Datenanalysen in der Praxis: Der Industriestandard CRISP DM

Gastbeitrag von Meinert Jacobsen
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Sind Sie schon einmal über den Begriff CRISP DM gestolpert? Hätten Sie gedacht, dass es sich dabei um den Industriestandard für Datenanalyseprojekte handelt? Auch wenn der Begriff vielen noch nicht geläufig ist, sollten Unternehmen nicht zögern, ein solches Datenanalyseprojekt durchzuführen. Aber was genau ist CRISP DM? Wie können Unternehmen die Prozesse in ihre eigenen Strukturen implementieren? Und welchen Nutzen haben sie davon? All das erfahren Sie in diesem Gastbeitrag. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen.

Meinert Jacobsen, B2B Smart Data
Founder

Diplom-Statistiker Meinert Jacobsen ist seit über 30 Jahren ein Daten und Analyse-Evangelist. 2006 gründete er seine Agentur marancon – Gesellschaft für Marketing, Analyse und Consulting mbH in Bonn. Marancon fokussiert sich auf die Analyse und Vorhersage des Kundenverhaltens mit Hilfe von Datenanalysen, das sogenannte analytische CRM. Im Jahr 2016 gründete er die B2B Smart Data GmbH. Er ist außerdem Leiter des Kompetenz-Centers „Künstliche Intelligenz und Customer Centricity“ des DDV und Vorstandsmitglied der AIKA sowie Lehrbeauftragter an der TuCed Chemnitz (seit 2014), an der adg Montabaur (seit 2020) und am International Management College (seit 2021). Meinert Jacobsen auf LinkedIn.

Quelle: B2B Smart Data

 

Was ist CRISP DM?

CRISP DM steht für „Cross-Industry Standard Process for Data Mining“ und ist ein Standardprozess für Datenanalyseprojekte. Er hat sich mittlerweile zum Industriestandard entwickelt. Der CRISP DM Prozess besteht aus sechs Hauptphasen:

  1. Geschäftsverständnis: Die Projektziele werden aus der Perspektive des Unternehmens untersucht. Es werden potenzielle Data-Mining-Lösungen für diese Ziele identifiziert.
  1. Datenverständnis: Daten werden gesammelt, untersucht und beschrieben, um ein Verständnis für Wert, Qualität und Relevanz der Daten zu erlangen. 
  1. Datenaufbereitung: Die Daten werden zur Vorbereitung für die weitere Analyse bereinigt, transformiert und integriert.
  1. Datenanalyse und Modellierung: Hier kommen Algorithmen zum Einsatz, um Datenmuster zu erkennen, die für Prognosen oder Entscheidungen hilfreich sein können. 
  1. Ergebnisbewertung: In dieser Phase erfolgt eine Leistungsbewertung der Modelle. Außerdem werden Möglichkeiten für eine Verbesserung identifiziert.
  1. Bereitstellung und Einsatz: Zum Schluss erfolgt die Implementierung des Modells, was es für operative Aufgaben nutzbar macht. Zu diesen operativen Aufgaben zählen zum Beispiel Entscheidungsfindung oder Vorhersagen.

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Kundendaten voll aus

Unternehmen sitzen oft auf einem Berg ungenutzter Kundendaten. Um diese Kundendaten nutzbar zu machen, müssen sie analysiert, interpretiert und aufbereitet werden. Dies ermöglicht der CRISP DM-Prozess. So könnte die Implementierung in Ihrem Unternehmen aussehen:

Phase 1: Geschäftsverständnis

Klären Sie die geschäftlichen Ziele und Anforderungen, die Sie mit den Kundendaten erreichen wollen. Was sollen die Daten ermöglichen? (Zum Beispiel Umsatzsteigerung, Kundensegmentierung oder Kundenbindung…)

Phase 2: Datenverständnis

Sammeln Sie alle verfügbaren Kundendaten, einschließlich historischer Transaktionen, demografischer Informationen, Interaktionen auf der Website, Social Media usw. Analysieren Sie die Qualität der Daten und identifizieren Sie mögliche Probleme oder Lücken.

Phase 3: Datenaufbereitung

Bereinigen Sie die Daten, indem Sie fehlende Werte behandeln oder Duplikate entfernen. Bereiten Sie die Daten für die Modellierung auf.

Phase 4: Datenanalyse und Modellierung

Wählen Sie geeignete Data-Mining-Techniken aus, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Unterteilen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testdatensätze und entwickeln Sie Modelle, um Muster und Beziehungen in den Kundendaten zu identifizieren.

Phase 5: Ergebnisbewertung

Bewerten Sie die Leistung Ihrer Modelle anhand geeigneter Metriken auf Ihrem Testdatensatz. Optimieren Sie Ihre Modelle, indem Sie Hyperparameter anpassen oder verschiedene Algorithmen ausprobieren.

Phase 6: Bereitstellung und Einsatz

Implementieren Sie die erfolgreichsten Modelle in Ihre Geschäftsinfrastruktur, um sie für Echtzeitanalysen oder automatisierte Entscheidungsprozesse zu nutzen.

Darum ist der Einsatz von CRISP-DM sinnvoll

Die Durchführung eines Datenanalyseprojekts bietet viele Chancen und Vorteile. Ein solches Projekt unterstützt die Entscheidungsfindung durch neue und zuverlässige Erkenntnisse und hilft, die eigenen Unternehmensziele zu erreichen. Darüber hinaus können Unternehmen durch das Verständnis und die Aufbereitung der vorhandenen Daten ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren. Dies führt zu einer Effizienzsteigerung im Unternehmen. Die Analyse von Kundendaten ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen. Sie können dieses Wissen über das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kunden nutzen, um maßgeschneiderte Marketingkampagnen durchzuführen und so die Kundenbindung zu erhöhen. Unternehmen, die Datenanalyseprojekte durchführen, können auch von einem Wettbewerbsvorteil profitieren. Sie können schneller auf sich ändernde Markttrends reagieren und die Bedürfnisse ihrer Kunden schneller erkennen und befriedigen. Unternehmen profitieren auch in Zukunft von der durchgeführten Datenanalyse. Sie können die Erkenntnisse aus dem CRISP-DM-Prozess nutzen, um ihre eigenen Analysemodelle und -strategien kontinuierlich zu verbessern.

Fazit

Der CRISP-DM-Prozess ist ein unverzichtbares Instrument für Unternehmen, um das Potenzial ihrer Kundendaten voll auszuschöpfen. Mit seinem systematischen Ansatz vom Datenverständnis bis zur Umsetzung ermöglicht er die systematische Analyse und Interpretation von Daten und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Geschäftsentwicklung.

Durch den Einsatz von CRISP-DM können Unternehmen nicht nur ihre internen Prozesse optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil erzielen und sich an die sich schnell verändernden Markttrends anpassen. Es ist daher sinnvoll, den CRISP-DM-Prozess in die Unternehmensstrategie zu integrieren, um einen nachhaltigen Geschäftserfolg sicherzustellen. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, sind gut positioniert, um in der datengetriebenen Geschäftswelt von heute und morgen erfolgreich zu sein.

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