churn Forecast). In vielen Branchen – insbesondere dort, wo Abonnementsstrategien eine wichtige Rolle spielen – kann es sehr angebracht sein, so früh wie möglich jene Kunden zu ermitteln, die überlegen, ihr Abo bzw. ihren Vertrag zu kündigen. In einer Analyse von Daten über Kündigung und Kundenabwanderung lassen sich Muster feststellen. Mit ihrer Hilfe können wir herausfinden, auf welche Kunden wir uns konzentrieren sollten, damit sie nicht abwandern.

Was oft vergessen wird: Data Mining ist auch in der Personalabteilung anwendbar, um mehr über unsere Mitarbeiter zu erfahren und sie besser zu verwalten. Ein Beispiel aus der Arbeit von LIS Solutions: die ergonomische Optimierung von Arbeitsplätzen nach eingehender Analyse und Verknüpfung der Daten über Tätigkeiten, Aufgaben und Mitarbeiter.

Data Mining-Verfahren finden auch in der  Produktion ihre Anwendung und nehmen nach dem Erscheinen von Industrie 4.0 einen immer höheren Stellenwert ein. Außerdem können Daten eine wertvolle Hilfe bei der Optimierung von Produktions- und Logistik-Abläufen darstellen. Das wohl beeindruckendste Beispiel ist die prädiktive Wartung.
Maschinen stellen eine wahre Daten-Goldgrube dar, denn sie lassen Rückschlüsse auf ihren Zustand und mögliche Probleme zu. Anhand der Analyse vergangener Störungen und Probleme ermöglichen spezifische Data Mining-Algorithmen das Auffinden von Mustern. Diese Muster lassen sich als Symptome interpretieren, die eine Maschine kurz vor einer Störung oder einem Defekt zeigt. In diesem Fall hilft uns Data Mining, Probleme an Maschinen hinreichend frühzeitig zu erkennen, um sie optimal zu lösen.

Dies sind nur einige Beispiele für die Nutzung von Data Mining in der Geschäftswelt – es gibt noch eine Vielzahl weiterer Beispiele aus allen Unternehmensbereichen. Die einzige Voraussetzung ist die Verfügbarkeit aussagekräftiger Daten.

Schlussfolgerung

Wie wir sehen, kann Data Mining in diversen Verwaltungsbereichen eine große Hilfe darstellen. Nun erfordert die Implementierung von Projekten dieser Art in der Regel eine Anfangsinvestition. Aber für Unternehmen, die Data-Mining-Verfahren einsetzen, zahlt sich diese Investition im Allgemeinen sehr schnell aus. Die erfolgreiche Umsetzung der ersten Data Mining-Projekte bildet oftmals eine Art Initialzündung für viel tiefer greifende Veränderungen in einem Unternehmen, hin zu einer datengesteuerten Unternehmenskultur.

LIS Solutions führt Data Mining-Projekte durch und begleitet Projekte dieser Art. Dabei gilt es, den gesamten Wert aus den Daten herauszufiltern und ein Know-how mit hohem Mehrwert zu schaffen. Das trägt zur Optimierung von Entscheidungsfindung und Unternehmensstrategien bei.

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