Was versteht man unter Data Mining?

Kategorie: Daten und Analytik
Glossareintrag zum Thema: Data Mining

Data Mining bezeichnet die computergestützte Analyse großer Datenmengen mit dem Ziel, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, die für die Entscheidungsfindung in Unternehmen oder anderen Bereichen relevant sind. Durch den Einsatz von statistischen Methoden, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz werden in Datenbe stehende Informationen extrahiert und für verschiedene Anwendungen genutzt.

Der Begriff „Data Mining“ stammt aus dem Englischen und lässt sich mit „Datenbergbau“ übersetzen. Er verdeutlicht den Prozess des systematischen Durchsuchens und Auswertens von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Mining wird in verschiedensten Kontexten und Anwendungsbereichen eingesetzt, zum Beispiel im Marketing zur Kundenanalyse, im Gesundheitswesen zur Identifikation von Krankheitsmustern oder im Finanzbereich zur Risikoanalyse.

Synonyme oder verwandte Begriffe für Data Mining sind beispielsweise Wissensentdeckung in Datenbanken, Data Discovery oder Knowledge Discovery.

Wichtig ist es, Data Mining von ähnlichen Begriffen wie Big Data oder Business Intelligence abzugrenzen, da diese zwar ebenfalls mit der Analyse von Daten in Verbindung stehen, jedoch unterschiedliche Schwerpunkte haben.

Eine wichtige Abkürzung im Zusammenhang mit Data Mining ist KDD, was für „Knowledge Discovery in Databases“ steht und den Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken beschreibt.

Für die Verwendung von Data Mining ist es relevant, auf die Qualität und die ethischen Aspekte der Daten zu achten, da die Analyseergebnisse stark von der Ausgangsbasis abhängen. Zudem sollten Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet sein, um Missbrauch zu verhindern.

Insgesamt ist Data Mining ein zentrales Werkzeug in der Analyse und Nutzung großer Datenmengen und spielt eine wichtige Rolle in der Künstlichen Intelligenz.