Die Welt ist heute reich an Informationen. Unternehmen, der öffentliche Sektor und sogar Privatpersonen werden täglich mit Daten überflutet. Daten schnell und effizient erfassen, Muster erkennen und sie interpretieren zu können, ist für Unternehmen inzwischen ein Wettbewerbsvorteil. Im öffentlichen Sektor hilft Data-Mining-Software Organisationen dabei, Betrug, Verschwendung und Missbrauch zu beseitigen – und sogar Verbrechen aufzuklären. Dadurch sparen Organisationen des öffentlichen Sektors Steuergelder und arbeiten effizienter.
Leider gibt es auf dem Markt eine Fülle von Data-Mining-Tools, und die Wahl des passenden Tools für die individuellen Anforderungen Ihrer Organisation kann sich wie die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen anfühlen.
Im Folgenden finden Sie Testberichte zu fünf der besten Data-Mining-Softwarelösungen, die Ihnen bei einer fundierten Entscheidung helfen sollen.
Was ist Data-Mining-Software?
Data-Mining-Software ist ein Tool, das Ihnen hilft, Muster in Ihren Daten zu erkennen und sie in wertvolle Informationen umzuwandeln. Sie gehört zur Kategorie der Business-Intelligence-(BI-)Software und wurde zur Analyse großer Datenmengen sowie zur Erstellung von Berichten über die gefundenen Informationen entwickelt. Viele Tools bieten inzwischen Funktionen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), die eine Vielzahl neuer Möglichkeiten eröffnen.
Darüber hinaus hat die Zusammenführung von Daten, Menschen und Prozessen auf einer einzigen Plattform die Nutzung mehrerer separater Tools abgelöst. Moderne Data-Mining-Plattformen bieten alle Funktionen in einer einheitlichen Lösung und ermöglichen es Unternehmen, ihre gesamten Datenaufbereitungs- und Data-Science-Prozesse kostengünstig, schnell und agil zu automatisieren.
Der Markt für Data-Mining-Software wächst rasant und wird voraussichtlich einen Wert von 1,31 Milliarden US-Dollar bis 2026 erreichen – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,42 % im Zeitraum von 2019 bis 2026. Dieses schnelle Wachstum wird durch die Nachfrage von Unternehmen nach KI-gestützten Data-Mining-Lösungen angetrieben.
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Die 5 besten Data-Mining-Tools
Alteryx
Alteryx ermöglicht es jedem, große Datenmengen in schnelle Erkenntnisse umzuwandeln, die im Alltag zu entscheidenden Fortschritten beitragen. Möglich wird dies durch die Low-Code-/No-Code-Funktion.
Heute nutzen zahlreiche Organisationen weltweit Alteryx, um ihre Mitarbeiter weiterzubilden und schnell wirkungsvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Die Alteryx Analytic Process Automation (APA) Platform bietet durchgängige Automatisierung für Data Science, Analytics und ML und ermöglicht es Organisationen, ihre digitale Transformation zu skalieren. Mit der Alteryx APA Platform können Sie Analytics und Data Science automatisieren, intelligente Entscheidungsfindung in Ihrer gesamten Organisation verankern und Ihre Mitarbeiter befähigen, schneller bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Wichtige Funktionen
- Automatisierte Datenquellen: Integration mit mehr als 80 externen Datenquellen, darunter Amazon, Oracle, Salesforce und weitere. Stellen Sie sicher eine Verbindung zu beliebig vielen zusätzlichen Quellen her, importieren Sie die Daten in Alteryx und verbringen Sie anschließend weniger Zeit mit der Suche und mehr Zeit mit der Analyse.
- Automatisierung analytischer Prozesse: Bietet zahlreiche Funktionen zur Automatisierung des gesamten Data-Science- und Analytics-Prozesses. Dazu gehören Datenaufbereitung, Zusammenführung, Bereinigung, Anreicherung, Modellierung, Bewertung und Bereitstellung.
- Datenqualität und -aufbereitung: Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie korrekt und aktuell sind. Daten von schlechter Qualität können zu Fehlentscheidungen führen, die sich negativ auf das Geschäftsergebnis einer Organisation auswirken. Die Alteryx-Plattform bietet umfassende Funktionen zur Datenqualität, damit Ihre Daten für die Analyse bereit sind.
- Datenanreicherung und Erkenntnisse: Durch die Anreicherung Ihrer Daten mit zusätzlichen Kontextinformationen, etwa zu Demografie oder Standort, können Sie Erkenntnisse gewinnen, die zuvor nicht möglich waren. Die Alteryx-Plattform bietet zahlreiche Tools zur Datenanreicherung, darunter verschiedene vorgefertigte Konnektoren zu beliebten Datenquellen.
- Data Science und Entscheidungen: Die Alteryx-Plattform bietet zahlreiche Funktionen für Data Science, darunter ML und KI. Mit diesen Tools können Sie Modelle erstellen, die Vorhersagen oder Empfehlungen liefern oder Muster in Ihren Daten erkennen – ganz ohne Programmier- oder Analytics-Kenntnisse.
- Automatisierung von Ergebnissen: Sobald Sie Ihre Modelle erstellt haben, müssen Sie sie in den Produktivbetrieb überführen, damit sie Entscheidungen für Sie treffen können. Die Alteryx-Plattform umfasst mehrere Tools zur Automatisierung der Bereitstellung und Ausführung von Analytics.
Vorteile
- Die Low-Code-/No-Code-Funktion bietet Organisationen einen schnellen Weg, die Leistungsfähigkeit von Data-Mining-Tools zu nutzen
- Automatische Verbindung zu mehr als 80 Datenquellen
- Liefert automatisierte Erkenntnisse für Nutzer ohne Programmier- oder Analytics-Kenntnisse
- Nahtlose Integration der Tools in bestehende Geschäftsanwendungen wie Salesforce, Marketo, Oracle und weitere
Nachteile
- Der Preis ist im Vergleich zur Konkurrenz hoch.
Preise
Das Basispaket kostet 5.195 US-Dollar pro Nutzer und Jahr und beinhaltet eine kostenlose 30-tägige Testversion. Zusätzlich gibt es Rabatte für Teams und Organisationen. Die genauen Preisinformationen sind auf Anfrage erhältlich.
Trifacta
Trifacta ist eine offene und interaktive Cloud-Plattform für Data Engineering, mit der Sie Daten gemeinsam profilieren, aufbereiten und für Analytics und ML weiterleiten können. Trifacta ermöglicht Analysten und Ingenieuren, die Datenqualität zu bewerten, zu korrigieren und zu validieren, Transformationen zu beschleunigen und robuste Datenpipelines in großem Maßstab mit einem KI-gestützten Self-Service-Ansatz zu automatisieren.
Wichtige Funktionen
- Multi-Cloud-Unterstützung: Sie können mit Ihren Daten dort arbeiten, wo sie liegen – lokal oder in der Cloud. Neben der Unterstützung aller wichtigen Public Clouds, darunter Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP), bietet das Unternehmen verschiedene Bereitstellungsoptionen, sodass Sie flexibel die beste Lösung für Ihre Organisation wählen können.
- Flexible Ausführung: Bietet verschiedene Optionen für die Ausführung der Datenaufbereitung. Sie können Ihre Workflows über die RESTful API in der Cloud, lokal über eine interaktive Befehlszeilenschnittstelle (CLI) oder in Docker-Containern direkt in Ihrer Umgebung ausführen.
- Universelle Konnektivität: Data Scientists können mithilfe des universellen Konnektivitäts-Frameworks von Trifacta mit beliebigen Dateien, Anwendungen oder Datenbanken arbeiten. Das Framework unterstützt mehr als 50 Konnektoren. Sie können Ihre Datenquelle, einschließlich Hadoop-Distributionen wie Cloudera und Hortonworks, einfach anbinden und anschließend Standardtransformationen anwenden oder die patentierte Wrangler-Technologie nutzen, um Datenprobleme automatisch zu erkennen und zu beheben.
- API-gesteuert: Die Funktionen zur Workflow-Orchestrierung werden über einen umfangreichen Satz von APIs bereitgestellt, mit denen Sie den gesamten Datenaufbereitungsprozess automatisieren können – vom Profiling und der Transformation Ihrer Daten bis zur Bereitstellung der Ergebnisse in nachgelagerten Anwendungen.
- Intelligente Stichproben: Nutzt sechs fortschrittliche und sich ergänzende Stichprobenalgorithmen, um intelligent die besten Daten für die Analyse auszuwählen. Das senkt Kosten, spart Zeit durch die Konzentration auf die relevanten Daten und verbessert die Modellgenauigkeit.
- Aktives Datenprofiling: Ermöglicht es Nutzern, Probleme in ihren Datensätzen sofort zu erkennen – von fehlenden, falschen oder inkonsistenten Daten bis hin zu Ausreißern – und anschließend Maßnahmen zu ergreifen.
- Prädiktive Transformation: Basiert auf ML-Algorithmen, die Sie anstelle manueller Schritte zur Vorbereitung Ihrer Datensätze für Modellierung und Analyse verwenden können. Das Tool erkennt automatisch die für Ihren Datensatz erforderlichen Transformationsregeln, sodass Sie keinen Code schreiben oder komplexe Algorithmen erlernen müssen.
- Adaptive Datenqualität: Ist eine Funktion, die die Qualität Ihrer Daten während der Transformation kontinuierlich überwacht. ADQ nutzt ML, um Datenprobleme nahezu in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren. So können Sie sicher sein, dass Ihre Daten bei der Analyse vollständig sauber sind.
- Daten-Clustering und -Standardisierung: Ermöglicht es Ihnen, Gruppen ähnlicher Datensätze in Ihrem Dataset automatisch zu erkennen und zu kennzeichnen. Bei der Datenstandardisierung werden die Felder dagegen an ein vorkonfiguriertes Schema angepasst, damit sie für die weitere Untersuchung oder Modellierung bereit sind. Während der Datenaufbereitung können Sie außerdem jedes Feld dynamisch ändern.
Vorteile
- Sofort einsatzbereite, vorgefertigte Workflows
- Automatische Erkennung und Behebung von Problemen nahezu in Echtzeit
- Teilbare Rezepte, Makros, Datenflüsse und Vorlagen
- Einfache kollaborative Umgebung
- Unbegrenzte Skalierbarkeit
Nachteile
- Einige Kunden haben bemängelt, dass das Tool bei der Datenaufbereitung sowie beim Erstellen und Laden von Stichproben mitunter langsam und fehleranfällig sein kann.
Preise
Trifacta bietet drei Preisstufen. Der Starter-Tarif kostet 80 US-Dollar pro Nutzer und Monat plus 0,60 US-Dollar je vCPU-Stunde. Der Professional-Tarif kostet 400 US-Dollar pro Nutzer und Monat plus 0,60 US-Dollar je vCPU-Stunde. Unternehmenskunden erhalten auf Anfrage ein Angebot.
Alle Tarife beinhalten eine kostenlose 30-tägige Testversion. Das Unternehmen bietet außerdem Bildungslizenzen für Studierende, Lehrkräfte und qualifizierte gemeinnützige Organisationen an.
AWS Glue
AWS Glue bietet einen ETL-Dienst (Extract-Transform-Load), mit dem Sie verwaltete Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden erstellen können. Damit lassen sich Daten zwischen verschiedenen AWS-Compute- und Speicherdiensten sowie lokalen Datenbanken von Drittanbietern mithilfe von SQL-Abfragen oder Apache-Spark-Jobs verschieben.
Wichtige Funktionen
- Schnelle Datenintegration: Führt Daten aus verschiedenen Quellen in Ihrem Unternehmen zusammen und automatisiert die Umwandlung in nutzbare Informationen. So können Sie Datenanalysen in Minuten statt in Monaten abschließen.
- Ihre Datenintegration in großem Maßstab automatisieren: Skaliert die Rechenressourcen automatisch über mehrere Availability Zones (AZs), um die Durchsatzanforderungen Ihrer Datenintegrationsjobs zu erfüllen. Außerdem können Sie eigene Scheduler definieren, die Ihre Datenaufnahme-Workflows verwalten.
- Keine Serververwaltung: Für die Nutzung von AWS Glue müssen Sie keine Server bereitstellen, konfigurieren oder skalieren. Der Dienst läuft automatisch und skaliert entsprechend Ihrem Bedarf, sodass mehr Zeit für andere Aufgaben bleibt, die sonst für die Überwachung der Infrastruktur erforderlich wäre.
Vorteile
- Müheloses Verschieben von Daten zwischen Diensten mithilfe von SQL-Abfragen
- Automatische Skalierung je nach Auslastung. Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Ihre Workloads tatsächlich nutzen
Nachteile
- Wenige Integrationen mit anderen ETL-Plattformen
- Komplexe Preisstruktur
Preise
Wie bei den meisten AWS-Diensten richtet sich der Preis nach der Nutzung. ETL-Jobs und Development Points kosten beispielsweise 0,44 US-Dollar pro DPU-Stunde (Data Processing Unit), sekundengenau abgerechnet, mit einem Mindestzeitraum von einer oder zehn Minuten – je nach Art des Jobs (Apache Spark, Spark Streaming oder Python-Shell).
Incorta
Incorta ist eine Self-Service-Lösung für Datenanalysen, mit der Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit ihrer komplexen Daten nutzen und in Rekordzeit zu Erkenntnissen gelangen können, die früher als unmöglich galten – und das zu geringeren Kosten.
Incorta bietet hohe Geschwindigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit in einem offenen Framework für Datenspeicherung und -verwaltung, indem In-Memory-Analytics mit der proprietären Direct-Data-Mapping-Technologie kombiniert wird.
Wichtige Funktionen
- Erweiterbare Konnektorarchitektur: Die mehr als 50 Konnektoren von Incorta sind für die Arbeit mit beliebigen Daten ausgelegt, darunter viele beliebte Big-Data-Quellen.
- Direct Data Mapping: Ermittelt mithilfe des Direct Data Mapping alle möglichen Abfragepfade. Dadurch sind schnelle Abfragen auf Datenmodellen möglich, ohne diese neu strukturieren oder transformieren zu müssen.
- Single Source of Truth: Alle greifen auf dieselben Daten zu und arbeiten damit.
- Sicherheit: Umfasst rollenbasierte Zugriffskontrollen, Single Sign-on (SSO), Verschlüsselung, attributbasierte dynamische Zeilenfilterung und Auditing.
- Speicheroptimierte Analytics-Engine: Bietet Analysen für Echtzeitdaten, die über Incorta Data Analyzer oder BI-Tools von Drittanbietern wie Tableau oder Power BI zugänglich sind.
Vorteile
- Hohe Geschwindigkeit – verarbeitet große Datenmengen ohne Leistungseinbußen
- Macht komplexe Joins oder Aggregationen überflüssig
Nachteile
- Etwas schwierig zu bedienen – erfordert spezielle Fachkenntnisse
Preise
Incorta veröffentlicht auf seiner Website keine Preisinformationen. Nutzer können jedoch mit einer kostenlosen 30-tägigen Testversion beginnen und ein individuelles Angebot anfordern.
TIMi Suite
TIMi Suite ist eine Suite von Tools, mit denen Sie Muster in Daten erkennen, mithilfe von ML zukünftiges Verhalten vorhersagen und Ihre Ergebnisse visualisieren können.
Wichtige Funktionen
Das TIMi-Framework umfasst:
- Anatella: Dies ist der Kern der integrierten Plattform. Sie kann Tabellen mit Milliarden von Zeilen und mehreren tausend Spalten verarbeiten – selbst auf einer kleinen Computing-Infrastruktur. Mit Anatella können Sie komplexe Datentransformationen schnell über eine intuitive No-Code-Oberfläche erstellen. Außerdem können Sie jeden digitalen Prozess mit wenigen Klicks automatisieren und Ihre Diagramme so einstellen, dass sie in regelmäßigen Zeitabständen automatisch ausgeführt werden. Anatella enthält mehr als 400 Boxen. Bei Bedarf können Sie auch das kollaborative Framework in R, Python oder JavaScript nutzen, um schnell und unkompliziert neue Boxen zu erstellen.
- Modeler: Dies ist eine Auto-ML-Engine für Echtzeitanalysen. Sie überwacht Daten kontinuierlich und erstellt die Modelle automatisch neu, sobald sie eine Änderung erkennt. Mit Modeler können Sie zukünftiges Verhalten vorhersagen, etwa Kundenabwanderung oder Produktnachfrage, wichtige Einflussfaktoren für die Geschäftsentwicklung ermitteln, neue Chancen erkennen und vieles mehr.
- Stardust: Dieses interaktive 3D-VR-Tool zur Datenvisualisierung hilft Ihnen, Ihre Ergebnisse schnell zu verstehen und anderen zu vermitteln. Stardust bietet Hunderte von Visualisierungstypen und ermöglicht den Export interaktiver Berichte in mehreren Formaten, um sie zu teilen.
- Kibella: Dies ist ein unbegrenztes Self-Service-BI-Portal. Nutzer können schnell eigene Dashboards erstellen, Visualisierungen kombinieren und KPIs ansprechend und dynamisch kommunizieren.
Vorteile
- Leistungsstarkes Analyse-Toolkit für fortgeschrittene Datentransformationen und -analysen, einschließlich Clustering-, Klassifizierungs- und Segmentierungstechniken
- Schnell und speichereffizient
- Bietet eine kostenlose Community-Version, die leistungsfähig genug für die individuelle Nutzung im kleinen Maßstab ist
Nachteile
- Einige Kunden haben das visuelle Erscheinungsbild bestimmter Module bemängelt
Preise
TIMi veröffentlicht auf seiner Website keine Preisinformationen. Für aktuelle Preise müssen Sie das Unternehmen kontaktieren.
Auswahl der Data-Mining-Software
Auf dem Markt gibt es zahlreiche Data-Mining-Softwarelösungen und -Tools. Daher kann es schwierig sein, die beste Lösung für Ihr Unternehmen auszuwählen. Wir haben Ihnen mit unserer obigen Auswahl von fünf Lösungen die aufwendige Recherche abgenommen. Letztlich hängt Ihre Wahl der Data-Mining-Software jedoch von der Größe und Komplexität des Datensatzes ab, den Sie analysieren möchten, von Ihrem Kenntnisstand im Data Mining, von der Art der Analyse, die Sie durchführen möchten, und von Ihrem Budget.
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