Data-Mining 

Wie funktioniert Data-Mining? 

Beim Data-Mining werden statistische Methoden systematisch auf große Datenmengen angewendet. Das Ziel ist es, in den vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu ermitteln, die wiederum dabei helfen können, die Entscheidungsfindung bei bestimmten Herausforderungen zu erleichtern. 
Data-Mining ist interdisziplinär: Um entsprechende Zusammenhänge und Muster automatisch extrahieren zu können, kommen unter anderem Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Klassische Aufgabenstellungen im Data-Mining umfassen beispielsweise die Clusteranalyse, die Assoziationsanalyse und die Regressionsanalyse. 

Big Data vs. Data-Mining

Oft wird der Begriff Big Data im Zusammenhang mit Data-Mining verwendet. Hierbei gilt es zu beachten, dass sich der Begriff Big Data auf eine bestimmte Art von Datenmengen, nämlich besonders große, komplexe Datenmengen bezieht, die mit manuellen oder herkömmlichen Methoden nicht mehr effizient ausgewertet werden können. Data-Mining hingegen beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse und findet z.B. auch bei kleineren Datenmengen Anwendung.