Beispiele für den Einsatz von Data Mining
Wie wir in früheren Beiträgen geschrieben haben, ist Data Mining bzw. „Datenbergbau“ eine Reihe von Techniken, die eingesetzt werden, um große Datenmengen (Big Data) zu explorieren, Muster zu erkennen und so sie in wertvolle Informationen zu verwandeln. Techniken der Advanced Analytics wie PCA, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze sowie auch andere Verfahren oder Technologien wie Machine Learning verfügen über eine unbegrenzte Leistungsfähigkeit und können in jeder Situation eingesetzt werden, in der wir uns befinden – vorausgesetzt, wir speisen sie mit den passenden Daten.
Heutzutage finden wir Use Cases in sehr vielen Bereichen – von der Wirtschaft über die Medizin, Cybersicherheit, Wissenschaft bis hin zur Politik. Manch ein Präsident ist dank des intelligenten Einsatzes von Techniken und Algorithmen des Data Mining überhaupt erst Präsident geworden.
Lassen wir die Politik beiseite: Heute möchten wir einige Beispiele dafür vorstellen, wie Data Mining Unternehmen unterstützen kann.
Einsatz von Data Mining in Unternehmen
ERP, CRM, MES, SGA … das sind einige der gängigsten Systeme, die wir heute in Unternehmen finden. Jedes in seinem spezialisierten Bereich hilft uns, Unternehmen und administrative Prozesse zu organisieren und zu steuern. Dafür enthalten sie alle relevanten Informationen, die für eine erfolgreiche Steuerung notwendig sind. Gleichzeitig können diese Systeme mit all den Daten, die sie verarbeiten, eine Goldgrube für Data Scientists darstellen. Zusammen mit externen Datenbanken, oft frei zugänglich, lassen sich sehr wertvolle Data-Mining-Modelle erstellen, die uns helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Data Mining kann im Bereich Vertrieb und Marketing sehr nützlich sein. Vor allem im B2C-Sektor kann die Beziehung zum Kunden sehr komplex sein. Gleichzeitig entscheidet diese Beziehung über Erfolg oder Misserfolg einer Organisation. Aus Kundendaten sowie deren Aktivitäten und Handlungen lassen sich verschiedene Data-Mining-Modelle erstellen. So können wir beispielsweise eine automatische Segmentierung erstellen, die Kunden anhand ihres Potenzials unterscheidet. Mit diesen Informationen können wir die Marketingarbeit auf die Kunden mit dem höchsten Potenzial fokussieren. Außerdem lassen sich unterschiedliche Kundenprofile erstellen und personalisierte Kampagnen auf Basis ihrer spezifischen Bedürfnisse oder Interessen entwickeln. Ein weiteres Beispiel, das wir bei Baitech umgesetzt haben, ist die Identifikation von Abwanderungsmustern und deren Vorhersage (Churn Forecast). In vielen Branchen, insbesondere in solchen mit Abonnementstrategien, kann es sehr interessant sein, möglichst früh Kunden zu erkennen, die darüber nachdenken, ihr Abonnement oder ihren Vertrag zu beenden. Durch die Analyse vergangener Abwanderungen lassen sich Muster identifizieren, die uns helfen zu bestimmen, auf welche Kunden wir unsere Maßnahmen konzentrieren sollten, um ihre Abwanderung zu verhindern.
Obwohl oft vergessen, kann Data Mining auch in der Personalabteilung eingesetzt werden und uns helfen, unsere Mitarbeitenden besser zu verstehen und zu steuern. Ein Beispiel, das wir bei Baitech umgesetzt haben, war die ergonomische Optimierung von Arbeitsplätzen, indem wir die Daten zu Arbeitsplatz, Aufgaben und Mitarbeitenden tiefgehend analysiert und miteinander in Beziehung gesetzt haben.
Data Mining findet auch Anwendung im Produktionsbereich und wird mit dem Aufkommen von Industrie 4.0 immer wichtiger. Daten können uns helfen, Produktions- und Logistikprozesse zu optimieren. Das eindrucksvollste Beispiel ist Predictive Maintenance.
Maschinen sind eine wahre Datenmine, die uns hilft zu verstehen, wie es ihnen geht und ob sie ein Problem haben. Durch die Analyse von Ausfällen und Problemen aus der Vergangenheit lassen sich mittels spezifischer Data-Mining-Algorithmen Muster identifizieren. Diese Muster können als Symptome interpretiert werden, die eine Maschine zeigt, bevor sie ausfällt. In diesem Fall wird Data Mining zum Arzt der Maschinen und hilft uns, Probleme früh genug zu erkennen, um sie auf optimalere Weise zu beheben.
Dies sind einige Beispiele dafür, wie Data Mining in Unternehmen eingesetzt werden kann – und es gibt viele weitere in allen Unternehmensbereichen. Die einzige Voraussetzung ist die Verfügbarkeit aussagekräftiger Daten.
Fazit
Wie wir sehen, kann Data Mining in verschiedenen Bereichen der Unternehmensführung erheblich unterstützen. Auch wenn die Umsetzung solcher Projekte eine Anfangsinvestition erfordert, erreichen Unternehmen, die Data Mining einsetzen, in der Regel schnell einen Return on Investment. Mit der erfolgreichen Umsetzung der ersten Data-Mining-Projekte wird in Unternehmen häufig ein deutlich tiefergehender Wandel angestoßen, indem eine data-driven Kultur entwickelt wird.
Bei Baitech begleiten und realisieren wir Data-Mining-Projekte, um den gesamten Wert der Daten auszuschöpfen und hochwertiges Wissen zu schaffen, das hilft, Entscheidungsfindung und Unternehmensstrategie zu optimieren.
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