Einsatzmöglichkeiten von Data Mining im Marketing: Status Quo und Entwicklungspotenzial (PDF)

Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 2,0, Universität Hohenheim (Institut für Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Generell kann beobachtet werden, dass die Menge verfügbarer Informationen in den letzten Jahren stark zugenommen hat und diese Entwicklung sich auch in baldiger Zukunft nicht abschwächen wird. Eine Studie der University of Berkeley kommt zu dem Ergebnis, dass im Jahr 2002 fünf Exabyte neuer Informationen produziert und gespeichert wurden. Das entspricht bei Zugrundelegung der Weltbevölkerung fast 800 Megabyte pro Person. Im Jahr 1999 waren es nur 250 Megabyte pro Erdbewohner, was einem Wachstum von über 300% in drei Jahren entspricht. Das anhaltende exponentielle Wachstum des weltumspannenden unternehmensexternen Wissensspeichers Internet unterstreicht diese Ergebnisse.
Auch im Marketingbereich werden Unternehmen mit diesem Phänomen der "Datenflut" konfrontiert. Dabei können zwei Einflussbereiche identifiziert werden. Einerseits ermöglicht der technische Fortschritt die Generierung und Speicherung von Daten in noch nie dagewesenem Umfang durch billigere Speichermedien, bessere Speichertechnologien und leistungsfähigere Datenbankverwaltungssysteme. Andererseits führen organisationale Ursachen zu immer größeren Datenbeständen. Hier zeigen sich die Auswirkungen einer zunehmenden Automatisierung. So speichern Anwendungssysteme zur Unterstützung und Steuerung operativer Prozesse wachsende Mengen an Daten aufgrund einer Asymmetrie zwischen Datengewinnung und Datenvernichtung (vertikales Wachstum). Außerdem wird aufgrund zunehmender Umweltkomplexität die Erfassung einer größeren Anzahl von Fakten erforderlich (horizontales Wachstum).
Die bereitstehende Masse von Daten führt jedoch nicht unbedingt zu einer besseren Informationsversorgung im Marketing. Es kann im Gegenteil sogar festgestellt werden, dass das Auffinden der gewünschten Information, die sinnvolle Verdichtung von Daten und generell eine Verwendung zu Zwecken der Entscheidungsunterstützung zu einem immer größeren Problem wird.