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Beiträge zu Data Mining

• Data Trees as a Means of Presenting Complex Data Analysis

  08. August 2013 von Sally Knipe

  Data that already exists can be a useful source for researchers, provided that the mining or collecting of the data is undertaken with a clear understanding of the possibilities and limitations of the information gathered and analysed. Analysing existing data adds to the knowledge that has already been acquired, and in some cases may ‘pull together’ knowledge. Government departments’ national and international organisations collect large amounts of data that could be used for research purposes. Mining data provides trends and patterns that are very complex, and, finding a method to present this data, for publication to a broad readership, can be challenging. This article reports on the use of data trees as a representation for presenting data extracted from large data sets and presents a concise model for publication. [weiterlesen]

• Semantische Filterung – Ein Werkzeug zur Steigerung der Effizienz im Wissensmanagement

  10. Juni 2013 von Dr. Thomas Hoppe

  Dieser Artikel adressiert einen Randbereich des Wissensmanagements: die Schnittstelle zwischen Unternehmens-externen Informationen im Internet und den Leistungsprozessen eines Unternehmens. Diese Schnittstelle ist besonders für Unternehmen von Interesse, deren Leistungsprozesse von externen Informationen abhängen und die auf diese Prozesse angewiesen sind. Wir zeigen an zwei Fallbeispielen, dass die inhaltliche Filterung von Informationen beim Eintritt ins Unternehmen ein wichtiges Werkzeug darstellt, um daran anschließende Wissens- und Informationsmanagementprozesse effizient zu gestalten. [weiterlesen]

• Ressource Wissen gewinnt an Bedeutung: Klares Bekenntnis zu Wissensmanagement - Telefonische Befragung zum Thema Wissensmanagement in deutschen Unternehmen

  04. September 2003 von LexisNexis

  Vor dem Hintergrund einer immer dynamischeren wirtschaftlichen Entwicklung sowie der zunehmenden internationalen Verflechtung in zahlreichen Industriezweigen, gewinnt Wissen bereits seit Jahren als betriebswirtschaftliche Ressource für Unternehmen an Bedeutung. Anbieter von Fachinformationen - wie beispielsweise auch LexisNexis - haben ein grundlegendes Interesse daran, die Entwicklungen im Bereich des Wissensmanagements genau zu verfolgen. Ziel der im März 2003 durchgeführten Studie war es daher, ein realistisches Bild zum aktuellen Stand des Wissensmanagements in Deutschland zu geben. [weiterlesen]

• Knowledge Discovery in Databases, Teil II - Web Mining

  15. Juni 2003 von Gebhard Dettmar

  Die Wissensgenerierung bezüglich der Nutzung von Online-Inhalten gehört im eCommerce zu den vorrangigen Interessensgebieten eines jeden Data Mining-Analysten. Zu diesem Thema haben wir im vorausgehenden 1. Teil dieser Artikelserie besonderen Wert auf die Beschreibung einiger Algorithmen aus dem Bereich des induktiven Lernens gelegt, insbesondere den Apriori-Algorithmus[1], der zur Auffindung von Assoziationsregeln verwendet wird. Das bekannteste und meist verwendete Anwendungsbeispiel, die Warenkorbanalyse, enthält Anforderungen an den Analysten, die im Bereich des Web Mining recht ähnlich anzutreffen sind. [weiterlesen]

• eBusiness braucht Data Mining

  Ein auf der KnowTech 2001 gehaltener Vortrag. Der Artikel entstand mit freundlicher Unterstützung der BITKOM.

  09. Mai 2002 von Dr. Helge Petersohn

  Mit eBusiness werden Geschäftsprozesse innerhalb der Wertschöpfungskette integriert, verzahnt und weitestgehend dv-gestützt abgewickelt. eProcurement, eCommerce und Customer Relationship Management beschreiben hierfür wesentliche Teilgeschäftsprozesse, die sehr stark datengesteuert ablaufen. Für die Optimierung dieser Prozesse ist es notwendig, in die Entscheidungen zur Prozeßsteuerung aktuelle Information aus den historischen und gegenwärtigen Daten einzubeziehen. Das erfordert, große Datenbestände gezielt auszuwerten, nach Zusammenhängen zu suchen, die Entscheidern bisher verborgen geblieben sind. Data Mining gewinnt eine neue Dimension. Zur qualifizierten Anwendung von Data Mining sind umfangreiche methodische Kenntnisse erforderlich. Dies betrifft Wissen zur Methodenauswahl und Ergebnisevaluation. Ist dies bei Analytikern vorhanden, können - neben einer Unterstützung zur Hypothesengenerierung für bspw. OLAP - ganz gezielt Webdaten, bspw. für Webshops ausgewertet und kundenorientiert verarbeitet werden. Es bieten sich aber auch neue Möglichkeiten der Prozeßanalyse über die Auswertung von Daten aus Prozeßdurchläufen. Einen Schwerpunkt dieses Beitrages bildet die Vorstellung von Methodenklassen und die Anwendung von Data Mining zur Portalanalyse. Data Mining wird immanenter Bestandteil für Decision Support im eBusiness. [weiterlesen]

• Softwareunterstützung im Wissensmanagement

  28. November 2001 von Gebhard Dettmar

  Dieser Artikel befasst sich mit den Einsatzvoraussetzungen von KM-Tools. Welche Maßnahmen sind erforderlich, um KM strategisch nutzbar zu machen? Wie spürt man vorhandenes Wissen auf, wie gibt man es weiter, wie generiert man neues? Dies sind im groben die Fragen, deren adäquate Behandlung ohne ein zielgerichtetes, genau abgestimmtes Management zum Scheitern verurteilt ist. Anhand mehrerer Beispiele werden die Einsatzmöglichkeiten von KM-Tools exemplarisch vorgeführt und so eine genauere Bewertung ermöglicht. [weiterlesen]

• Banken und Wissensmanagement

  24. Oktober 2000 von Redaktion

  Banken gehören zu den hochgradig auf Wissen angewiesenen Dienstleistungsunternehmen. Welche Möglichkeiten liegen für sie in der Verbindung der bekannten Informationsaufbewahrungs- und Analysemethoden mit inzwischen ausgereiften wissensbasierten Systemen? Welche organisatorischen Anforderungen bringt der Einsatz dieser Systeme mit sich? [weiterlesen]