Funktionsweise

Die Funktionsweise von DynaMine ist denkbar einfach: Neue DataMining-Modelle können entweder wizardgestützt über das Frontend oder auch vollautomatisch im Hintergrund angelegt werden. Nachfolgend finden Sie die wichtigsten Funktionen im Überblick:

Die Datenaufbereitung stellt im klassischen DataMining den mit Abstand aufwändigsten Teil dar. DynaMine übernimmt diese Aufgabe, indem es aus einer beliebigen Datenquelle für jedes Modell eine Input-Tabelle erstellt. Hierbei reagiert der Prozess flexibel auf jegliche Veränderungen in den Daten.

Neue Miningmodelle können entweder in wenigen Schritten über einen Wizard angelegt oder vollautomatisch erstellt werden. Je nach Fragestellung kann hierbei auf vordefinierte Templates zurückgegriffen werden.

Das System ist so konzipiert, dass durch die Templates bereits sehr gute Modelle erzeugt werden, eine manuelle Parametrisierung ist bei Bedarf jederzeit möglich. Diese Modelle werden dann physisch im jeweiligen DataMining-Backend (SAS Enterprise Miner, Microsoft SQL-Server, KNIME) angelegt und in die DynaMine-Prozesse eingebunden.

Der Scoring-Prozess wendet die vorhandenen Modelle auf die Kundendaten an und berechnet somit tagesaktuelle Scorewerte. Hierbei kann es sich abhängig vom Modelltyp beispielsweise um Kauf- / Churnwahrscheinlichkeiten oder Warenkorbvorhersagen handeln. Sind die Modelle im Rahmen eines NBO-Ansatzes zusammengeschlossen, so berechnet DynaMine pro Kunde zusätzlich noch die Top N Produktvorschläge.

Für jedes Modell lässt sich eine minimale Güte definieren, die nicht unterschritten werden darf. Der DynaMine-Evaluierungsprozess prüft in regelmäßigen Abständen die Vorhersagequalität der Modelle und startet bei Unterschreiten der vorgegebenen Grenze automatisch ein Re-Training. Hierdurch werden zum einen Systemressourcen geschont (ein Retraining findet nur dann statt, wenn es wirklich notwendig ist), gleichzeitig wird eine konstant hohe Prognosegüte erzielt, die manuell nicht zu erreichen ist.

Einen Überblick über alle Miningmodelle liefert das Model-Dashboard, detaillierte Informationen werden im DynaMine-Reporting dargestellt.

DynaMine Dashboard zur Überwachung der Modelle

Während jedem Trainings-, Scoring- und Evaluierungslauf wird eine Vielzahl von Kennzahlen protokolliert, so dass im Reporting neben dem aktuellen Zustand auch die Modellentwicklung im Zeitverlauf dargestellt werden kann.

Darstellung unterschiedlicher Reports