Für den Data-Mining-Markt wird von der Meta Group für das laufende Jahr ein Umsatz in Höhe von circa 9 Milliarden US-Dollar geschätzt. Die Gartner Group kommt in ihren Untersuchungen zu der Einschätzung, dass noch dieses Jahr mindestens 50 Prozent aller Fortune 1000 Companies Data-Mining-Technologien nutzen werden. Da dieser attraktive und zukunftsträchtige Markt von vielen Herstellern der Computerbranche adressiert wird, existiert eine kaum noch überschaubare Anzahl von Software-Werkzeugen für Data Mining.
Der inflationäre und meist wenig qualifizierte Umgang mit Thema Data Mining hat zu zahlreichen Spekulationen, übersteigerten Erwartungen und unseriösen Versprechungen seitens der Softwareanbieter geführt. Dies birgt die Gefahr in sich, dass eine Methode, die bei einem fundierten und zielgerichteten Einsatz eine große Hilfe bei der Bewältigung der Informationsflut bieten kann, zu Unrecht zu Grabe getragen wird. Denn Data Mining hat enorme Nutzenpotenziale in verschiedenen Anwendungsfeldern (zum Beispiel Controlling, Zielkunden-Marketing oder Innovationsmanagement) und für Business Szenarien (zum Beispiel Warenkorbanalysen, Identifikation abwanderungsgefährderte Kunden, Cross-/Up-Selling-Potenziale oder Prozessanalysen).
Eine neue Vergleichsstudie, die von Peter Gentsch als Hauptautor in Zusammenarbeit mit dem Business Application Research Center (BARC) erstellt wurde, untersucht zwölf verschiedene am Markt angebotene Data-Mining-Lösungen anhand eines differenzierten Bewertungsschemas.
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