#63: Data Mining: der pragmatische Weg zu Datenreife & Datenkultur mit Prof. Dr. Ana Moya

„Data Mining“ – klingt nach Staub und Schaufeln, ist aber der Schlüssel zur Mustererkennung in Daten! Wir diskutieren, warum einfache Methoden oft besser sind als fancy KI-Lösungen, besonders bei niedriger Datenreife. Außerdem: Wie man nachhaltigen Mehrwert schafft, ohne sich in Dashboards zu verlieren, und welche Skills und Tools wirklich zählen. Hilfreich für alle, die effektiv mit Daten arbeiten wollen.

Zusammenfassung

• Data Mining: Definition und Bedeutung als pragmatischer Ansatz zur Mustererkennung

• Herausforderungen: Niedrige Datenreife und der Druck, „fancy“ Methoden einzusetzen

• Lösungsansätze: Bewährte Methoden wie Statistik, Visualisierungen und Anomaly Detection

• Nachhaltigkeit: Optimierte Prozesse und ressourcenschonende Lösungen als Kernnutzen

• Skills und Tools: Analytisches Denken, Statistik, Programmierkenntnisse, sowie Tools aus dem Bereich Business Intelligence und Programmiersprachen wie R & Python

• Fehler vermeiden: Datenqualität, Vermeidung von Confirmation Bias und sinnvolle Nutzung von Dashboards

***Links***

• Prof. Dr. Ana Moya auf LinkedIn: linkedin.com/in/doc-moya

• International School of Management (ISM) en.ism.de

• INFOMOTION GmbH infomotion.de

• Power BI microsoft.com/de-de/power-platform/products/po…

• Tableau tableau.com

• Python python.org

• R r-project.org

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