Data-Mining nutzt statistisch-mathematische Methoden, um Muster in Datenbeständen zu erkennen – wie zum Beispiel die von Online-Shops bekannte Funktion: „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch:“

Data-Mining lässt sich oft für große Datenbestände nutzen, weil die eingesetzten Methoden oft ausgezeichnete asymptotische Laufzeiten haben. Aber auch bei kleineren Datenbeständen ergeben sich interessante Einsatz-Möglichkeiten, da auf Modell-Annahmen über den Daten-Entstehungsprozess verzichtet wird.

Anwendungsgebiete von Data-Mining

• Kundensegmentierung im Marketing (in Bezug auf ähnliches Kaufverhalten bzw. Interessen, gezielte Werbemaßnahmen)
• Warenkorbanalyse (zur Preisoptimierung, Produktplatzierung im Supermarkt)
• Management von Kundenbeziehungen (Customer Relationship Management, CRM)
• Selektion von Zielgruppen für Marketingaktionen (Kampagnenmanagement)
• Web Usage Mining (Web Mining, Personalisierung von Internetpräsenzen -> Erstellung von Zugriffsprofilen)
• Text-Mining (Anwendung von Data-Mining-Verfahren auf große Mengen von (Online-)Textdokumenten)
• Player-Tracking ("optimiertes" Glücksspiel durch Spielerverfolgung bis hin zur Anpassung von Spielabläufen)
• Pharmakovigilanz (Arzneimittelüberwachung nach Marktzulassung im Hinblick auf unbekannte unerwünschte Ereignisse)

Was Sie von uns erwarten können

Wir stellen Ihnen alle Vorteile des Data-Minings vor. Eine effiziente Umsetzung gewährleisten die in bisherigen Projekten entwickelten ORAYLIS Bausteine.

Welche Technologien setzen wir ein?

• Microsoft SQL Server 2005/2008/2008 R2
• Integration Services - ETL
• Analysis Services - OLAP
• Reporting Services - Standard Reporting
• Microsoft Office Excel 2007/2010