Data Mining Methoden sind für Unternehmen zur unumgänglichen Notwendigkeit geworden: Data Mining eigent sich hervorragend, um hohe Datenmengen hinsichtlich Trends und wiederkehrenden Muster zu untersuchen und daraus anschließend wichtige Kundeninformationen abzuleiten. Aufgrund der aus den Datenanalysen abgeleiteten Erkenntnisse können durch die Data Mining Klassifikation beispielsweise Kundenprofile und Buyer-Personas erstellt und Marketingforschung betrieben werden. Doch welche Data Mining Tools und Data Mining Methoden sollte man dafür im Unternehmen einsetzen? Das ideale Data Mining Tool hängt schließlich stark von den spezifischen Anforderungen im Unternehmen ab. Dieser Artikel bietet daher eine Übersicht über die besten Data Mining Tools von Rapidminer über KNIME bis SAS und bespricht deren Vor- und Nachteile.
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Top 5 Data Mining Tools
Die bewährtesten Data Mining Tools sind RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME und SAS. Diese Tools haben diverse Vor- und Nachteile, sind jedoch miteinander kompatibel.
RapidMiner
RapidMiner ist in Java verfasst und enthält über 500 Operatoren mit diversen Ansätzen für das Ermitteln von Zusammenhängen in Daten. Das Tool umfasst vier Module: RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMinder Server und RapidMiner Radoop. Diese Module sind in einer kostenfreien und in einer kostenpflichtigen Version erhältlich. RapidMiner kann ohne Programmierkenntnisse angewendet werden. Es besteht allerdings eine hohe Lernkurve.
Dieses Data Mining Tool umfasst Optionen für Data-, Text- und Web-Mining und für Stimmungsanalysen (Sentiment Analysis oder Opinion-Mining). Zudem können Excel-Tabellen oder SPSS-Dateien und Datensätze aus R-Studio und WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) integriert werden. Alle herausgefilterten Informationen lassen sich dabei mit Hilfe von RapidMiner visualisieren und für die Weiterverarbeitung optimieren. Die Stärke von RapidMiner liegt in der Prognose künftiger Entwicklungen (Predictive Analytics). Die Schwäche von RapidMiner liegt darin, dass hohe Datenmengen nur schwer bewältigt werden können. Zudem bietet RapidMiner keine Möglichkeit, die mit unterschiedlichen Verfahren erstellten Modelle automatisch zu vergleichen. Beim Einsatz in der Praxis ist dieses Data Mining Tool im Vergleich zu den anderen hier vorgestellten Tools allerdings relativ langsam.
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WEKA
WEKA ist ein Open Source-Data Mining Tool. Es basiert ebenfalls auf Java und ist mit allen Betriebssystemen kompatibel. Das Data Mining Tool beinhaltet dabei diverse Funktionen des maschinellen Lernens (ML) und unterstützt außerdem alle erforderlichen Data Mining Funktionen wie Clustering, Assoziation, Regression und Klassifikation. Der Zugang erfolgt über eine nutzerfreundliche grafische Oberfläche. Zudem bietet WEKA Anschluss für SQL-Datenbanken und kann angeforderte Daten aus diesen Quellen weiterverarbeiten. Die Stärke von WEKA ist die Data Mining Klassifikation mit Hilfe von Neuronalen Netzen (NN) und Entscheidungsbäumen. Die Schwäche von WEKA ist allerdings die Clusteranalyse, für die nur einige Methoden enthalten sind. Weitere Schwächen zeigen sich, wenn hohe Datenmengen bewältigt werden müssen, weil alle Daten in den Arbeitsspeicher von WEKA geladen werden.
Orange
Orange ist ein bereits über 20 Jahre altes OpenSource-Data Mining Tool und wurde in C++ verfasst. Zugriffssprache ist die Programmiersprache Python, aber komplexere Operationen werden in C++ ausgeführt. Orange umfasst viele Anwendungen für die Daten- und Textanalyse sowie Funktionen für ML. In Orange können außerdem auch verschiedene Arten der Data Mining Klassifikation eingesetzt werden (Regression und Clustering). Orange umfasst zudem eine Datenvisualisierung und ist leicht zu erlernen, weil viele Online-Tutorials für Neueinsteiger in das Data Mining angeboten werden.
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) ist ebenfalls ein Open Source-Data Mining Tool, dass auf Java basiert und mit Eclipse aufbereitet wurde. Das Data Mining Tool umfasst mehr als 1.000 Module und vorgefertigte Anwendungspakete, die sich jeweils erweitern lassen. Die Stärke dieses Data Mining Tools liegt in der integrativen Datenanalyse und in der Datenvorverarbeitung wie Extraktion, Transformation und dem Laden (ETL) von Daten. Trotz zahlreicher Funktionen eignet sich KNIME ebenfalls für Neueinsteiger, weil es nur eine kurze Einarbeitungszeit beinhaltet. KNIME existiert in einer kostenlosen Basis-Version und als kostenpflichtiges Programm.
SAS
SAS (Statistical Analysis System) gilt als führendes Data Mining Tool für Unternehmensanalysen, ist jedoch das kostenintensivste. Die Stärke von SAS liegt in der Prognose sowie in der interaktiven Datenvisualisierung, die auch für große Präsentationen genutzt werden kann. Eine weitere Stärke des Data Mining Tools ist außerdem die hohe Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit, die sich über das Addieren von Hardware oder anderen Ressourcen erweitern lässt. Weniger technisch affine Nutzer profitieren von der grafischen Nutzeroberfläche. SAS kann allerdings ausschließlich unter der Nutzung der SAS-Lizenz verwendet werden. Die Kosten für Behörden oder Bildungseinrichtungen lassen sich dabei auf Anfrage regeln. Zudem kann der Funktionsumfang individuell angepasst werden, um den Preis zu senken.
Data Mining Tools und Methoden: Vor- und Nachteile in der Übersicht
Die Vor- und Nachteile der vorgestellten Tools werden in der nachfolgenden Tabelle aufgeführt.
| Data Mining Tool | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| RapidMiner | Java-basiert > 500 Operatoren und Funktionen Data-, Text- und Web-Mining, Opinion Mining und Sentiment Analyse Import von Excel- und SPSS-, R- und WEKA-Dateien Visualierung möglich Prognosen (Predictive Analytics) Kostenfreie und kostenpflichtige Versionen aller 4 Module Ohne Programmierkenntnisse anwendbar Grafische Nutzeroberfläche |
Bewältigung hoher Datenmengen schwierig Vergleich der mit diversen Verfahren erstellten Modelle nicht möglich Langsam Hohe Lernkurve trotz Nutzung ohne Programmierkenntnisse |
| WEKA | Java-basiert Open Source Assoziation, Regression Diverse Arten der Data Mining Klassifikation möglich (z.B. Neuronale Netze und Entscheidungsbäume) Grafische Nutzeroberfläche Anschluss für SQL-Datenbanken |
Clustering Bewältigung hoher Datenmengen schwierig |
| Orange | C++-basiert Anwendungssprache Python Open Source Daten- und Textanalyse Regression, Clustering Datenvisualisierung leicht erlernbar Video-Tutorials für Neueinsteiger |
über 20 Jahre alt |
| KNIME | Open Source Java-basiert > 1.000 Module & vorgefertigte Anwendungspakete Integrative Datenanalyse Datenvorbereitung (ETL) Kostenfreie und kostenpflichtige Version leicht erlernbar |
|
| SAS | Geeignet für den Einsatz in großen Unternehmen Prognosen (Predictive Analytics) Interaktive Datenanalyse Hohe Skalierbarkeit Spezielle Konditionen möglich wie beispielsweise Lizenz für ein Jahr oder besondere Konditionen für Behörden Funktionsumfang anpassbar an Unternehmensanforderungen oder hinsichtlich Kosten |
kostenintensiv, nur Bezahlversion mit Lizenz |
Fazit: Die 5 besten Data Mining Tools
In diesem Artikel wurden diverse Data Mining Tools vorgestellt, die von Unternehmen genutzt werden, um Marketingmaßnahmen aufgrund von Erkenntnissen aus der Datenanalyse hoher Datenmenge zu optimieren und Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz zu gewinnen.
Weiterführende Quellen:
Hippner, H. (Hrsg.) (2009): Handbuch Data Mining im Marketing
Kumar, V. und Reinartz, W. (2018): Customer Relationship Management: Concept, Strategy, and Tools