Hausarbeit
im Fach Wirtschaftsinformatik
an der
Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (FH)
Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
Studiengang Betriebswirtschaft

OLAP vs. Data Mining - experimentelle
Untersuchung auf der Basis eines
Ausschnittes von MicroStrategy′s VMall
für die Wissensgewinnung mit Skyon

Eingereicht von: Torsten Hildebrandt
Leipzig, 15.03.2002

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung  ... 1

1.1 Einführung/Zielstellung  ... 1
1.2 Abgrenzung  ... 1
1.3 Methodik  ... 1

2. Grundlagen Business Intelligence  ... 2

2.1 OLAP ... 2
2.2 Data Mining  ... 3
    2.2.1 Einordnung des Data Mining in den Prozess des KDD ... 3
    2.2.2 Entdecken von Hypothesen ... 4
    2.2.3 Data Mining Verfahren ... 6
2.3 Vergleich OLAP und Data Mining  ... 10

3. Data Mining Tool Skyon ... 10

3.1 Datenanbindung  ... 10
3.2 Datenaufbereitung ... 10
3.3 Skyon Developer  ... 11
    3.3.1 Der Data Manager  ... 11
    3.3.2 Der Visualizer  ... 12

4. VMall – ein virtuelles Beispielunternehmen  ... 12

4.1 Einführung VMall ... 13
4.2 Beschreibung der Aufgabenstellung  ... 13
4.3 Ansatz zur Lösung der Aufgabenstellung  ... 14
    4.3.1 Lösung mit MicroStrategy ... 14
    4.3.2 Lösung mit Skyon  ... 16
4.4 Gegenüberstellung der Lösungen von MicroStrategy7 und Skyon  ... 21

5. Schlussbemerkung ... 21

5.1 Arbeit mit einem OLAP-Tool ... 22
5.2 Arbeit mit einem Data Mining -Tool ... 22

Abkürzungsverzeichnis  ... III
Abbildungsverzeichnis  ... IV
Literaturverzeichnis  ... VI
Anlagen  ... VIII
Thesen ... XIX

1. Einleitung
1.1 Einführung/Zielstellung

Ein stetiges Wachstum der Datenbestände macht den Zugriff auf gewünschte Informationen bzw. auf in Datenbasen enthaltenes Wissen immer schwieriger. Traditionelle Methoden wie Tabellenkalkulation und ad hoc Datenbankabfragen sind den aktuellen und werden den zukünftigen Anforderungen an Datenanalyse nicht gewachsen sein1.
Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Segmentierungsmöglichkeiten – bereits vorhandener Kundendaten – zur Neukundengewinnung mit Hilfe von OLAP und Data Mining. Dadurch soll dem virtuellen Unternehmen VMall die Möglichkeit eröffnet werden, gezielt Marketingaktionen durchzuführen und somit neue, umsatzkräftige Kunden zu werben. Dabei steht vor allem die Analyse mit Data Mining, im Speziellen mit dem Tool Skyon, im Vordergrund dieser Arbeit.

1.2 Abgrenzung

Bei der Erstellung dieser Arbeit wurden der Aufbau und die Struktur eines Data Warehouse sowie das OLAP-Tool MicroStrategy7 als bekannt vorausgesetzt. Diese Gebiete wurden von der Beschreibung ausgenommen, da sie keinen Untersuchungsschwerpunkt der Arbeit darstellen. Beide Themen bilden jedoch die Grundlage und sollten dem Leser deshalb bekannt sein.

1.3 Methodik

Die Bearbeitung der Fragestellung „Kundensegmentierung“ basiert auf folgendem Vorgehen. Um die Gebiete OLAP und Data Mining in dem Prozess des Business Intelligence voneinander abzugrenzen, wird zuerst auf deren inhaltliche Grundlagen sowie Ausrichtungen eingegangen. Daran anknüpfend erfolgt eine Einführung in das Data Mining Tool Skyon der Unternehmung Skyon AG mit einer detaillierten Beschreibung des verwendeten Data Mining Verfahrens Kohonen SOM und der dazugehörigen Visualisierungsmethodik.
Der nächste Abschnitt dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Datenbank VMall, die von der Unternehmung MicroStrategy bereitgestellt wurde und ein virtuelles Versandunternehmen abbildet. Daran anschließend wird die Problemstellung und die dazugehörige Datenaufbereitung für Skyon und MicroStrategy7 beschrieben.
Abschließend erfolgt ein Vergleich der Untersuchungsergebnisse beider Softwaretools und es wird eine allgemeine Aussage – bezogen auf das gestellte Fragestellung – erarbeitet.

[...]

1 vgl. Knoblauch, B.: Der Data-Mining Ansatz zur Analyse betriebswirtschaftlicher Daten, S.