Der Begriff KDD steht für Knowledge Discovery in Databases, was übersetzt so viel bedeutet wie „Wissensentdeckung in Datenbanken“. Es beschreibt den Prozess, aus großen und komplexen Datensätzen neues, wertvolles Wissen zu gewinnen. Dies umfasst nicht nur die Anwendung von Algorithmen und Techniken, sondern auch die Vorverarbeitung und Interpretation der Ergebnisse. Der KDD-Prozess lässt sich in mehrere aufeinanderfolgende Schritte unterteilen, die alle notwendig sind, um Daten in verwertbare Informationen zu transformieren.

Der Prozess beginnt mit der Datenvorverarbeitung, bei der die vorhandenen Rohdaten bereinigt und vorbereitet werden. Dies ist oft ein sehr arbeitsintensiver Teil des Prozesses, da die Daten häufig unvollständig, redundant oder inkonsistent sind. In dieser Phase geht es darum, die Qualität der Daten zu verbessern, indem fehlende Werte ergänzt, Fehler korrigiert und irrelevante Daten entfernt werden.

Anschließend erfolgt die Datenreduktion. Dies ist ein kritischer Schritt, bei dem die Menge der zu verarbeitenden Informationen auf das Wesentliche reduziert wird, um die Komplexität der Daten zu verringern. Techniken wie die Aggregation oder die Dimensionenreduktion, beispielsweise mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA), kommen hier zum Einsatz.

Der eigentliche Kern des KDD-Prozesses ist das Datenmining. In dieser Phase werden Algorithmen und statistische Modelle angewendet, um Muster, Beziehungen oder Anomalien in den Daten zu entdecken. Typische Aufgaben des Datenminings umfassen Klassifikationen, Clustering oder Assoziationsanalysen. Der Erfolg dieser Phase hängt stark von der Qualität der vorbereitenden Schritte ab.

Abschließend erfolgt die Interpretation und Evaluierung der gewonnenen Erkenntnisse. Hierbei wird bewertet, inwiefern die entdeckten Muster für das gegebene Problem relevant und nützlich sind. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht nur statistisch signifikant, sondern auch praktisch anwendbar sind.

KDD ist heute in vielen Branchen im Einsatz, darunter E-Commerce, Finanzdienstleistungen und Telekommunikation. Unternehmen verwenden diese Methode, um tiefergehende Einblicke in das Verhalten ihrer Kunden zu gewinnen, Risiken zu identifizieren und geschäftliche Entscheidungen auf Datenbasis zu treffen. State of the Art ist in vielen Bereichen der Einsatz von automatisierten Tools und Machine-Learning-Algorithmen, um den KDD-Prozess zu beschleunigen und zu optimieren. Besonders in datengetriebenen Sektoren, wie dem Online-Marketing, ist KDD eine grundlegende Methode, um personalisierte Kampagnen zu entwickeln und Kundenverhalten vorherzusagen.