Relevante Daten schneller mit Data Mining identifizieren

Relevante Daten schneller mit Data Mining identifizieren

26 Juni 2025 3 Minuten

In einem Zeitalter stetig wachsender Datenmengen sind Analysemethoden wichtiger denn je. Data Mining ermöglicht es Organisationen, wertvolle Erkenntnisse aus grossen, oft unstrukturierten Datensätzen zu gewinnen. Hier erfahren Sie, wie diese Technik besonders im Finanzsektor einen Mehrwert bei der Analyse zentraler Finanzdaten bietet.

Inhaltsverzeichnis

Früher mussten Unternehmen Daten manuell aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Entscheidungen basierten oft auf einem begrenzten Teil aller Informationen und auf subjektiven Einschätzungen. Heute hat sich dieses Bild grundlegend gewandelt.

Dank moderner Technologien wie Data Mining können riesige Datenmengen automatisch analysiert werden. Dadurch lassen sich relevante Informationen deutlich schneller identifizieren. Doch was genau ist Data Mining?

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Analyseprozess grosser Datensätze, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Dabei kommen Techniken aus der Statistik und künstliche Intelligenz zum Einsatz. Je nach Fall können unterschiedliche Methoden genutzt werden.

Welche wichtigen Data-Mining-Methoden gibt es?

Data-Mining-Methoden lassen sich im Allgemeinen in zwei Aufgabentypen unterteilen:

  • Prädiktive Aufgaben (Klassifikation und Prognose)
  • Deskriptive Aufgaben (Clustering und Assoziationsanalyse)

Klassifikation dient dazu, kategoriale Ergebnisse vorherzusagen – etwa die Wahrscheinlichkeit, dass sich Kundinnen und Kunden für ein bestimmtes Produkt interessieren, basierend auf historischen Daten.

Prognosen betreffen die Vorhersage numerischer Werte, beispielsweise den geschätzten Stromverbrauch eines Gebäudes für das kommende Jahr auf Grundlage vergangener Werte.

Clustering gruppiert ähnliche Datenobjekte anhand gemeinsamer Merkmale – auch ohne vordefinierte Kategorien. So lassen sich etwa Kundinnen und Kunden nach ihrem Kaufverhalten segmentieren.

Assoziationsanalysen identifizieren Muster, die häufig gemeinsam auftreten – beispielweise dass Kundinnen und Kunden, die Laptops kaufen, oft auch Laptoptaschen erwerben.

Wie wird Data Mining im Finanzsektor eingesetzt?

Im Finanzbereich wird Data Mining strategisch eingesetzt, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen. Ein Ziel besteht darin, die Datenqualität zu verbessern – durch Abgleich und Verifizierung von Informationen aus verschiedenen Quellen.

Zudem verbessert Data Mining die Aktualität der Daten, indem relevante Informationen schneller erkannt und verarbeitet werden. In diesem Zusammenhang spielt die Textextraktion eine wichtige Rolle.

Was ist Text Mining?

Mit dem Aufstieg der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) rückt das Text Mining immer stärker in den Fokus. Es geht dabei um die Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus unstrukturiertem Text oder gesprochener Sprache.

Warum ist Text Mining für moderne Finanzanalysen so relevant?

Dieser Bereich ist besonders vielversprechend für Unternehmen, da viele Daten in Form von Dokumenten vorliegen. Ein zentraler Anwendungsfall ist die automatische Extraktion wichtiger Klauseln, Fristen oder Verpflichtungen aus Verträgen. Ebenso können aus der Kundenkommunikation – etwa E-Mails oder Support-Tickets – wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, um die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und die Effizienz zu steigern.

Text Mining hilft ausserdem dabei, relevante Kennzahlen und Inhalte aus Investor-Relations-Dokumenten wie Geschäftsergebnisse oder Nachhaltigkeitsberichten zu extrahieren. Weitere Beispiele sind die automatisierte Verarbeitung von Risikobewertungen aus Basisinformationsblättern zu Finanzprodukten und das Monitoring von Wirtschaftsnachrichten zur Gewinnung von Informationen im Kontext von Unternehmensereignissen.

Erfahren Sie, wie SIX Data Mining einsetzt

Bereits seit Jahren setzt SIX Data-Mining-Technologie ein. Durch die jüngsten technologischen Fortschritte gewinnt das Thema jedoch zunehmend an Bedeutung und entfaltet eine transformative Wirkung in Bezug auf Qualität und Abdeckung.

SIX nutzt fortschrittliche Data-Mining-Technologien, um unstrukturierte Inhalte aus Finanzberichten, Nachrichten und Websites in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. So können Finanzinstitute schnellere Entscheidungen treffen auf der Grundlage genauer, datenbasierter und aktueller Informationen.

Ein Beispiel: SIX stellt Daten von Unternehmensereignissen (Corporate Actions) zeitnah bereit, indem Wirtschaftsnachrichten beobachtet und relevante Informationen extrahiert werden. Diese Informationen werden zunächst als vorläufig gekennzeichnet und an unsere Kunden weitergeleitet – mit dem Ergebnis, dass diese frühzeitig über bevorstehende Ereignisse informiert sind.

Um den Mehrwert für unsere Kunden zu steigern, wird SIX weiterhin in diese Technologie investieren – für noch bessere Qualität, höhere Abdeckung und schnellere Bereitstellung.

Erfahren Sie, wie SIX relevante Informationen extrahiert, um die Daten von Unternehmensereignissen bereitzustellen.

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