Excel und Visio 2007 werden zum DataMining Client und nutzen serverseitig SQL Server 2005 Data Mining

Data Mining ist eine Funktionalität welche bereits mit SQL Server 2000 eingeführt wurde, aber mit SQL Server 2005 eine sehr mächtige Funktionalitätserweiterung erlebt hat (innerhalb von SQL Server 2005 Analysis Services) und bei Kunden auf reges Interesse stösst, aber oft noch nicht im grossen Rahmen eingesetzt wird. Data Mining ist heute eine angesehene "Spezialisten-Disziplin", welche von mächtigen/komplexen Werkzeugen unterschiedlicher Hersteller unterstützt wird.

Data Mining kann z.B. in einem CRM-Sales Szenario so eingesetzt werden, dass Marketing-Efforts (Verkaufsschreiben) nur an solche Kunden geschickt werden, welche eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen und das angebotene Produkt auch kaufen werden. Die Wahrscheinlichkeitsberechnung geschieht auf Basis von historischen Daten, welche mittels SQL Server Data Mining Algorithm auf Muster untersucht werden. Wenn dieser Algorithmus "trainiert" ist, können so z.B. auf Basis von neuen Kundendaten (z.B. erworbene Kunden Kontakte) auf bereits bestehende Kundenmuster übertragen werden.

Microsoft hat mittels SQL Server 2005 den Anspruch erhoben, Data Mining als Commodity Faktor in die Plattform aufzunehmen und zur Verfügung zu stellen. Data Mining ist heute integraler Bestandteil der Microsoft BI-Plattform und der .NET (Visual Studio) Entwicklungsumgebung. Technisch ist die Erstellung solcher Data Mining Algorithmen mittels SQL Server 2005 sehr einfach, aber normalerweise ein IT task (aufbereiten der TrainingsDaten, trainieren der DM Algorithmen, Analyse welcher DM Algorithmus die Beste Lösung für das Problem erstellt und dann die Implementierung in die Produktion z.B. durch Erstellung eines Reports o.ä.). Das Interface, um solche Algorithmen zu erstellen und weiterzuverwenden (z.B. Erstellung eines Reports, welche die wahrscheinlichen Neu-Kunden auflistet) ist nämlich bis dato auschliesslich Visual Studio, bzw. Business Intelligence Studio (BIDS - als Bestandteil von SQL Server 2005).

Neu mit Excel 2007 (ab Excel 2007 B2TR) gibt es aber die spannende Möglichkeit, direkt solche Data Mining Algorithmen zu nutzen, OHNE vorher zuerst über Visual Studio diese erstellen zu müssen, was natürlich vorallem für die (Power)-End Benutzer eine hoch interessante Variante ist. Das schwierigste an Data Mining ist denn normalerweise auch nicht die technische Implementation, sondern die richtige Interpretation der Data Mining Resultate (und wissen, was man analysiert hat).

Microsoft's Business Intelligence (BI) Vision geht dahin, "BI" als Plattform Fähigkeit und Funktionalität zu sehen, welche für ALLE MitarbeiterInnen einer Firma einsetzen sollen/können und nicht nur eine vertikale "Spezialisten"-Disziplin ist. Marketingtechnisch sprechen wir von Microsoft hier auch oft von "People Ready" und meinen damit, dass komplexe technische Themen in bekannte Interfaces (MS Office) integriert werden, damit de facto praktisch alle weltweiten Microsoft Office Benutzer von solchen technologischen Vorteilen profitieren können, ohne genau die (technischen) Details kennen zu müssen. Ich vergleiche dies persönlich oft mit einen "EISBERG", wo der Hauptteil der Masse (in unserem technischen Sinn die komplexe technische (server) Infrastrruktur) unter Wasser ist, und dem "normalen" Benutzer verborgen bleibt. In diesem Sinne bleibt dank dem Data Mining Add-In für Excel 2007, die serverseitige Data Mining Technologie "unter Wasser" und damit dem Endbentutzer verborgen. Der Endbenutzer klickt innerhalb des Excel 2007 Ribbons (Bezeichnung für das neue Office Menu Interface) auf die DataMining Funktionalitäten und kann so ad Hoc Data Mining Fähigkeiten auf Basis der Excel Daten nutzen, entweder direkt als "Table Tools" oder separate als vollständige "Data Mining Client" Funktionalität.

Der Data Mining Add-In kann von hier runtergeladen werden:
https://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=aa0c2623-b432-4a1f-9a3c-9d64df130a61&DisplayLang=en

Weitere Informationen über Data Mining: https://www.sqlserverdatamining.com