Aktuelle Data-Mining-Studie

Die Data-Mining-Studie 2011 von Mayato präsentiert die geeigneten Werkzeuge für Business Analytics im Customer Relationship Management (CRM).

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Zum Aufbau und zur Pflege der Kundenbeziehungen im Rahmen des Customer Relationship Managements sind umfangreiche Informationen über das Kundenverhalten erforderlich. Die Analysemöglichkeiten unternehmensinterner Datenbestände sind zwar heute dank eines großen Angebots an Werkzeugen so vielfältig wie nie zuvor – die Entscheidung für das richtige Tool fällt jedoch umso schwerer. Die Informationen der Hersteller erleichtern die Entscheidungsfindung dabei kaum.

Für die diesjährige Ausgabe der Data-Mining-Studie von Mayato wurde daher ein praxisnahes Testkonzept erarbeitet (Szenario Kundensegmentierung): Ein typischer Finanzdienstleister möchte zur operativen Nutzung und als Informationsgrundlage für strategische Entscheidungen seinen Kundenstamm in Segmente unterteilen. Zum einen ist eine solche Segmentierung von strategischem Wert, da die Clustereinteilungen einen Abgleich zwischen der strategischen Ausrichtung der Bank und der Charakteristik aktueller Kunden erlauben. Zum anderen können auch Neukunden in die dann bestehende Segmentierung eingeordnet werden.

Anhand dieser Fallstudie wird der gesamte Data-Mining-Prozess im Test durchlaufen. Ein derart aufwendiges Testkonzept liefert praxisrelevante Fakten und Erkenntnisse im direkten Vergleich, die nicht aus den Produktbeschreibungen der Tool-Hersteller hervorgehen. Um die direkte Vergleichbarkeit sicherzustellen, wurde jedes Werkzeug in einer vorab definierten Testumgebung installiert und ausführlich getestet. Die Bewertungskriterien umfassen u.a. die Bedienung der Tools, den Funktionsumfang und die Stabilität. Dabei wurden folgende Data-Mining-Tools getestet: SAS Enterprise Miner 6.2, Statsoft Statistica Data Miner 10, Weka 3.6.3 sowie SAP BW 7.

Stärken und Schwächen

Die Bewertung umfasste bewusst Data-Mining-Produkte aus unterschiedlichen Tool-Kategorien: Die klassische Data-Mining-Suite findet sich ebenso im Testfeld wie das spezialisierte, schlanke Data-Mining-Werkzeug oder die Open-Source-Variante. Im Praxistest werden die jeweiligen Stärken und Schwächen der Tools sichtbar: Den höchsten Reifegrad erreichen der „SAS Enterprise Miner“ und der „Statistica Data Miner“. Sie sind flüssig zu bedienen und leisten sich keine echte Schwäche. Allerdings erfordert der große Funktionsumfang bei beiden Testkandidaten eine gewisse Einarbeitungszeit. Mit deutlichem Abstand folgt das SAP BW: Es bietet ein nur rudimentär parametrisier­bares Segmentierungsverfahren an, das zudem mit ­erhöhten Ausführungszeiten auffällt. Überzeugen kann hingegen die grafische Ergebnispräsentation. Weka wird von dem 270.000 Zeilen umfassenden Testdatensatz am meisten gefordert, was sich u.a. in hohen Ausführungszeiten niederschlägt.

Bildquelle: © Rainer Sturm/pixelio.de

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