CeBIT 2002 – Qualität statt Quantität - Midrange Magazin

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Midrange MAGAZIN
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PRODUKTION
Produktionsleitung: Michael Wirt
Satz und Druckvorstufe: Popp Media Service
Produktion: ADV Augsburger Druck- und Verlagshaus
Im Jahre 399 v. Chr. wurde Sokrates
wegen angeblicher Gotteslästerung der
Giftbecher gereicht und somit jährt
sich im Jahr 2002 sein Tod zum 2.400sten
Mal (mehr Info unter www.sokrates.org).
Ob das Zitat im Titel Sokrates zugeschrieben
wird oder es sich um
eine Fälschung handelt, überlasse ich
denen, die es zu wissen glauben.
Jedenfalls ist Sokrates uns heute durch
sein Streben nach Erkenntnis bekannt,
sei es nun gesichert und allgemein gültig
oder relativ im Rahmen der Selbsterkenntnis.
Dieses Streben nach Erkenntnis
ist auch zentrales Anliegen des weiten
Themas Business Intelligence, welches
durchaus als systematisches,
analytisches Streben nach Erkenntnis
zum Wohle des Unternehmens verstanden
werden kann. Diese philosophische
Betrachtung hilft mir, zu meinem eigentlichen
Thema überzuleiten:
Brauchen Sie OLAP und
Data Mining?
Dazu müsste man natürlich wissen, was
diese Begriffe bedeuten. Ich werde hier
nicht auf die tiefere Bedeutung eingehen
und verweise die geneigten und strebenden
Leser auf die URL am Ende des Artikels
oder auf Amazon.com. Data Mining
bietet zusätzlich zum On-Line Analytical
Processing (OLAP) eine Methode
zur Analyse Ihrer Datenbestände. Ähnlich
den traditionellen Analysenmethoden
– wie zum Beispiel multidimensio-
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Data Mining, OLAP und was Ihnen sonst noch hilft
Ich weiß, dass
nalem OLAP – verhilft Data Mining Ihnen
zu tieferen Einblicken in Ihre Daten.
Somit wird Data Mining als ergänzendes
Werkzeug zu Ihren OLAP-Analysen
gesehen.
Unterschiede OLAP und
Data Mining
Der gravierende Unterschied zwischen
den beiden Methoden liegt im Ansatz:
Data Mining ist entdeckungsgetrieben,
während OLAP-Analysen von den Hypothesen
des Benutzers ausgehen. Die
unterschiedlichen Ansätze ähneln dem
Streit der Experten, ob Sokrates allgemein
gültige und gesicherte Erkenntnisse
suchte oder den relativistischen Ansatz
vertrat. Multidimensionale Analysen
sind ausgezeichnet geeignet, um
Antworten auf Fragen zu finden wie:
Welcher Geschäftsbereich läuft gut?
Welche Produkte liegen unter Plan?
Data Mining im Beispiel
Im Unterschied eignet sich Mining zum
Beantworten von Warum-Fragen. Dieser
Umstand lässt sich leichter an Beispielen
verdeutlichen:
Klaus Subtil,
Global Business
Intelligence Solutions,
Central Region, IBM
Deutschland GmbH