Data Mining unterstützt die maschinelle Mustererkennung in Daten zur Modellbildung (Abb. 11). Im Vordergrund steht die komplexe und ungerichtete Analyse von Datenbeständen zur Entdeckung von Strukturen und Mustern unter Nutzung von Verfahren der Statistik, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Als Gattungsbegriff hat sich hier Data Mining etabliert, aber auch Predictive Analytics, Data Science und Advanced Analytics sind gebräuchliche Bezeichnungen. Neben Spezialwerkzeugen (s. u.) werden solche Verfahren inzwischen auch mit den Datenbank-Engines von IBM, Microsoft oder Oracle angeboten. Häufig ist die Benutzbarkeit von Data-Mining-Werkzeugen für ungeschulte Fachanwender schwierig. Einsatzszenarien sind vor allem der Aufbau von Modellen für die Kundensegmentierung, Warenkorbanalyse, Bonitätsanalyse oder eine Vorhersage anderer interessanter Werte durch geschultes Personal.
Abb. 11: Decision Tree erstellt mit SAS Visual Data Mining and Machine Learning (Quelle: SAS)
Der Advanced-Analytics-Markt reicht von BI-Analysewerkzeugen mit statistischen Funktionen ("Guided Advanced Analytics", s. Analyse) bis hin zu flexiblen Advanced-Analytics-Plattformen, welche die individuelle Definition und Operationalisierung von Data-Mining-Modellen ermöglichen.
BI-Anbieter für Data Mining und Advanced Analytics (Auswahl)
Typische Vertreter dieser Kategorien (beispielhafte Aufzählung in alphabetischer Reihenfolge):
- Alteryx
- IBM Data Science Experience
- KNIME
- Microsoft Azure ML (und weitere Services)
- OpenTextMagellan
- Rapid Miner
- SAP Data Intelligence
- SAS Visual Statistics, SAS Visual Data Mining and Machine Learning
- TIBCO Data Science
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