Data-Mining: Verborgene Schätze in Unternehmensdaten

Die wachsende Profilierung der Funktionen von Data-Mining-Lösungen hat einen weiteren vorteilhaften Effekt: Sie hat dazu geführt, dass sich Entwicklungs-Kits leichter in eigenständig funktionsfähigen Einheiten bündeln lassen. Nachdem die Hersteller die Verfügbarkeit von Data-Mining-Lösungen verbessert haben, ermöglichen die neuesten Toolkit-Revisionen (viele davon auf der Grundlage von Java) es Enterprise-Entwicklern, die Data-Mining-Funktionen der verschiedenen Plattformen leicht in unternehmenseigene Anwendungen zu integrieren. Diese Flexibilität stellt im Vergleich mit den esoterischen und komplexen Oberflächen früherer Systeme eine bedeutende Verbesserung dar. Dieser Wandel sollte die Entwicklung von Analytics-Portalen erleichtern, welche die Bedürfnisse spezifischer Anwender-Communities innerhalb des Unternehmens bedienen. Anstatt als komplexe Anwendungen zu existieren, die nur von einigen wenigen technischen Analysten verwendet werden, kann die Integration von Analytics in ein Allzweck-Portal dazu beitragen, dass leistungsfähige Analyse-Tools für mehr Mitarbeiter als je zuvor zur Verfügung stehen.

Eins bleibt zu bedenken: Auch wenn die Mitarbeiter zweifelsohne von den besseren Informationen profitieren werden, können sie auch daran ersticken, wenn sie zuviel davon bekommen. "Die Oberfläche ist ganz einfach, wir müssen aber das richtige Maß an Informationen festlegen, dem die Anwender ausgesetzt sein sollen", so Colin Shearer, Vizepräsident für Analytics bei SPSS. "Sie wollen keine detaillierten Statistiken über die Akkuratheit des Vorhersagemodells sehen, sondern Dinge, die sie sofort und innerhalb ihrer eigenen Wissensbereiche interpretieren können."

Damit dies möglich wird, ist natürlich eine enge Zusammenarbeit zwischen Technikern und den Geschäftseinheiten vonnöten, so dass die entwickelten Anwendungen die Eigenheiten des Geschäfts eines jeden Unternehmens widerspiegeln können. Auch die Entwicklung konsistenter Geschäftsrichtlinien ist wichtig, damit nicht alles dem Zufall überlassen wird: Richtlinien, die mit Systemen wie Business Rules Engine von CA CleverPath durchgesetzt werden, gewährleisten konsistente Resultate und ermöglichen Überprüfungen, falls Fragen über die Mechanismen auftauchen sollten, mit deren Hilfe die Zahlen zusammengestellt werden.

"Die Art und Weise, wie Data-Mining-Technologie verkörpert wird, verändert sich momentan ziemlich drastisch", so Slee von Oracle. "Es handelt sich nicht mehr um eine Aktivität für Spezialisten, die nur von einer kleinen Zahl von Anwendern anhand einer Untermenge von Daten durchgeführt wird. Data-Mining kann nun eine Mainstram-Anwendung werden, die zusammen mit anderen Mainstream-Anwendungen von sämtlichen Anwendern benutzbar ist."