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Im Umfeld von Business Intelligence haben sich seit Beginn unter dem Begriff Data-Mining Module etabliert, welche darauf ausgerichtet sind grosse Datenmengen zu verarbeiten und gestützt auf mathematischen Algorithmen darauf aufbauend Modelle zur Vorhersage möglicher Entwicklungen und Zustände herzuleiten. Es geht dabei auch darum damit nicht unbedingt offensichtliche Zusammenhänge aufzudecken und nutzbar zu machen. Das erneute Aufkommen des Begriffs Artificial Intelligence (künstliche Intelligenz) hat dem Bereich des Data Mining neuen Schub verliehen. Es sind weitere neue Algorithmen für den Aufbau von Vorhersagemodellen dazugekommen. Ebenso hat sich das Angebot für den Aufbau, Interpretation und Nutzung von Data Mining Modellen stark verbessert. Im Rahmen von Cloud Services wird der Bereich Data Mining auch als Machine Learning angeboten. Die wichtigsten Anwendungsfelder für die Resultate von Data Mining Modellen sind die Bildung von Gruppen (Cluster) bezüglich unterschiedlichster Eigenschaften und Verhalten (z.B. von Kunden, Produkten), als auch der Herleitung von Vorhersagewahrscheinlichkeiten von bestimmten Eigenschaften und Zuständen (z.B. Fraud-Detection, Kreditwürdigkeit, Wechselkurse, etc.) oder der Entdeckung von Anomalien. Data Mining Modelle lassen sich im Rahmen der regelmässigen Datenaufbereitungsprozesse einer BI Lösung ebenfalls automatisch neu "trainieren". Die über Data Mining gewonnenen Erkenntnisse lassen sich im herkömmlichen Bereich von Business Intelligence Lösungen auch zur Klassifizierung von bestehenden Kundendaten nutzen, welche in der bestehenden Auswertungsbasis (Data Warehouse, Cube) ergänzt werden.