Wenn große Datenmengen anfallen – etwa aus Web‑Tracking, Logfiles oder Transaktionsdaten – dann sieht man oft einen riesigen „Berg“ von Roh‑Daten, und weiß gar nicht so recht, wo man anfangen soll. Genau hier kommt Data Mining ins Spiel: man „schürft“ in diesen Datenbergen nach Mustern, Zusammenhängen, Erkenntnissen.
Dabei geht es nicht bloß ums Sammeln, sondern ums Verstehen: Wie hängen Dinge zusammen? Welche Nutzerdaten lassen sich sinnvoll gruppieren? Was lässt sich vorhersagen?
Im Grunde: Wenn du sagen kannst „Ich will wissen, warum X passiert oder wie Y sich entwickeln könnte“, dann hilft dir Data Mining dabei, diese Fragen mit den vorhandenen Daten zu beantworten.
Wozu taugt Data‑Mining? Anwendungsszenarien
Es gibt viele gute Einsatzmöglichkeiten – ich liste hier einige, die für dich interessant sein könnten, wenn du im zB. IT‑ oder Support Umfeld arbeitest.
- Kundensegmente bilden: Wer nutzt welche Dienste wie oft? Welche Nutzer sind besonders aktiv oder inaktiv?
- Warenkörbe analysieren: In Online‑Shops sieht man z. B., dass Käufer von Produkt A oft auch Produkt B nehmen. (Ja, das geht auch mit Support‑ oder Service‑Daten: Welche Tickets hängen mit welchen Problemen zusammen?)
- Preise oder Vertragslaufzeiten prognostizieren: Welche Faktoren beeinflussen Kündigungen, Verlängerungen, Upgrades?
- Fehler oder Ausreißer erkennen: Gibt’s ungewöhnlich viele Support‑Tickets mit einem bestimmten Muster? Oder ungewöhnliches Nutzerverhalten, das auf ein Problem hinweist?
- Strategische Entscheidungen: Welcher Dienst oder welches Produkt wird in Zukunft relevant? Wo sollten Ressourcen im IT‑Service umgelenkt werden?
Wenn du also in einer Führungsrolle im IT‑Service arbeitest, könnte Data‑Mining dir helfen, dein Team besser zu steuern, Probleme früh zu erkennen und Ressourcen intelligenter einzusetzen.
Wie geht man Schritt für Schritt vor?
Ich glaube, es hilft, den Prozess zu strukturieren – sonst verliert man sich schnell in den Daten.
1) Zieldefinition
Zu Beginn: Frage dich klar, was du wissen willst. Ohne Ziel wird’s schnell unübersichtlich. Zum Beispiel: „Wir wollen herausfinden, welche Support Tickets am häufigsten durch Systemfehler entstehen“ oder „Wir wollen prognostizieren, wie viele Tickets nächsten Monat kommen“. Wenn du das Ziel hast, fällt die Auswahl der Daten und Methoden viel leichter.
2) Daten‑Vorverarbeitung
Das ist ein wichtiger Teil, den man nicht überspringen kann. Daten müssen gereinigt werden: Duplikate entfernen, Ausreißer prüfen (zB. ein Ticket, das hundertfach dupliziert wurde), Datenformat vereinheitlichen. Wenn deine Daten fehlerhaft oder inkonsistent sind, dann sind die Ergebnisse später auch nicht vertrauenswürdig.
3) Analyse / Mining
Jetzt kommt der Kern‑Teil: Hier wendest du Analyse Methoden auf deine Daten an. Welche Methode du nimmst, hängt davon ab, was du willst und wie deine Daten aussehen. Beispiele:
- Ausreißer Erkennung: Wenn etwas extrem anders läuft. Etwa: Plötzlich viel mehr Tickets als sonst, oder ein Dienst läuft ungewöhnlich lange.
- Cluster Analyse: Nutzer oder Tickets werden in Gruppen zusammengefasst, weil sie ein ähnliches Verhalten zeigen.
- Klassifikation: Du hast vordefinierte Kategorien und willst neue Fälle diesen Kategorien zuweisen.
- Assoziationsanalyse: Du fragst: „Wenn A passiert, passiert oft auch B?“ (zB. ein bestimmter Fehler führt meist zu einem anderen).
- Regressionsanalyse: Du willst eine Variable (zB. Anzahl Tickets) mit anderen Faktoren (zB. System‑Belastung, Anzahl Nutzer) in Beziehung setzen und/oder vorhersagen.
4) Interpretation der Ergebnisse
Jetzt kommt – vielleicht der schönste Teil – das Verstehen: Was sagen mir die Ergebnisse? Welche Schlüsse kann ich ziehen? Welche Handlungsempfehlung entsteht daraus?
Hier gilt: Kontext beachten. Nur weil eine Analyse statistisch etwas zeigt, heißt das nicht automatisch, dass es im realen Betrieb exakt so ist.
Worauf solltest du als Leitung dabei besonders achten?
Da ist einiges, das ich dir aus Erfahrung ans Herz legen möchte:
- Qualität vor Quantität: Eine riesige Datenmenge bringt wenig, wenn sie schlecht strukturiert oder ungenau ist.
- Verstehe deine Methoden: Du musst nicht jedes mathematische Detail kennen, aber du solltest einschätzen können, was eine Methode macht – und was nicht.
- Nicht alle Muster sind gleich „brauchbar“. Nur weil man einen Zusammenhang findet, heißt das nicht, dass man daraus operative Maßnahmen ableiten kann.
- Datenschutz und Ethik: Gerade im IT‑Service und Support sind Daten von Nutzern betroffen. Achte darauf, dass du DSGVO‑konform arbeitest und keine Rückschlüsse ziehst, die problematisch sein könnten.
- Ergebnisse sollen handlungsfähig sein: Wenn du eine Analyse machst, frage dich gleich: „Was mache ich mit dem Ergebnis?“ Ohne Umsetzung bleibt es Theorie.
Beispiel: Support‑Tickets analysieren – ein fiktives Szenario
Stell dir vor: Dein Unternehmen im Rhein‑Main‑Gebiet hat wöchentlich mehrere hundert Support‑Tickets im Bereich IT‑Service. Du willst erkennen, welche Tickets künftig wahrscheinlich ansteigen und die Ressourcenplanung optimieren.
- Ziel: „Tickets mit hoher Priorität identifizieren und prognostizieren, wie viele in den nächsten vier Wochen kommen.“
- Daten sammeln/aufbereiten: Ticket‑Log mit: Erstellungsdatum, Kategorie (Hardware, Software, Netzwerk), Priorität, Zeit bis zur Lösung, verantwortliches Team, betroffener Bereich. Bereinigen: Dubletten löschen, fehlende Felder ergänzen oder markieren.
- Analyse:
- Cluster: Welche Tickettypen laufen häufig zusammen an?
- Klassifikation: Tickets werden in „hoch“, „mittel“, „niedrig“ priorisiert – kannst du frühe Merkmale identifizieren, die auf „hoch“ hinweisen?
- Regressionsmodell: Anzahl „hoch Priorität“ Tickets = f(Anzahl Nutzer, Systemupdates, Netzwerkausfälle vorige Woche).
- Interpretation: Ergebnis: „Tickets mit Kategorie Netzwerk AND Zeit bis zur Lösung > 4 h haben 70 % Wahrscheinlichkeit, erneut auftreten.“
- Handlungsmaßnahme: Du legst fest: Netzwerk‑Tickets mit langer Lösungszeit gehen automatisch in ein Frühwarn‑System, Ressourcen (zB. ein zweiter Techniker) werden vorbeugend eingeteilt.
Grenzen & Realitäten
Ja – Data Mining ist mächtig. Aber es ist nicht magisch. Hier sind typische Stolperfallen:
- Daten sind nicht automatisch „wahre Fakten“. Sie spiegeln Prozesse wider, die Fehler enthalten können.
- Auswahl der Methode beeinflusst Ergebnis stark – und manchmal unbewusst führt das zu Verzerrungen.
- Erkenntnisse liefern Muster, keine garantierten Vorhersagen.
- Man braucht fachliches Know‑how – die Ergebnisse eines Tools blind zu übernehmen, ist riskant.
Mein Fazit
Wenn du der Annahme in einer leitenden IT Position bist, könnte Data Mining ein echter Hebel sein: Mehr Transparenz über dein Support oder Service‑Geschehen, bessere Planung, bessere Ressourcennutzung. Es verlangt aber Disziplin – klare Ziele, saubere Daten, methodisches Vorgehen. Wenn du das beherzigst, bist du weit vorne.
