Tools im Test

Die Bewertung selbst stützt sich auf eine breite Anzahl von Einzelkriterien. Sie decken sowohl Funktionalitäts-aspekte (Funktionsumfang in den Kategorien Datenvorverarbeitung, Analyseverfahren und Parametrisierung, Ergebnisvisualisierung, Gesamteffizienz) als auch die Benutzerfreundlichkeit (Stabilität, Ausführungsgeschwindigkeit, Dokumentation, Bedienung) der Tools ab.

Das Testfeld setzt sich aus folgenden Data-Mining-Tools zusammen:

• SAS Enterprise Miner 7.1,

• Statsoft Statistica Data Miner 10,

• IBM SPSS Modeler 14.2,

• SAP BW 7 (Data Mining Workbench).

Data-Mining-Funktionen stehen in stark unterschiedlichen Softwaretypen zur Verfügung: Die Palette reicht von Data-Mining-Werkzeugen für spezielle Einsatzzwecke über funktional breiter aufgestellte (Open-Source-)Suiten bis hin zu Business-Intelligence-(BI-)Werkzeugen, die zunehmend Data-Mining-Funktionen in ihre Produkte integrieren.

In der Data-Mining-Studie treten die drei marktführenden Suiten von SAS, Statsoft und IBM SPSS direkt gegen-einander an. Da die zu analysierenden Daten in vielen Fällen in bestehenden BI-Systemen vorgehalten werden, liegt es nahe, in dieser Umgebung auch die eigentlichen Data-Mining-Analysen zu betreiben - in vielen Fällen ein attraktiver Einstieg, da kein separates Tool beschafft werden muss. Um zu beurteilen, wie sich ein klassisches BI-Werkzeug im Vergleich zu den etablierten Data-Mining-Suiten schlägt, wurde die SAP BW Data Mining Workbench mit ins Testfeld aufgenommen.