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 groeren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte fur Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erhohen, 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. Einkaufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der offentliche Verkehr erzeugen taglich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenhange und Muster konnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark verandern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenhange werden auch dann noch angenommen, wenn diese langst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche konnen dann unter Umstanden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenkorben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu konnen, muss das Wissen uber Daten aber moglichst aktuell und von ausgezeichneter Qualitat sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.