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Data Miner

Data Miner werten große Datenmengen etwa für Handelsunternehmen aus. Basierend auf ihren Ergebnissen entwickeln die Unternehmen eine Strategie, die die Bedürfnisse der Kunden noch besser berücksichtigt.

Was Data Miner finden, ist oft Gold wert. (Bild: iStockphoto/Jerry Moorman)
Was Data Miner finden, ist oft Gold wert. (Bild: iStockphoto/Jerry Moorman)

Data-Mining-Experten, die modernen „Datenschürfer“, sind überall da gefragt, wo große Datenmengen gesammelt und ausgewertet werden. Das ist etwa bei Handelsunternehmen der Fall, die das Kaufverhalten ihrer Kunden aufzeichnen und daraus ihre Strategie ableiten. Auch in der Wissenschaft und Forschung, bei Banken, Versicherungen oder Internetanbietern warten wertvolle Datenberge darauf, von Experten untersucht zu werden.

Suche nach Mustern

Der Data Miner ist bei der Bewältigung dieser Mengen an Informationen unverzichtbar. Er installiert ein übersichtliches System, in dem die Daten abgespeichert werden, und wertet sie aus. Dazu gehört, das Rohmaterial mithilfe von Algorithmen nach Mustern zu durchsuchen, um Auffälligkeiten zu entdecken. Die durch Data Mining gewonnenen Informationen helfen dem Auftraggeber, etwa intelligente Spamfilter zu erstellen, Medikamente zu entwickeln oder neue Produkte am Bedürfnis des Kunden auszurichten.

Künstliche Intelligenz

Die Arbeit eines Data Miners beginnt nicht mit der Anwendung von Algorithmen, sondern schon viel früher. Zuerst müssen die Datenexperten definieren, welche Fragestellung beantwortet werden soll. Data Miner müssen sich daher gut in ihrem Anwendungsgebiet auskennen. Außerdem bringen sie aktuelles Wissen über Datenbanksysteme wie Oracle und Datenbanksprachen wie SCL mit. Statistikwissen ist ebenso gefragt wie Kenntnisse in angewandter Mathematik und künstlicher Intelligenz.

Data Miner haben Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik studiert. Auch BWL-Absolventen mit einem Schwerpunkt in Informatik können im Data Mining einsteigen. Wichtige Eigenschaften sind die Gabe zu vernetztem Denken, eine analytische Arbeitsweise und die Fähigkeit, Ergebnisse gut aufzubereiten und zu präsentieren.

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Datum: 08/10
Autorin: Julia Heilig