Business Intelligence Data Mining: Der Schlüssel zur datenbasierten Entscheidungsfindung

Die digitale Entwicklung der letzten Jahre hat besonders den Bereich Business Intelligence stets weiter gefördert und gefordert. Während wichtige Unternehmensentscheidungen heute nicht nur schneller und flexibler getroffen werden müssen, geht es auch um den Umgang mit einer Vielzahl von Daten, die gesammelt werden und verarbeitet werden müssen.
Es ist daher kein Wunder, dass die Zusammenarbeit zwischen den Bereichen Business Intelligence und Data Mining zu einer der interessantesten Herausforderungen für moderne Unternehmen geworden ist. Dabei steht vor allem die Frage, welche Daten wichtig sind, wie diese erhoben werden und wie die Verarbeitung am Ende zu besseren Entscheidungen für das eigene Unternehmen führen kann.

Grundlagen des Business Intelligence

Unter Business Intelligence werden heute verschiedenste Modelle, Werkzeuge und Szenarien verstanden, die dafür sorgen sollen, vorhandene Daten zu einer Verbesserung der Effizienz im Unternehmen umzuwandeln. Dazu gehören sowohl verbesserte Entscheidungen im Management, aber auch eine Beschleunigung von etablierten Prozessen.
Letztlich geht es darum, dass die Vielzahl an unterschiedlichen Daten und Informationen, die sowohl von externen als auch internen Quellen vorhanden sind, sich am Ende in belastbare Zahlen ausdrücken lassen. Was im Kern erst einmal einfach klingt, ist allerdings mit vielen Hürden und Herausforderungen verbunden.

Vorteile für Unternehmen

Der große Vorteil der Theorie hinter der Business Intelligence ist es, dass die verschiedensten Bereiche davon profitieren können. Langfristig soll mit dem Business Intelligence Data Mining nicht einfach nur das Berichtwesen verbessert oder ein bestimmter Prozess optimiert werden. Es geht auch darum, das eigene Unternehmen besser zu verstehen.
Gerade bei größeren Unternehmen oder jenen, die im Laufe der Jahre natürlich gewachsen sind und sich immer wieder angepasst haben, gibt es eine Vielzahl von Daten und Prozessen, die gar nicht mehr so bewusst sind. Business Intelligence ist eines von vielen Werkzeugen, das datenbasiert bestimmte Probleme oder Potentiale aufzeigen kann.

Data Mining als Werkzeug

Business Intelligence ist dabei mehr ein Oberbegriff der Philosophie dahinter. Unternehmen setzen in der Regel auf Vorgänge wie Data Mining für die Datenerhebung, setzen BI-Systeme für die Verarbeitung dieser Daten ein und das Expertenwissen, um am Ende aus diesen gesammelten Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen.
Unter dem Eindruck einer wachsenden Zahl von Daten, die entweder zur Verfügung stehen oder ohnehin erhoben werden, hat sich das Data Mining dabei zu einem der wichtigsten Werkzeuge für den gesamten Sektor Business Intelligence entwickelt.

Data Mining: Definition und Methoden

Während der Begriff Data Mining erst einmal eher auf den „Abbau“ von Daten wie in einer Mine hindeutet, geht es hier eher um die tiefenkomplexe Analyse von bereits bestehenden Beständen an Daten. Die Aufgabe des Data Mining ist es dabei, innerhalb von großen Beständen an Daten bestimmte Prozesse oder Verbindungen zu erkennen und zu analysieren, wie diese weiterverarbeitet werden können.
An sich ist Data Mining die Suche nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen. Welche der vielen Daten, die in Unternehmen zur Verfügung stehen oder jeden Tag mehr werden, sind für weitere Prozesse in der Firma interessant? Und wie können Informationen aus bestimmten Datenblöcken miteinander verbunden werden, um diese am Ende noch wertvoller für die nächsten Schritte zu machen?

Datenanalyse

Mit der Hilfe unterschiedlicher Werkzeuge werden die Daten also analysiert und aufbereitet. Werkzeuge wie die Clusteranalyse können dabei helfen, die unterschiedlichen Daten zu gruppieren und sie daher in direkte Verbindung miteinander zu stellen. Auf diese Weise kann beispielsweise das Kaufverhalten bestimmter Zielgruppen einfacher analysiert werden.
Hierfür werden Daten aus dem Marketing, dem Vertrieb und dem Support miteinander verbunden, um eine umfassende Zielgruppenanalyse mit möglichst vielen bekannten Parametern zur Verfügung zu stellen, die beispielsweise auf historischem Kaufverhalten basieren.

Datensätze aufarbeiten

Mit einer entsprechenden Software, angepassten Algorithmen und verschiedenen anderen Techniken aus der Programmierung lassen sich somit selbst riesige Datensätze aufarbeiten. Dabei werden auch Fehler und Inkonsistenzen erkannt. Die Aufgabe der anderen Abteilungen – und insbesondere der Business Intelligence – ist es dann, diese Daten für weitere Schritte zu verarbeiten und für sich zu nutzen.
Daher ist die Business Intelligence Data Mining Verbindung in den letzten Jahren auch so wichtig geworden, da besonders durch die digitalen Prozesse immer mehr Daten zur Verfügung stehen, die sich per Hand nicht mehr vernünftig analysieren lassen.

Datenbeschaffung und Datenvorbereitung

Es gibt, je nach Branche und sogar einzelnen Unternehmen innerhalb der Branchen, ganz unterschiedliche Ansätze, wie die Datenbeschaffung aussehen kann. In der Regel erfolgt das über interne als auch externe Plattformen, die in unterschiedlichen Prozessen genutzt werden können. Vom einfachen Vertriebssystem, das beispielsweise die Bestellungen und das Billing steuert bis hin zu den Social Media Plattformen ist alles möglich.
Umfassende Programme wie SAP-Systeme werden in großen Konzernen beispielsweise jeden Tag mit ganzen GB an unterschiedlichen Daten gefüttert. Gerade bei solchen Datenmengen ist natürlich eine umfassende Vorbereitung der Daten nötig, bevor diese in irgendeiner Form mit Data Mining weiter analysiert werden kann.

Datenbereinigung

Die Datenaufbereitung ist der Schritt, der die Vielzahl an Rohdaten in etwas verwandelt, das beispielsweise durch die BI-Systeme genutzt werden kann. Der wichtigste Schritt ist dabei die Prüfung auf etwaige fehlerhafte Datensätze oder Inkonsistenzen. Auch die langfristige Speicherung beginnt bereits in diesem Schritt. Im Zuge der Analyse der unterschiedlichen Datensätze passiert darüber hinaus eine Datenbereinigung.
Jene Blöcke an Daten, die aus verschiedensten Gründen nicht für das Unternehmen interessant sind, werden bereits ausgeklammert. Auf diese Weise entsteht eine Rohmasse, die für die weitere Verwendung interessant ist. In der Regel ist das Volumen der Datenmenge nach diesem Schritt darüber hinaus erheblich gesunken und empfiehlt sich auch für die langfristige Speicherung.

Data Mining Modelle und Algorithmen

Der Kern fast aller Programme, die beispielsweise im Bereich Data Mining auf eine Clusteranalyse setzen, ist eine umfassende Sammlung von Algorithmen. In moderner Zeit wurden diese darüber hinaus auch noch mit verschiedenen KI-Modellen aufgewertet und sind heute in der Lage, sich ganz selbstständig anzupassen und immer wieder zu aktualisieren.
Besonders wichtig sind sie natürlich dabei, wiederkehrende Muster in den Daten zu erkennen und zu entscheiden, ob diese für die weitere Verarbeitung im Sinne des Business Intelligence Data Mining interessant sein können.

Trends erkennen

Die Modelle setzen mit der Hilfe eines Algorithmus aber mitunter ganz andere Schwerpunkte. Während manch ein Modell vor allem auf die Analyse historischer Bestandsdaten setzt, geht es bei anderen um einen Blick in die Zukunft. So kann mit gutem Data Mining beispielsweise ein Trend bei der Kaufentwicklung bereits frühzeitig abgesehen werden.
Was aus der Finanzwelt bereits bekannt ist, erlaubt Unternehmen nun, digitale Trends frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. Deswegen ist es auch so wichtig, dass selbst KMUs sich mit den Möglichkeiten beschäftigen. Data Mining ist und bleibt der wohl wichtigste Trend für die Zukunft der digitalen Wirtschaft.

Datenanalyse und Interpretation

Das Thema Business Intelligence wird dann wieder interessant, wenn es darum geht, nach all diesen Schritten Schlüsse aus den aufbereiteten Daten zu ziehen. Dabei helfen unterschiedliche Systeme, die genau darauf spezialisiert sind. In diesen Programmen ist es nicht nur möglich, die unterschiedlichen Datensätze zu visualisieren und sie bestimmten Kategorien zuzuordnen, sondern auch langfristige Trends zu ermitteln.
Die Arbeit mit individuellen Kundendaten steht dabei gar nicht im Vordergrund – und wäre vermutlich mit Blick auf den Datenschutz zumindest eine rechtliche Grauzone. Viel mehr geht es um das große Bild.

Datensätze als Entscheidungsgrundlage

Die langfristige Interpretation der Daten macht es wichtig, dass möglichst viele Datensätze aus unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens vorhanden sind. Daher ist es für die Firmen heute auch so interessant, an möglichst vielen Stellen die Daten ihrer Kunden, Lieferanten und Interessenten zu bekommen. Je größer die Datenfülle, desto wahrscheinlicher die Möglichkeit, dass sich größere Entscheidungen im Management treffen lassen. Am Ende profitieren auch die Kunden selbst von diesen verbesserten Prozessen.

Fazit

Business Intelligence in Verbindung mit Data Mining ist ein hochkomplexes und spannendes Thema. Bisher findet es im größeren Maßstab eigentlich nur bei großen Tech-Unternehmen ihren Platz. Immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen bemerken allerdings, mit was für eine Fülle von Daten sie jeden Tag konfrontiert werden. Diese zu nutzen, um Entscheidungen zu verbessern und Prozesse zu optimieren ist eine Chance, die man sich nicht entgehen lassen sollte. Eine entsprechende Beratung mit Experten kann sich also lohnen, um Potentiale zu erkennen und möglicherweise die richtige Software zu finden, um selbst von diesen Optionen profitieren zu können.