Der DWE Data Miner war schon zu Zeiten des Intelligent Miners for Data ein Weltklasse Mining-Werkzeug. Allerdings gab es seit der Version 6.x des IM im Bezug auf Analyse-Funktionalität keine Neuigkeiten mehr. Statt dessen wurden die Mining-Methoden in DB2 als Intelligent Miner for Modelling und Scoring integriert.
In dieser Zeit - und die begann spätesten im Jahre 2000 - behaupteten andere Hersteller von Data-Mining-Software, dass IBM die Entwicklung eines eigenen Werkzeuges ausgegeben habe. Ich erinnere mich, dass in diesem Zusammenhang häufig SAS genannt wurde. Ich war zu der Zeit und bin auch noch der Ansicht, dass IBM dem hätte offensiver entgegentreten müssen. Denn die, wie sich herausstellen wird, haltlosen Behauptungen mancher Wettbewerber wie SAS, SPSS, Oracle und neuerdings Microsoft grenzten schon an wettbewerbsschädigendem Verhalten.
Doch die DWE 9.1 und vor allem das Refresh sprechen eine deutliche Sprache. Die Integration von Mining-Technologie in das Data Warehouse-Umfeld ist aus meiner Sicht mehr als gelungen. Ich vermisse den Intelligent Miner for Data fast überhaupt nicht mehr. Die Abbildung des gesamten Data Mining-Prozesses, angefangen bei der Datenakquisition bis hin zur Darstellung der Ergebnisse, ist im Design Studio wesentlich einfacher und transparenter zu gestalten, als es vor der Version 9.1 der Fall war.
Mit DWE Version 9.1 habe selbst ich eingesehen: Die Mining Work Bench a la Intelligent Miner for Data ist tot, es lebe die Integration von mathematischer Intelligenz ins Data Warehousing.
Der Refresh bringt nun drei neue Mining-Algorithmen. Das gab es schon seit langem nicht mehr, dass die Kernfunktionalität des Miners erweitert wurde. Dazu kommen noch mit den Miningblox eine Neuerung, die die Darstellung von Mining-Ergebnissen ins Reporting-Umfeld integriert.
Das ist doch nicht normal für einen Refresh.
IBM sollte diesen Weg konsequent weiter beschreiten und in den Ausbau seiner Mining-Plattform investieren. Denn die Analyse und Interpretation von großen Datenbeständen wird eine immer kritischere Aufgabe von Unternehmen. Mit konventionellen Auswertungswerkzeugen ist dies bei stark wachsenden Datenmengen immer weniger möglich. Bei der Bewältigung dieser Aufgaben werden mathematische Algorithmen zunehmend zum Einsatz kommen.
Data Mining und die entsprechenden Software-Werkzeuge werden gewichtige Rolle im Entscheidungsprozess von Unternehmen spielen. IBM sollte seine Kompetenz in diesem Bereich ausbauen und bei seinen Kunden offensiv einbringen, vor allem, da mit Microsoft ein nicht zu unterschätzender Konkurrent angetreten ist.
Ich hoffe daher, die Erweiterungen des Intelligent Miners in der DWE 9.1.1 sind erst der Beginn einer wunderbaren Freundschaft zwischen IT und Mathematik.
ap127
Und nun zum Höhepunkt des DWE Refresh - zumindest aus meiner Sicht: die neuen "Data mining features". Ich meine damit nicht, dass die anderen Neuerungen marginal sind. Im Gegenteil, schon alleine die bisher beschriebenen Erweiterungen sind mehr als ich v
Aufgenommen: Jan 20, 13:13
Bisher stand Data Mining nur für einen kleinen Kreis von Experten offen. Das wird sich ändern. Seit einiger Zeit arbeiten verschiedene Hersteller von Data Mining-Suites daran, diese Analyse-Software einem größeren Anwenderkreis zu öffnen. Am besten a
Aufgenommen: Feb 19, 21:37
Was sind wohl die Kosten, die ein Unternehmen für Data Mining Software kalkulieren muss. Die Antwort von Kennern der Data Mining-Szene: Data Mining gibt es bereits für lau, denn entweder kommt es im Bundle mit Datenbank-Software, oder es kommt als Open
Aufgenommen: Mar 18, 23:48
"Was nichts kostet, ist auch nichts wert" - dieser Glaubenssatz ist glücklicherweise nicht immer wahr. "Darüberhinaus kann man jetzt auch das neue und kostenlose IBM Data Studio, dass neben DB2 auch IDS unterstützt, downloaden: ...". Diese Ankündi
Aufgenommen: Jan 20, 15:59