Zusammenfassung
Data Mining bedeutet buchstäblich Schürfen oder Graben in Daten, wobei das implizite Ziel, wonach „gegraben“wird, Informationen beziehungsweise Wissen sind. Wissen entspricht heute dem Gold nach dem früher gegraben wurde, denn Unternehmen können daraus Umsätze und Gewinne generieren. In Anlehnung an eine der Verwahrungsformen des gelben Metalls werden die Ergebnisse des Data Mining manchmal als Knowledge Nuggets (Wissensbarren) bezeichnet. Die Ergebnisse lassen Muster in Daten erkennen, weswegen Data Mining auch als Datenmustererkennung übersetzt wird. Der Umstand, dass nach Informationen gegraben werden muss, entsteht dadurch, dass heute über viele Vorgänge des täglichen Lebens so viele Daten gespeichert werden, dass die Sicht auf interessante Beziehungen zwischen den Daten verdeckt bleiben kann. Der Begriff Data Mining wurde zuerst in der Statistik, in der Datenbeziehungen analysiert werden, und in der Forschung zu Datenbankmanagementsystemen, wo man sich mit der Behandlung großer Datenbestände beschäftigt, verwendet. In beiden Fällen dachte man dabei hauptsächlich an Algorithmen und Computerprogramme, mit denen die Beziehungen zwischen den betrachteten Daten, die Datenmuster, ermittelt werden konnten.
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© 2000 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
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Alpar, P., Niedereichholz, J. (2000). Einführung zu Data Mining. In: Alpar, P., Niedereichholz, J. (eds) Data Mining im praktischen Einsatz. Business Computing. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-89950-7_1
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-89950-7_1
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
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Online ISBN: 978-3-322-89950-7
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