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6.4
Bewertung des Nutzens von KDD aus Perspektive der Praxis
Das Vorgehensmodell von Fayyad/Piatetsky-Shapiro/Smyth (1996a) schlägt die Evaluation
der Ergebnisse als einen der finalen Schritte vor, vgl. Kapitel 3.3.1.6. Dies steht in Einklang
zu den Erfordernissen des Domain Driven Data Mining, für die Domäne nutzbares Wissen zu
generieren. Aus diesem Grunde wurden zum einen während des Analysevorhabens bereits
erste Teilergebnisse regelmäßig in die Domäne zurückgespiegelt, um eine zeitnahe Rück-
kopplung zu gewährleisten und wenn notwendig, zukünftige Analysen auch an die Konstella-
tionen und Anforderungen der Praxis anzupassen. Um auch aus Gesamtperspektive einen
Eindruck über den Nutzen der Anwendung der Methoden des KDD im Änderungsmanage-
ment und über die erzielten Ergebnisse zu erhalten, wurden die beteiligten zum Abschluss
darüber befragt. Festzuhalten ist, dass eine Evaluation aufgrund der Neuartigkeit in der An-
wendungsdomäne schwierig ist und deshalb auf Basis von Einschätzungen und Erfahrungs-
werten der Domänenexperten erfolgen muss.
Insgesamt wurde durch die Evaluation festgestellt, dass das Vorgehen und die Methoden des
KDD insbesondere in Hinblick auf die Analyse von strukturierten Daten als geeignet bewertet
werden. Sie werden im Unternehmen vermehrt eingesetzt und haben sich bei den Mitarbeitern
etabliert. Die in Kapitel 5 dargestellten Berechnungsprozesse werden genutzt und stetig ange-
passt sowie weitere neue Modelle für neue Anwendungsbereiche entwickelt. Sie bilden insbe-
sondere die Basis für Ad-hoc-Auswertungen und ermöglichen dadurch die schnelle
Informationsbereitstellung zu verschiedenartigen Fragestellungen. Dies war auf Basis der
vorher genutzten Analyseprozesse in der Art und Weise nicht möglich.
Verbessert wurde dadurch auch der Bezug des Änderungsmanagements zum Produktdaten-
management unter anderem auch deswegen, da die Daten nun genutzt werden, um den Beitrag
des Änderungsmanagements als zentrale Organisationseinheit für das Gesamtunternehmen
besser darstellen zu können. Das Vorhaben war laut Aussage eines Domänenexperten der
entscheidende Anreiz, um den vorhandenen Datensatz verstärkt zur Wissensgenerierung zu
nutzen.
Bei den Arbeiten wurde deutlich, dass es nicht nur um das einzelne große Ergebnis geht, son-
dern um die Betrachtung einzelner relevanter Themen, die aufwandsabhängig betrachtet wer-
den können. Überraschend waren dabei die bislang nicht bekannten Zusammenhänge in den
Daten und die Erforschung der Ausprägungen von Datenobjekten sowie die Visualisierung
der verschiedenen Verteilungen. Dadurch wurden (produktlinien-)übergreifende Vergleiche
möglich, die zur Standardisierung der Entwicklungsprozesse genutzt werden.
Im Gegensatz zu den herkömmlichen Mitteln der Statistik können durch die Methoden des
KDD vielfältige Datentransformationen durchgeführt werden. Neuartige Analysen zur Entde-
ckung und Berechnung bislang unbekannter Tatsachen wurden dadurch in die Domäne der
Produktentwicklung überführt. Hauptaugenmerk wird zunächst auf die Analyse der struktu-
rierten Daten gelegt. In einem nächsten Schritt wird das Potential der Untersuchung der un-
strukturierten, also der textuellen Daten geprüft und ist somit Gegenstand weiterer
