Data Mining als IT-Systemhausgeschäft Unternehmen suchen Rundum-Sorglos-Partner für Daten

Redakteur: Dr. Stefan Riedl

Inzwischen suchen auch KMUs nach gewinnbringenden Strukturen in ihren Daten. Oder lassen suchen. IT-BUSINESS sprach mit SPSS-Chef Michael Mors über Datenanalyse als Umsatzmöglichkeit für Systemhäuser und IT-Dienstleister.

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Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH am Standort München
Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH am Standort München
( Archiv: Vogel Business Media )

ITB: Immer mehr Systemhäuser kümmern sich nicht nur um die IT-Infrastruktur und Datenhaltung ihrer oft mittelständischen Kunden, sondern auch um die Datenanalyse. Data-Mining-Methoden, die früher nur im Konzernumfeld eingesetzt wurden, wandern in den Mittelstand. Wie macht sich dieser Trend aus SPSS-Sicht bemerkbar?

Mors: Data Mining ist Mainstream geworden. Das bemerken wir ganz konkret, wenn wir einen Blick in unsere gut gefüllten Auftragsbücher werfen. Da Unternehmen immer mehr Daten verarbeiten und analysieren müssen, sind sie auf die Hilfe kompetenter Partner angewiesen, die ein Rundum-Sorglos-Paket anbieten. In unserer Informationsgesellschaft lässt sich die Menge der Daten auch nicht mehr an der Unternehmensgröße festmachen. Diesen Trend registrieren wir sehr deutlich, denn immer mehr mittelständische Kunden im Business-to-Consumer-Bereich ermitteln Kundendaten und sind an einer entsprechenden Segmentierung und Zielgruppendefinition interessiert. Mittelständische Unternehmen ab 20 000 bis 30 000 Kunden profitieren bereits vehement vom Einsatz von Data Mining. Firmen sind so in der Lage, die Kunden mit dem richtigen Angebot zur richtigen Zeit auf die passende Weise zu versorgen. Damit wird die Kundenbindung erhöht. Außerdem können Cross- und Up-Selling-Potenziale realisiert werden. Data Mining kann in vielen Bereichen, die ein IT-Dienstleister oder Systemhaus bedient, eingesetzt werden: Vom CRM bis hin zur Betrugserkennung oder dem Qualitätsmanagement.

ITB: Kritische Stimmen werfen Data Minern vor, desöfteren rechtliche und moralische Grenzen zu überschreiten, beispielsweise wenn es um das informationelle Selbstbestimmungsrecht der Kunden geht, deren Daten ausgewertet werden. Welchen Standpunkt bezieht SPSS dazu?

Mors: Dazu haben wir einen ganz klaren Standpunkt: Datenschutz und Data Mining sind bei uns kein Widerspruch. Denn wir achten bei all unseren Projekten stets darauf, dass Daten nur anonymisiert ausgewertet werden. Data Mining dient im Zusammenhang mit einer Kundenanalyse vor allem der Mustererkennung und dazu sind Detaildaten eines Individuums überhaupt nicht notwendig.

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Datenschutz und Data Mining im Online-Bereich

In der Praxis werten Data-Miner oft Web-Logfiles aus, um das Nutzerverhalten von Website-Besuchern zu analysieren. Hier gilt: Anonyme Daten zu speichern ist immer erlaubt. Personenbezogene Daten, mit denen einzelne Kunden identifiziert werden können (Name, Adresse, Kreditkartennummer oder IP-Adresse), dürfen gemäß Paragraf 11 ff. TMG (Telemediengesetz) nur dann gespeichert werden, wenn dies für die Abwicklung eines Kaufs oder aus steuerrechtlichen Gründen erforderlich ist.

Um persönliche Daten doch auswerten zu dürfen, reicht in der Praxis eine nicht vorab aktivierte Checkbox in das Onlineformular einzubauen, mit dem sinngemäßen Hinweis: »Mit der Erhebung und Verwendung meiner Daten zu Werbezwecken bin ich einverstanden. Ich weiß, dass ich mein Einverständnis jederzeit widerrufen kann.«

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