Real-time Data Mining: Datenmodellierung und Mustererkennung in Echtzeit

Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen größeren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte für Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erhöhen, Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin, dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Einkäufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der öffentliche Verkehr erzeugen täglich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenhänge und Muster können sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark verändern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenhänge werden auch dann noch angenommen, wenn diese längst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche können dann unter Umständen nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenkörben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu können, muss das Wissen über Daten aber möglichst aktuell und von ausgezeichneter Qualität sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.