Real-time Data Mining

Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen greren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte fr Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erhhen, 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. Einkufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der ffentliche Verkehr erzeugen tglich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenhnge und Muster knnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark verndern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenhnge werden auch dann noch angenommen, wenn diese lngst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche knnen dann unter Umstnden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenkrben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu knnen, muss das Wissen ber Daten aber mglichst aktuell und von ausgezeichneter Qualitt sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.