Data Mining
Was ist damit gemeint?
Data Mining bezeichnet einen computergestützten Prozess zur Identifikation verborgener Muster, Korrelationen und Trends in großen Datenmengen. Es kombiniert statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datenbanksysteme, um aus heterogenen Datenquellen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist nicht nur die Analyse, sondern die nutzbringende Verdichtung von Informationen für fundierte Entscheidungen, strategische Planung und prädiktive Analysen. Data Mining ist eines der wichtigen Elemente, die INFORM unter dem Begriff Process AI zusammenfasst.
Was bedeutet das für den Alltag?
Im Alltag begegnet uns Data Mining zum Beispiel bei Streamingdiensten: Diese analysieren dein Nutzungsverhalten und schlagen dir passende Serien oder Filme vor, die deinem Geschmack entsprechen – oft noch bevor du selbst danach suchst.
In Unternehmen hilft Data Mining dabei, bessere Entscheidungen im Vertrieb, Einkauf oder der Logistik zu treffen. Im Ersatzteilmanagement lässt sich bspw. durch Data Mining vorhersagen, wann bestimmte Komponenten voraussichtlich ausfallen und nachbestellt werden sollten. Das spart Lagerkosten und erhöht die Verfügbarkeit.
Anwendung bei INFORM
INFORM nutzt Data Mining, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen, die in die Berechnung von Softwarelösungen zur Optimierung von z. B. Lager-, Logistik- oder Ressourcenszenarien einfließen. Unsere Software für das Supply Chain Management nutzt Data Mining, um z. B. Verkaufstrends zu erkennen. So können zum Beispiel Hersteller anhand historischer Verkaufszahlen und Markttrends frühzeitig erkennen, welche Produktvarianten künftig besonders gefragt sein werden oder herauszufinden, welche Produkte typischerweise gemeinsam gekauft werden. So lassen sich Lagerbestände besser planen sowie Produktions- und Nachschubprozesse optimieren.
