Tiefenanalyse von Daten, wie oft Data Mining übersetzt wird, stellt einen Prozess dar, der das Entdecken und Gewinnen wertvoller Informationen aus umfangreichen Datensätzen umfasst. Bei diesem "Data Mining" werden verschiedene Werkzeuge eingesetzt, mit denen wir aus den Daten hochgradig wertvolle Erkenntnisse extrahieren, die wir in einer breiten Palette von Branchen weiterverwenden können. Data Mining wird heutzutage als treibende Kraft des Fortschritts angesehen, dank ihm können wir Innovationen und Fortschritt bringen!

Data mining umožňuje vyťažiť maximum zo získaných dát a prísť k hodnotnejším informáciám, ktoré vieme ďalej použiť naefektívnejšie a inovatívnejšie procesy. Zvolená metafora vykresania diamantu zo zdeformovanej rudy.

Schritt (für) Schritt

  1. Zunächst müssen wir Daten sammeln. Es ist notwendig, uns auf qualitativ hochwertige Quellen zu konzentrieren, aus denen wir schöpfen, da wir dadurch die Fehleranfälligkeit der gewonnenen Informationen eliminieren.
  2. Wir müssen uns Ziele setzen, für die wir Data Mining je nach Segment nutzen möchten, in dem wir die gewonnenen wertvollen Daten anwenden wollen.
  3. Wir verwenden verschiedene Methoden und Werkzeuge zur Datenanalyse. Es kann sich beispielsweise um verschiedene fortgeschrittene Algorithmen, Statistiken, Regressionen oder Assoziationsregeln handeln.
  4. Der letzte Schritt ist die Implementierung der gewonnenen Daten in Form neu geschaffener Strategien.

Techniken, die beim Data Mining verwendet werden

Es handelt sich um die unterschiedlichsten Werkzeuge und Methoden, die wir je nach dem, wie wir die Daten nutzen möchten, einsetzen können. Am häufigsten werden jedoch Klassifikationstechniken, Clusterbildung (Clustering), Regression oder Assoziationsregeln verwendet. Werkzeuge, die wir beim Data Mining nutzen können, sind beispielsweise Weka, KNIME oder RapidMiner. Aber erneut, das Werkzeug wählen wir basierend auf den spezifischen Zielen der Datenanalyse aus.

Beispiel für die Anwendung von Data Mining in der prädiktiven Wartung von Industrieanlagen

Basierend auf einer Fallstudie nutzt das Unternehmen Rolls-Royce Data Mining zur Überwachung seiner Flugzeugmotoren. In Zusammenarbeit mit der Firma IFS haben sie einen automatisierten Datenkanal geschaffen, der es ermöglicht, den Zustand der Motoren in Echtzeit zu überwachen und den Wartungsbedarf noch vor dem Auftreten einer Störung vorherzusagen. Dieser Ansatz reduziert ungeplante Ausfallzeiten und Reparaturkosten, während er die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Flugzeugen erhöht. Moderne Fabriken haben ihre Maschinen mit Sensoren ausgestattet, die verschiedene Daten erfassen, mit denen wir durch Algorithmen die effiziente Funktion optimieren können.