Data Mining ist ein inzwischen etabliertes erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem
bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen größeren Unternehmen wird es
genutzt um Mehrwerte für Kunden zu generieren den Erfolg von Marketingkampagnen zu erhöhen
Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche
Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin
dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Einkäufe im Supermarkt
Telefonverbindungen oder der öffentliche Verkehr erzeugen täglich eine neue Flut an Daten in
denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenhänge und Muster können sich
im Zeitverlauf mehr oder weniger stark verändern. Datenmodellierung findet in der Regel aber
noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte
Muster oder Zusammenhänge werden auch dann noch angenommen wenn diese längst nicht mehr
bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data
Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche können dann unter Umständen nicht mehr
erkannt Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf
veralteten Warenkörben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu können muss das Wissen
über Daten aber möglichst aktuell und von ausgezeichneter Qualität sein. Der Inhalt dieses
Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.
