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Welche Rolle spielt das Data Mining für Business Intelligence?

In der heutigen Zeit halten Unternehmen ständig Ausschau nach einem Wettbewerbsvorteil – etwas, das ihnen ermöglicht, Waren oder Dienstleistungen zu niedrigeren Kosten, in einer höheren Qualität und in einer kürzeren Zeit als ihre Mitbewerber bereitzustellen. Der Weg hierzu beginnt mit der Qualität und dem Datenvolumen, welches sie sammeln können.

Daten treiben alles in der Geschäftswelt voran. Von der Fertigung über die Lieferkettenlogistik bis hin zum Einzelhandel oder dem Kundenmarketing sind Daten die Grundlage um Prozesse effizienter zu gestalten, Produktionskosten zu senken, Gewinnspannen zu erhöhen und Marketingkampagnen effektiver zu durchzuführen.

Daten allein sind jedoch nicht die Antwort. Ohne die Möglichkeit, mit den Daten zu interagieren und aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen, sind sie im Wesentlichen nutzlos.

BI-Software (Business Intelligence) kann helfen, indem sie Elemente wie OLAP (Online Analytical Processing), Location Intelligence, Unternehmensberichtserstattung und mehr miteinander kombiniert. Dabei bietet BI-Software Unternehmen die Möglichkeit, unterschiedliche Datenquellen in einer einheitlichen Quelle zu verbinden, Daten zu sammeln und zu strukturieren. Weiterhin ermöglicht sie den Endnutzern eine Schnittstelle zum Extrahieren von Berichten und Dashboards an, sodass fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen werden können.

Wie also findet ein Spitzenunternehmen einen Weg, seine Fülle an Daten effektiv über eine BI-Software zu nutzen? Lassen Sie uns Ihnen das Konzept des Data Mining vorstellen.

Extrem hohe Arbeitsbelastung bei der Verwaltung von „Datenminen“

Beim Data Mining werden im Wesentlichen Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. aus POS-Softwareanwendungen für den Einzelhandel, Tools für das Logistikmanagement und Fertigungsmaschinen mit IoT-Technologie) extrahiert, analysiert und in Berichten oder Dashboards zusammengefasst. Hierdurch werden den Unternehmen Einblicke in ihre Geschäfte und Abläufe ermöglicht. Wenn Daten die treibenden Kräfte für die Optimierung sind, ist Data Mining der Motor, der diesen Rohstoff in eine Vorwärtsbewegung für Ihr Unternehmen umwandelt.

Die Umwandlung Ihrer Originaldaten in Business Insight über den Data Mining-Prozess erfolgt hierbei in fünf Schritten:

  1. Extraktion, Transformation und Laden (ETL): In der ersten Phase des Data Mining werden Daten aus einer oder mehreren Quellen (wie den oben genannten) extrahiert, in ein standardisiertes Format umgewandelt und in das Data Warehouse geladen.
  2. Speichern und verwalten: Als Nächstes speichern und verwalten Unternehmen die Daten in mehrdimensionalen Datenbanksystem wie bspw. OLAP oder tabellarischen Cubes.
  3. Zugriff: Nachdem die Daten vereinheitlicht, geladen und in die Datenbank überführt wurden, erhalten Analysten, IT-Experten oder Data Scientisten Zugriff auf die Daten, um zu bestimmen, wie diese organisiert werden sollen.
  4. Analyse: Die Anwendungssoftware analysiert und sortiert die Daten basierend auf eingehenden Anfragen des Endbenutzers.
  5. Präsentieren: Nachdem die Daten analysiert und geordnet wurden, werden sie dem Endbenutzer in einem verständlichen Format wie einem Bericht, einer Grafik oder einem Diagramm angezeigt.

Während sich BI in erster Linie auf die Überwachung von Datenbeständen und die Zielverfolgung von Daten gegenüber den gesetzten Geschäftszielen und Key Performance Indikatoren (KPIs) konzentriert, werden Datenbestände mithilfe von Data Mining analysiert, um aufkommende Muster und Trends zu erkennen. Beim Data Mining werden dazu ausgefeilte Techniken angewendet, mit denen Unternehmen einen bestimmten Zweck oder ein bestimmtes Ziel erreichen können:

Klassifikationsverfahren:

Mithilfe der Klassifizierung werden Informationen über Daten und Metadaten abzurufen. Diese Informationen werden verwendet, um Daten verschiedenen Klassen zuzuordnen.

Clusteranalyse:

Clustering ist eine Data Mining-Analysetechnik, bei der identische Datensätze identifiziert werden. Die Clusteranalyse hilft, Daten zu gruppieren und Unterschiede oder Ähnlichkeiten zu erkennen.

Regression:

Die Regression ist eine leistungsstarke Methode zur Analyse der Beziehung zwischen unterschiedlichen Variablen. Sie wird verwendet, um die Auswirkungen von scheinbar unabhängigen Variablen auf andere abhängige Variablen zu identifizieren.

Assoziationsanalyse:

Die Technik der Assoziationsanalyse hilft, Assoziationen zwischen zwei oder mehreren Elementen heraus zu finden. Insofern zielt die Analyse darauf ab, verborgene Muster im Datensatz zu entdecken.

Ausreißer-Erkennung:

Bei der Ausreißer-Erkennung werden Elemente im Datensatz gesucht, die nicht mit den erwarteten Mustern oder Verhaltensweisen der anderen Daten übereinstimmen. Häufiges Beispiel hierfür ist die Betrugserkennung. Die Ausreißer-Erkennung wird manchmal auch als Ausreißer-Analyse (Outlier Analysis) oder Ausreißer-Mining (Outlier mining) bezeichnet.

Sequenzielle Musteranalyse

Die sequentielle Musteranalyse hilft dabei, ähnlich verlaufende Muster oder Trends in Daten über einen bestimmten Zeitraum zu identifizieren (bspw. aufgrund von Saisonabhängigkeit).

Prognose:

Die Prognose stützt sich auf eine Kombination von anderen Data Mining-Techniken (wie der Clusteranalyse, dem Klassifikationsverfahren, Trends usw.), um vergangene Ereignisse zu analysieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Das Data Mining ist auf ausgefeilten Datenmodellen und -Algorithmen gegründet, um verborgene Muster in Ihren Daten aufzudecken und die Zukunft anhand historischer Daten genau vorherzusagen. Jene Vorhersagen und Muster werden anschließend mithilfe von BI- und Analysesoftware in Beziehung zu den Unternehmenszielen und KPIs dargestellt.

Data Mining und Business Intelligence

Data Mining und BI scheinen auf dem Papier unterschiedlich zu sein, aber es gibt eine Menge Überschneidungen, sowohl bei der Datenausgabe, als auch in der Art und Weise, wie sie zum Erfolg Ihres Unternehmens beitragen können. Data Mining ist ein wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence, wenn es um die Bereinigung, Standardisierung und Nutzung von Geschäftsdaten geht. Darüber hinaus trägt Data Mining dazu bei genaue und verlässliche Vorhersagen aufgrund der vorliegenden Daten zu treffen. Insofern ist es Ihnen möglich auf einer höheren Ebene zu agieren anstatt sich einfach auf die Ihnen zur Verfügung stehenden historischen Daten zu verlassen und zukünftige Ergebnisse abzuschätzen.

Mithilfe von Data Mining können Unternehmen die für Sie relevanten Informationen finden und mithilfe von Business Intelligence, sowie Analytics die Wichtigkeit dieser Daten bestimmen. Sobald Sie die Entscheidung getroffen haben deutlich mehr von Daten getrieben werden zu wollen, besteht der nächste Schritt in der Evaluierung der BI-Software.

Wir haben in den letzten 15 Jahren mit zahlreichen Microsoft Dynamics-Kunden direkt zusammengearbeitet. Infolgedessen haben wir eine detaillierte Bewertung von sieben der wichtigsten Dynamics BI- und Analyseplattformen erstellt, um Sie bei der Auswahl der richtigen Lösung zu unterstützen. Wir wollen Ihnen helfen, die Sichtbarkeit in Bezug auf Trends und Prognosen zu optimieren, damit Sie diese Erkenntnisse für Ihre weitere Geschäftsstrategie nutzen können. Machen Sie Ihr Unternehmen noch heute zukunftssicher.

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