In den letzten Jahren ist Data Mining zu einem heiklen Thema geworden. Die großen Kontroversen, die es in Politik und Wirtschaft ausgelöst hat, deuten auf seine Bedeutung in unserer Zeit hin. Kein Wunder, dass es in der Geschäftswelt zu einem festen Begriff geworden ist.
Data Mining ist in der Tat eine unvermeidliche Folge aller technologischen Innovationen und ihrer Einführung auf dem Markt, um die Effizienz von Unternehmen zu erleichtern und zu steigern. Technologien haben in der Regel ihre Tücken und Probleme, und es dauert eine Weile, bis die Technikexperten herausgefunden haben, wie sie die "Fehler" beseitigen und die Technologien für die Menschen verständlich machen können, so dass sie zum alltäglichen Gebrauchsgegenstand werden.
Nehmen Sie zum Beispiel das Mobiltelefon. Bis vor kurzem wurde es als Luxus der Eliten verachtet, aber jetzt ist es zu einem unverzichtbaren Gerät für jedermann geworden. Die Art und Weise, wie es dazu beigetragen hat, Menschen miteinander zu verbinden und die ländliche Wirtschaft in der ganzen Welt anzukurbeln, ist faszinierend.
In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich die Informationstechnologie in einem so erstaunlichen Ausmaß entwickelt, dass sie zur lebensverändernden Entwicklung schlechthin geworden ist. Infolgedessen ist die Zahl der Menschen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt weltweit mit dem Internet verbunden sind, unglaublich gestiegen. Die Integration digitaler Geräte in das menschliche Leben und ihre Vernetzung untereinander hat zu einer Datenexplosion und dem Aufkommen von allumfassenden Big Data geführt.
Inhaltsübersicht
Data Mining für Wissensentdeckung und Problemlösung
Data Mining ist ein Prozess der Suche nach relevanten und nützlichen Daten oder Datensätzen aus dem immensen Datenbestand mithilfe spezieller Software, Dienste oder beidem. Es hilft dabei, spezifische Strukturen und Muster aus der riesigen Quelle ungeordneter oder unstrukturierter Daten herauszufiltern und zu untersuchen. Obwohl Data Mining schon immer ein integraler Bestandteil der Unternehmensforschung, -erhebung und -analyse war, wird es heute auf eine völlig neue Art und Weise und mit einer neuen Dringlichkeit eingesetzt.
Es ist besonders wertvoll geworden, um Wissen zu entdeckenund die Entwicklung von Business Intelligence in den Unternehmen, unabhängig von deren Größe und Umfang. Sie ist zu einem wichtigen Bindeglied zwischen Wirtschaft, Technologie und dem Fluss von Big Data geworden.
Viele der Shopping-Websites verwenden heutzutage integrierte Data-Mining-Algorithmen, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu überwachen. Websites wie Amazon, Hulu, Netflix usw. bieten ihren Kunden auf der Grundlage ihrer früheren Einträge und ihres Verhaltens Vorschläge in der Art von "Das könnte Ihnen auch gefallen". Heutzutage ist es keine Überraschung mehr, dass Online-Werber bereits wissen, was die Internetnutzer aufgrund ihrer Suchhistorie als nächstes kaufen werden. Deshalb werden die Internetnutzer lange Zeit mit ähnlichen Anzeigen belästigt.
Data Mining ist jedoch für alle Arten von Unternehmen wichtig, sowohl online als auch offline. Die Untersuchung von Kundenverhaltensmustern ist nur einer von vielen wichtigen Aspekten, bei denen Data Mining eingesetzt wird. Es spielt auch eine wichtige Rolle bei der Geschäftsanalyse, der Business Intelligence und der Wissensbereitstellung. Es wird bei einer Reihe von wichtigen Aufgaben eingesetzt, von der Prognose über Werbung und Marketing bis hin zur Identifizierung potenzieller Kunden und zur Problemlösung usw.
Data Mining für Big Data-Analysen
Mit der zunehmenden Digitalisierung des Marketingsystems und der Globalisierung des Marktes ist es für Unternehmen aller Größenordnungen von entscheidender Bedeutung geworden, ständig die Nischen der Geschäftsmöglichkeiten zu erkunden und sich der wechselnden Trends und Marketingstrategien ihrer Konkurrenten bewusst zu sein. Kein Unternehmen kann diese Aufgaben effektiv erfüllen, ohne auf Data Mining zurückzugreifen.
In der Tat hängt die gesamte Logik von Big Data in der Wirtschaft von der Datengewinnung ab. Big Data ist nur dann sinnvoll, wenn die entsprechenden Daten für die Durchführung von Analysen extrahiert werden.
Das Ziel ist es, Daten in Informationen zu verwandeln, und Informationen in Erkenntnisse.
Carly Fiorina, ehemalige Präsidentin und Vorsitzende, Hewlett-Packard Co.
Paradoxerweise kann das Versäumnis, die Vorteile von Daten im Zeitalter von Big Data zu nutzen, schwerwiegende Folgen haben. Allerdings können sich nicht alle Unternehmen eine auf Datenmanagement spezialisierte Abteilung leisten, und eine manuelle Bearbeitung würde ebenso unbezahlbare Arbeitsstunden erfordern. Das Datendilemma ist in der Geschäftswelt aus verschiedenen Gründen nach wie vor groß, und nicht alle Unternehmen sind voll und ganz darauf vorbereitet, in den Daten zu wühlen und aus dem "Goldrausch des 21.
Geoffrey Moore, ein Autor und Berater, sagt treffend: "Ohne Big Data-Analysen sind Unternehmen blind und taub und irren im Internet umher wie Rehe auf einer Autobahn."
Unternehmen, die die Wettbewerbsvorteile von Big Data und datengesteuerten Geschäften - von Investitionsentscheidungen bis hin zur Erstellung personalisierter Werbung und der Anpassung von Produkten - voraussehen konnten, haben sich bereits mit Data Mining verbunden und mit Hilfe von Big Data-Analysen Gewinne in Millionenhöhe erzielt.
Data Mining und der Aufstieg der Start-ups
Alle Suchmaschinen und Social-Media-Websites führen bis zu einem gewissen Grad Data Mining durch, um ihre Einnahmen zu optimieren. Data Mining hilft ihnen, die Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen und dann ihre Werbung anzupassen und zu personalisieren. Während Google und Facebook stark von den Werbeeinnahmen abhängen, erzielt Linkedin den größten Teil seiner Einnahmen durch den Verkauf seiner Daten an Personalvermittler. Unternehmensriesen wie IBM und Oracle haben erhebliche Investitionen getätigt, um sich auf die Möglichkeiten des Data Mining und der Datenverarbeitung zu konzentrieren.
Die größte richtungsweisende Entwicklung im Bereich Data Mining ist jedoch die Verbreitung von Datenmanagement-Unternehmen und das Gerangel um die Nutzung der Möglichkeiten, die die Big Data-Analyse mit sich gebracht hat.
Es liegt auf der Hand, dass die Unternehmensgiganten allein nicht in der Lage waren, alle Lösungen für die neuen Herausforderungen zu liefern. Stattdessen hat eine neue Generation kleiner, innovativer Start-ups, die aus der Cloud von Big Data entstanden sind, den größten Einfluss. Die symbiotische Beziehung und das Wachstum der neuen Start-ups sowohl in der Wirtschaft als auch in der Informationstechnologie hat nicht nur die technischen, sondern auch die kulturellen Modalitäten der Geschäftsabwicklung verändert.
Die Tatsache, dass Grepsr von seiner Station in Kathmandu aus umfassende Datenlösungen für seine Geschäftskunden weltweit anbietet, ist kein Zufall. Vielmehr ist es ein Indikator für die Richtung, in die sich die Geschäftstrends bewegen. Es zeigt auch, wie Big Data, Data Mining und Datenanalyse nicht nur die Wirtschaft, sondern auch alle anderen Lebensbereiche beeinflusst haben, von Verkehrsmeldungen bis hin zur Aufrechterhaltung des Gesundheitssystems.
Verwandte Lektüre:
