Praktischer Einsatz im Customer Relationship Analytics

Anhand eines 270.000 Zeilen umfassenden Testdatensatzes eines Finanzdienstleisters traten vier Data-Mining-Tools und -Suiten gegeneinander an: der SAS Enterprise Miner 6.2, der Statistica CA Data Miner 10 von Statsoft, das Open-Source-Werkzeug Weka 3.6.3 und das SAP BW 7 (Data Mining Workbench). Für den Vergleichstest schuf Mayato ein komplexes, praxisnahes Testszenario, das von der Datenvorverarbeitung, über die eigentliche Erstellung der Kundensegmentierung und Interpretation der Ergebnisse bis hin zur praktischen Anwendung der Segmentierung zur Neukundenklassifikation alle Aspekte des Analyseprozesses abdeckt.

Darüber hinaus wurde für jedes der Werkzeuge eine detaillierte Funktionsübersicht zur Cluster-Analyse erstellt. Die Bewertungskriterien umfassen u.a. die Bedienung der Tools, den Funktionsumfang, das Systemverhalten bei großen Datenmengen und die Stabilität. Weiterhin wurde die Ausführungsgeschwindigkeit mit zahlreichen Parametereinstellungen gemessen und dokumentiert. Im Endergebnis zeigen sich laut der Studie starke Unterschiede insbesondere im Bedienkomfort, bei der Ausführungsgeschwindigkeit sowie bei den Möglichkeiten der grafischen Ergebnisauswertung.

Data-Mining-Funktionen werden inzwischen in gänzlich unterschiedlichen Tool- und Preiskategorien angeboten. Entsprechend breit fiel das Testfeld aus: Die klassische, funktionsmächtige Data-Mining-Suite (SAS, Statsoft) findet sich ebenso darunter wie das Business-Intelligence-Werkzeug, das Data-Mining-Verfahren eher als Zusatz zu mächtigen Datenverwaltungsfunktionen offeriert (SAP). Um die Frage zu klären, ob sich die Analyseaufgabe auch mit einer kostenlosen Data-Mining-Suite zufriedenstellend lösen lässt, wurde zusätzlich eine Open-Source-Variante in den Test aufgenommen (Weka).

„Die Kundensegmentierung ist eine stark explorativ geprägte und im CRM-Kontext wichtige analytische Fragestellung“, äußert Peter Neckel, Analyst und Leiter der Studie beim BI-Analysten- und Beraterhaus Mayato. „Man durchläuft dabei typischerweise mehrere Analysezyklen; daher sind die Analyseeffizienz und eine gute Bedienbarkeit der Tools in diesem Einsatzbereich besonders wichtig“.

Im Praxistest wurden rasch die Stärken und Schwächen der jeweiligen Tools sichtbar: Den höchsten Reifegrad haben laut Studie der SAS Enterprise Miner und der Statistica Data Miner erreicht. Sie seien flüssig zu bedienen und leisten sich im gesamten Test keine echte Schwäche. Sie punkten beide besonders mit hohen Ausführungsgeschwindigkeiten und dem sicherem Umgang mit großen Datenmengen.

Mit bereits deutlichem Abstand soll das SAP BW mit der Data Mining Workbench folgen: Hier müsse der Anwender vor allem Abstriche hinsichtlich des Funktionsumfangs und des Bedienkomforts in Kauf nehmen. Zudem sei die Dokumentation ergänzungsbedürftig, was die Einarbeitung erschwert. Überzeugen könne hingegen die grafische Darstellung der Ergebnisse; sie unterstütze die Interpretation durch einen guten optischen Eindruck und durch praxisgerechte Voreinstellungen.

Weka wird von dem großen Testdatensatz sichtlich am meisten gefordert. Die gemessenen Ausführungszeiten sind laut Studie wenig konkurrenzfähig, die allgemeine Systemstabilität ist für den professionellen Einsatz noch nicht ausreichend. Die nur rudimentär vorhandene Ergebnispräsentation erschwert die Interpretation der Clustereinteilungen zusätzlich.

Drei Exemplare zu gewinnen:
Die komplette Data-Mining-Studie von Mayato ist ab sofort zu einem Preis von 299 Euro für Unternehmen unter www.mayato.com erhältlich. Die Leser des IT-DIRECTOR-Newsletters haben exklusiv die Möglichkeit, an der Verlosung von drei Exemplaren der Studie teilzunehmen. Bei Interesse bitte einfach eine E-Mail mit Ihrem vollständigen Namen, Firma, Postanschrift und E-Mail-Adresse an l.sommerhaeuser@medienhaus-verlag.de schicken! Einsendeschluss ist der 02.12.2011. Die drei Exemplare der Mayato-Studie werden unter allen Einsendern verlost.