Data-Mining: Verborgene Schätze in Unternehmensdaten

Nachdem sie erkannt haben, dass die Verbesserung dieser Situation eine bedeutende Möglichkeit zur Produktdifferenzierung darstellt, sind viele Hersteller von Datenbanken und Enterprise-Anwendungen in letzter Zeit dazu übergegangen, den Nutzen des Data-Mining zu vergrößern, indem sie es als Echtzeit-Funktion positionieren, die in Business-Informationssysteme integriert ist.

„Wir haben DB2 mit Data-Mining-Algorithmen ausgestattet, um Dinge wie Echtzeit-Segmentierung beim Eintreffen von Transaktionen möglich zu machen“, so Janet Perna, weltweite General-Managerin für Data-Management bei IBM. „Das große Problem mit der Data-Mining-Technologie war, dass bisher allgemein angenommen wurde, man brauche einen Doktortitel, um die Technologie verwenden zu können. Diese Technologien entwickeln sich jedoch zu einem Bestandteil der Dateninfrastruktur, und in dem Maße, in dem mehr und mehr Fähigkeiten in die Data-Engine integriert werden, werden sie sich immer mehr zu Mainstream-Anwendungen entwickeln.“

Zu diesem Zweck hat IBM seinen DB2 OLAP Server kürzlich um eine Menge an Data-Mining-Funktionen ergänzt und bietet zusätzliche Funktionen über seinen DB2 Intelligent Miner an, der in Echtzeit Ergebnisse aus DB2-Daten und PMML-Daten (Predictive Model Markup Language) zusammenträgt. PMML ist eine XML-basierte Markup-Sprache, die bereits in der Version 2.1 vorliegt und in einer Vielzahl von Data-Mining- und Enterprise-Anwendungen unterstützt wird. Diese Sprache beschreibt Eingaben in Data-Mining-Modelle, die Transformationen, die zur Vorbereitung von Daten für das Data-Mining verwendet werden, und die Parameter, welche die Data-Mining-Modelle definieren.

Microsoft für seinen Teil plant Yukon, das nächste größere Release von SQL Server, um sieben zusätzliche Data-Mining-Algorithmen zu ergänzen. SQL Server verfügt bereits seit seiner 2000er Version über OLAP-Fähigkeiten und Unterstützung für Clustering und „Entscheidungsbaum“-Data-Mining-Algorithmen.

Terry Clancy, Microsofts Marketing-Manager für Data-Access-Produkte, räumt ein, dass die Konzentration des Unternehmens auf OLAP seine Markenstärke im Data-Mining-Bereich geschwächt hat. Mit dem Erscheinen von Yukon plant Microsoft allerdings, diese Situation mit neuen Partnern und neuer Marketing-Strategie zu verbessern und den Data-Mining-Markt insgesamt anzusprechen. Damit steht das Unternehmen jedoch nicht allein: SAP, Peoplesoft, i2 und weitere Hersteller von Enterprise-Anwendungen ergänzen ihre Kernanwendungen momentan um Analytics-Funktionen zum Ausbau von deren Fähigkeit, Daten bereits während der Entstehung zu verarbeiten.