Um die Problemstellung, dass viele Unternehmen keinen Überblick über die effiziente Auswertung ihrer Daten besitzen, zielführend angehen zu können, soll in dieser Ausarbeitung ein Grundverständnis für Data Mining dargelegt werden. Das Skizzieren eines daran anschließenden praktischen Anwendungsfalls soll das Potenzial von Data Mining zusätzlich verdeutlichen, da hier die Nutzung von Data Mining-Verfahren exemplarisch dargestellt wird. Im Fokus soll dabei ein Krankenhaus als Organisation stehen, welches Data Mining einführt, um in unterschiedlichen Teildisziplinen zu effizienteren Prozessen und zu neuen Erkenntnissen zu gelangen. Dieser praktische Anwendungsfall dient dabei als exemplarisches Vorgehen und kann sowohl als Anreiz und Orientierung dienen Data Mining in die Unternehmensprozesse zu integrieren. Es sei dabei jedoch angemerkt, dass der gesamte Gestaltungsraum des Data Minings aufgrund der unzähligen Anwendungsmöglichkeiten kaum in einer solchen Ausarbeitung gänzlich abgedeckt werden kann, weshalb dieses Fallbeispiel viel mehr als Einblick in das Potenzial des Data Mining dienen soll.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Data Mining
- 2.1 Einordung
- 2.1.1 Industrie 4.0
- 2.1.2 Abgrenzung zu Big Data
- 2.1.3 Vernetzung mit Business Intelligence
- 2.2 Konzept des Data Minings
- 2.2.1 Eigenschaften
- 2.2.2 Aufgaben des Data Minings
- 2.2.3 Algorithmen
- 2.2.4 Data Mining Lebenszyklus
- 2.3 Anwendungsbeispiele
- 2.4 Zusammenfassung
- 3 Konkreter Anwendungsfall
- 3.1 Anwendungsgebiete
- 3.1.1 Diagnosen
- 3.1.2 Ressourcenmanagement
- 3.1.3 Individuelle Anpassung medizinischer Geräte
- 3.1.4 Personalmanagement
- 3.2 Vor- und Nachteile der Nutzung für das Unternehmen
- 3.2.1 Potenziale des Data Minings
- 3.2.2 Herausforderungen des Data Minings
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Ausarbeitung befasst sich mit Data Mining, einem leistungsstarken Analysewerkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Das Ziel ist es, ein grundlegendes Verständnis für Data Mining zu vermitteln und dessen Potenzial anhand eines konkreten Anwendungsfalls zu veranschaulichen.
- Einordnung von Data Mining in den Kontext der Industrie 4.0
- Konzept des Data Minings: Eigenschaften, Aufgaben, Algorithmen und Lebenszyklus
- Anwendungsbeispiele von Data Mining
- Potenziale und Herausforderungen des Data Minings anhand eines fiktiven Anwendungsfalls in einem Krankenhaus
Zusammenfassung der Kapitel
Im ersten Kapitel werden die Problemstellung, die Zielsetzung und der Aufbau der Ausarbeitung dargelegt. Das zweite Kapitel widmet sich Data Mining als Analysewerkzeug. Es werden zunächst die Einordnung in den Kontext der Industrie 4.0, die Abgrenzung zu Big Data und Business Intelligence sowie das Konzept des Data Minings erläutert. Anschließend werden die Eigenschaften, Aufgaben, Algorithmen, der Lebenszyklus und Anwendungsbeispiele des Data Minings beleuchtet. Im dritten Kapitel wird ein fiktives Anwendungsbeispiel vorgestellt, das zeigt, wie Data Mining in einem Krankenhaus eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dieses Kapitel beleuchtet auch die Potenziale und Herausforderungen, die mit der Nutzung von Data Mining in einem Unternehmen verbunden sind.
Schlüsselwörter
Data Mining, Industrie 4.0, Big Data, Business Intelligence, Analysewerkzeug, Datenmustererkennung, Algorithmen, Lebenszyklus, Anwendungsbeispiele, Potenziale, Herausforderungen, Krankenhaus, Ressourcenmanagement, Personalmanagement.
- Quote paper
- B. Sc. Wirtschaftspsychologie Jonas Klumski (Author), 2021, Exemplarischer Anwendungsfall von Data Mining-Verfahren für eine fiktive Organisation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1176740
