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Die Wissensentdeckung in Datenbanken ist ein schnell wachsendes Feld, dessen Entwicklung von starken Forschungsinteressen sowie dringenden praktischen, sozialen und wirtschaftlichen Bedürfnissen vorangetrieben wird. Während in den letzten Jahren Wissensentdeckungstools hauptsächlich in Forschungsumgebungen verwendet wurden, entstehen jetzt schnell ausgeklügelte Softwareprodukte. In diesem Papier geben wir einen Überblick über gängige Wissensentdeckungsaufgaben und Ansätze zur Lösung dieser Aufgaben. Wir schlagen ein Merkmalsklassifikationsschema vor, das verwendet werden kann, um Wissens- und Datenanalysetools zu untersuchen. Dieses Schema basiert auf den allgemeinen Eigenschaften der Software, der Datenbankkonnektivität und den Eigenschaften der Datenanalyse. Anschließend wenden wir unser Merkmalsklassifikationsschema an, um 43 Softwareprodukte zu untersuchen, die entweder Forschungsprototypen oder kommerziell verfügbar sind. Schließlich spezifizieren wir Merkmale, die wir für wichtig erachten, damit Wissensentdeckungssoftware ihre Benutzer effektiv unterstützt, sowie Probleme, die entweder nicht angesprochen oder bislang unzureichend gelöst sind.
Goebel et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.