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Data Mining

Anwendungen

Die Entwicklungen auf dem Gebiet Data Mining werden zum großen Teil durch neue Anwendungen forciert, die neue, derzeit noch nicht im gewünschten Umfang verfügbare Fähigkeiten der aktuellen Technologien erfordern. Diese Anwendungen lassen sich gut in vier unterschiedliche Gruppen einteilen.

  • Geschäftliche (vor allem E-Commerce) Daten,
  • Daten aus den Bereichen Forschung und Entwicklung sowie dem Gesundheitswesen,
  • Web-(Transaktions-)Daten,
  • Daten aus dem rapide wachsenden Gebiet der Sensorik.

Trends

Mehrere fundamentale Trends scheinen grundlegende Auswirkungen auf weitere Entwicklungen zum Thema Data Mining zu haben.

  • Datentrends: der wahrscheinlich einflußreichste Trends wird durch das bereits erwähnte explosionsartige Anwachsen des Datenvolumens um viele Größenordnungen verursacht. Gleichzeitig ist die Zahl der Absolventen mit naturwissenschaftlich-technischer Ausbildung im wesentlichen konstant geblieben. Dies Tatsache läßt nur einen Schluß zu: entweder verbleibt der Großteil der aufgezeichneten Daten auf ihren Festplatten, CDs und Magnetbändern ohne jemals wieder untersucht zu werden; oder neue Techniken und Verfahren - wie Data Mining - sind in der Lage, den Vorgang der Extraktion, Filterung und Analyse der Daten wenigstens zum Teil zu automatisieren, um daraus Wissen für Entscheidungen zu gewinnen.
  • Hardwaretrends: Der Prozess des Data Mining bringt numerische und statistische Berechnungen mit großen Datensätzen mit sich. Sowohl die technische, als auch die preisliche Entwicklung von gängiger Hardware ermöglicht es, inzwischen Datensätze zu untersuchen, die von ihrem Umfang her noch vor wenigen Jahren nicht hätten untersucht werden können. Wie es scheint, wird sich dieser Trend in den nächsten Jahren fortsetzen.
  • Netzwerktrends: die mit Hilfe des Internets realisierbaren Übertragungsgeschwindigkeiten wachsen beständig, wobei sowohl die Bandbreite der Netze, als auch die der Endgeräte sich proportional entwickelt. Wie bei der übrigen Hardware gilt auch hier, daß die damit verbundenen Kosten nicht proportional ansteigen, sondern vielmehr - auf eine bestimmte Bandbreite bezogen - beständig sinken. Damit wird es möglich, auch verteilte Datensätze, die auf unterschiedlichen Rechnern gehalten werden, mit der vorhandenen Technik zu untersuchen.
  • Trends auf dem Gebiet des wissenschaftlichen Rechnens: Wissenschaftler und Ingenieure sehen heute die Simulation neben Theorie und Experiment als drittes Standbein jeder Forschung und Entwicklung an. Dabei spielt Data Mining eine wichtige Rolle als Verbindungsglied, besonders in den Fällen, wo Experiment oder Simulation sehr große Datensätze als Ergebnis haben.
  • Geschäftliche Trends: alle geschäftlichen Aktivitäten in unserer Zeit stehen unter dem Druck, profitabler und reaktionsschneller zu sein und gleichzeitig besseren service zu bieten als jemals zuvor. Dabei sollen zusätzlich weniger Mitarbeiter zu geringeren Kosten eingesetzt werden. Unter diesen Erwartungen und Zwängen wird sich Data Mining als grundlegende Technologie etablieren, die es ermöglicht, Chancen und Risiken von Transaktionen mit Kunden und Lieferanten genauer als bisher einzuschätzen.