In vielen Unternehmen schlummern große Mengen an ungenutzten Kundendaten. Angesichts der wachsenden Datenmenge ist es jedoch eine Herausforderung, die relevanten Informationen aus diesen riesigen Datensätzen zu extrahieren. Daher ist Datenanalyse heute ein unverzichtbarer Bestandteil der Geschäftsstrategie vieler Unternehmen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde der standardisierte Prozess CRISP-DM entwickelt, welcher in diesem Artikel näher betrachtet werden soll.
CRISP-DM steht für "Cross Industry Standard Process for Data Mining" und ist ein umfassendes Framework, das die Schritte zur Durchführung von Datenanalyseprojekten beschreibt. Es wurde von einer Gruppe von Data Scientists und Analysten entwickelt, um eine strukturierte Methode für die Durchführung von Datenanalyseprojekten bereitzustellen.
Das Framework besteht aus sechs Hauptphasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Modellierung, Evaluation, Bewertung und Bereitstellung.
Die Ziele von CRISP-DM sind die strukturierte und systematische Durchführung von Datenanalyseprojekten, die effektive Zusammenarbeit im Team sowie die frühzeitige Erkennung und Bewältigung möglicher Risiken und Herausforderungen. Das Modell ist flexibel und anpassbar, um konsistente und erfolgreiche Ergebnisse in unterschiedlichen Projekten zu erzielen.
Die Vorteile der Verwendung von CRISP-DM
Herausforderungen bei der Anwendung von CRISP-DM
Bei der Verwendung von CRISP-DM gibt es ein paar Herausforderungen und Überlegungen:
Zusätzlich zum Workshop bieten wir eine kostenlose Erstberatung zum Thema CRISP-DM an. Bei dieser Beratung können Sie uns Ihre spezifischen Fragen und Anliegen im Zusammenhang mit Ihrer Datenanalyse mitteilen. Wir werden Ihnen dann Empfehlungen geben, wie Sie CRISP-DM am besten für Ihre spezifischen Bedürfnisse einsetzen können.
Meinert Jacobsen, Diplom Statistiker, zeigt Ihnen, wie Unternehmen aus der DACH-Region Daten Schritt für Schritt interpretieren und aufbereiten können: "Die Daten sind schon längst vorhanden, man muss nur wissen, was man mit ihnen anfängt."
Seit über 30 Jahren ist er in der Datenanalyse und Statistik tätig. Nach mehreren Stationen in großen internationalen Unternehmen war er von 2006-2024 alleiniger Gesellschafter der marancon GmbH und seit 2016 Gründer der B2B Smart Data GmbH. Beide Schwesterunternehmen agieren nun unter datavance.
Darüber hinaus ist er als Dozent an der TuCed Chemnitz (seit 2014) sowie seit dem Jahr 2020 an der adg Montabaur und seit dem Jahr 2021 am International Management College tätig.
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Ein CRISP-DM-Workshop bietet eine hervorragende Gelegenheit, um Teams mit den Fähigkeiten und Methoden zur Planung und Durchführung von Datenanalyseprojekten auszustatten. Während des Workshops lernen die Teilnehmer, wie sie den CRISP-DM-Prozess nutzen können, um ihre Projekte zu strukturieren und Risiken und Herausforderungen frühzeitig zu identifizieren und zu bewältigen.
Durch einen CRISP-DM-Workshop können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Teams in der Lage sind, Datenanalyseprojekte effektiv durchzuführen, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden können. Der Workshop kann auch dazu beitragen, die Zusammenarbeit im Team zu verbessern und die Teammitglieder zu befähigen, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse zu erweitern.
Vor kurzem haben wir einen erfolgreichen CRISP-DM-Workshop für den Bundesverband Industrie Kommunikation (bvik) durchgeführt:
Wir sind stolz darauf, unseren Kunden qualitativ hochwertige Workshops anbieten zu können, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Wenn Sie an einem CRISP-DM-Workshop interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte für weitere Informationen.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der CRISP-DM-Prozess eine bewährte Methode zur Durchführung von Data Mining-Projekten darstellt. Die sechs Phasen des Prozesses ermöglichen es, ein klar definiertes Ziel zu verfolgen, Datenquellen zu identifizieren, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, Modelle zu entwickeln, Ergebnisse zu interpretieren und schließlich den gesamten Prozess zu dokumentieren.